¿Qué es la IA agente?
La IA agente utiliza razonamiento sofisticado y planificación iterativa para resolver de forma autónoma problemas complejos de varios pasos.
Los chatbots de IA utilizan IA generativa para proporcionar respuestas basadas en una única interacción. Una persona hace una consulta y el chatbot utiliza el procesamiento del lenguaje natural para responder.
La próxima frontera de la inteligencia artificial es la IA agente, que utiliza razonamiento sofisticado y planificación iterativa para resolver de forma autónoma problemas complejos de varios pasos. Y está destinado a mejorar la productividad y las operaciones en todas las industrias.
Un agente de IA para servicio al cliente, por ejemplo, podría operar más allá de una simple respuesta a preguntas. Con la IA agente, podría verificar el saldo pendiente de un usuario y recomendar qué cuentas podrían liquidarlo , todo mientras espera que el usuario tome una decisión para poder completar la transacción en consecuencia cuando se le solicite.
Los sistemas de IA agente ingieren grandes cantidades de datos de múltiples fuentes de datos y aplicaciones de terceros para analizar desafíos, desarrollar estrategias y ejecutar tareas de forma independiente. Las empresas están implementando IA agente para personalizar el servicio al cliente , agilizar el desarrollo de software e incluso facilitar las interacciones con los pacientes.
¿Cómo funciona la IA agente?
Agentic AI utiliza un proceso de cuatro pasos para la resolución de problemas:
- Percibir : los agentes de IA recopilan y procesan datos de diversas fuentes, como sensores, bases de datos e interfaces digitales. Esto implica extraer características significativas, reconocer objetos o identificar entidades relevantes en el entorno.
- Motivo : un modelo de lenguaje grande actúa como orquestador o motor de razonamiento que comprende tareas, genera soluciones y coordina modelos especializados para funciones específicas como creación de contenido, procesamiento visual o sistemas de recomendación. Este paso utiliza técnicas como la generación aumentada de recuperación (RAG) para acceder a fuentes de datos patentadas y ofrecer resultados precisos y relevantes.
- Actuar : Al integrarse con herramientas y software externos a través de interfaces de programación de aplicaciones, la IA agente puede ejecutar rápidamente tareas basadas en los planes que ha formulado. Se pueden integrar barreras de seguridad en los agentes de IA para ayudar a garantizar que ejecuten las tareas correctamente. Por ejemplo, un agente de inteligencia artificial de servicio al cliente puede procesar reclamos de hasta un monto determinado, mientras que los reclamos por encima de ese monto tendrían que ser aprobados por un humano.
- Más información : La IA agente mejora continuamente a través de un ciclo de retroalimentación, o
“Volante de datos”, donde los datos generados a partir de sus interacciones se introducen en el sistema para mejorar los modelos. Esta capacidad de adaptarse y ser más eficaz con el tiempo ofrece a las empresas una poderosa herramienta para impulsar una mejor toma de decisiones y una mayor eficiencia operativa.
Impulsando la IA agente con datos empresariales
En todas las industrias y funciones laborales, la IA generativa está transformando las organizaciones al convertir grandes cantidades de datos en conocimiento procesable, lo que ayuda a los empleados a trabajar de manera más eficiente.
Los agentes de IA aprovechan este potencial accediendo a diversos datos a través de motores de consulta de IA acelerados, que procesan, almacenan y recuperan información para mejorar los modelos generativos de IA. Una técnica clave para lograrlo es RAG , que permite a la IA recuperar de forma inteligente la información correcta de una gama más amplia de fuentes de datos.
Con el tiempo, los agentes de IA aprenden y mejoran creando un volante de datos, donde los datos generados a través de interacciones se retroalimentan al sistema, refinando los modelos y aumentando su efectividad.
La plataforma de IA de extremo a extremo de NVIDIA, que incluye los microservicios NVIDIA NeMo para desarrollar aplicaciones de IA generativa personalizadas, brinda la capacidad de administrar y acceder a datos de manera eficiente, lo cual es crucial para crear aplicaciones de IA agentes con capacidad de respuesta.
IA agente en acción
Las aplicaciones potenciales de la IA agente son enormes y están limitadas únicamente por la creatividad y la experiencia. Desde tareas simples como generar y distribuir contenido hasta casos de uso más complejos como orquestar software empresarial, los agentes de IA están transformando industrias.
