¿Qué son los agentes de IA generativa y cómo se construyen?
Un agente de IA es un sistema autónomo que procesa información, toma decisiones y emprende acciones para alcanzar un objetivo.
Construir nuestros propios agentes inteligentes, son más potentes, más estables y el costo es menor.
Esto significa que los agentes de IA pueden eliminar la necesidad de intervención humana en determinadas tareas, o apoyar a los empleados en sus tareas cotidianas.
Se combinan tres factores:
Arquitecturas potentes: Permiten procesar cadenas de textos, lo que habilita a los algoritmos a entender la dimensión semántica, es decir, el sentido del texto.
Capacidad de cómputo: Las distintas nubes ofrecen tecnología capaz de procesar de forma accesible lo que antes era muy costoso.
Datos: Contamos con grandes volúmenes de información curada que es la base para entrenar estos modelos.
Cómo se construyen
Percibiendo su entorno
Procesando información
Tomando decisiones
Ejecutando acciones para alcanzar un objetivo.
Los agentes de IA
Realizar un agente de IA el mes que viene ya es tarde!.
El momento ideal es HOY MISMO!
Sea cual sea la acción, el agente de IA se asegura de que su respuesta se ajuste al proceso de toma de decisiones y, en muchos casos, aprende de los resultados para mejorar las acciones futuras.
Los agentes de IA agilizan las tareas de varios pasos en cualquier flujo de trabajo: si usted no los utiliza para eliminar ineficiencias, ten por seguro que la competencia sí lo hace.
Paso 1: Percepción
En primer lugar, un agente de IA recibe información de diversas fuentes. Dependiendo de su propósito, éstas podrían incluir:
Interacciones de los usuarios
API que extraen datos de sistemas externos
Sensores o registros de aplicaciones conectadas
Bases de conocimiento almacenadas, como hojas de inventario, políticas de RRHH, etc.
Paso 2: Procesamiento
Una vez que tiene los datos, el agente de IA tiene que entenderlos. El agente puede utilizar PNL, datos estructurados o señales en tiempo real para procesar los datos de entrada.
Si necesita obtener conocimientos relevantes de una base de datos, puede utilizar la generación aumentada por recuperación (RAG) para recuperarlos.
Paso 3: Toma de decisiones
El proceso de toma de decisiones dependerá de cómo un constructor estructure un agente de IA. Podría utilizar una