Los chatbots de IA utilizan la IA generativa para proporcionar respuestas basadas en una sola 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 basada en agentes, que utiliza un razonamiento sofisticado y una planificación iterativa para resolver de forma autónoma problemas complejos de varios pasos. Y está configurado para mejorar la productividad y las operaciones en todas las industrias.
Los sistemas de IA basada en agentes ingieren grandes cantidades de datos de múltiples fuentes para analizar de forma independiente los desafíos, desarrollar estrategias y ejecutar tareas como la optimización de la cadena de suministro, el análisis de vulnerabilidades de ciberseguridad y la ayuda a los médicos con tareas que consumen mucho tiempo.
¿Cómo Funciona la IA Basada en Agentes?
La IA basada en agentes 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.
- Motivar: Un grande modelo de lenguaje actúa como orquestador, o motor de razonamiento, que comprende tareas, genera soluciones y coordina modelos especializados para funciones específicas como la creación de contenido, el procesamiento de visión o los sistemas de recomendación. Este paso utiliza técnicas como la generación aumentada de recuperación (RAG) para acceder a fuentes de datos propietarias y ofrecer resultados precisos y relevantes.
- Actuar: Al integrarse con herramientas y software externos a través de interfaces de programación de aplicaciones, la IA basada en agentes puede ejecutar rápidamente tareas basadas en los planes que ha formulado. Las barreras de seguridad se pueden integrar en los agentes de IA para ayudar a garantizar que ejecuten las tareas correctamente. Por ejemplo, un agente de IA del servicio de atención al cliente puede ser capaz de procesar reclamaciones de hasta un determinado importe, mientras que las reclamaciones por encima del importe tendrían que ser aprobadas por un humano.
- Aprender: La IA basada en agentes mejora continuamente a través de un bucle de retroalimentación, o «volante de inercia 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 eficiencia operativa.
Impulsando la IA Basada en Agentes 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 de IA generativa. Una técnica clave para lograrlo es RAG, que permite a la IA acceder a una gama más amplia de fuentes de datos.
Con el tiempo, los agentes de IA aprenden y mejoran creando un volante de datos, en el que los datos generados a través de las interacciones se retroalimentan en el sistema, refinando los modelos y aumentando su eficacia.
La plataforma de IA de NVIDIA de extremo a extremo, incluidos los microservicios NVIDIA NeMo, proporciona la capacidad de administrar y acceder a los datos de manera eficiente, lo cual es crucial para crear aplicaciones receptivas de IA basada en agentes.
IA Basada en Agentes en Acción
Las aplicaciones potenciales de la IA basada en agentes son enormes, limitadas solo por la creatividad y la experiencia. Desde tareas sencillas como la generación y distribución de contenidos hasta casos de uso más complejos, como la orquestación de software empresarial, los agentes de IA están transformando las industrias.
Servicio al Cliente: Los agentes de IA están mejorando la atención al cliente mediante la mejora de las capacidades de autoservicio y la automatización de las comunicaciones rutinarias. Más de la mitad de los profesionales de servicio informan de mejoras significativas en las interacciones con los clientes, reduciendo los tiempos de respuesta y aumentando la satisfacción.
También hay un creciente interés en los humanos digitales: agentes impulsados por IA que encarnan la marca de una empresa y ofrecen interacciones realistas en tiempo real para ayudar a los representantes de ventas a responder a las consultas de los clientes o resolver problemas directamente cuando el volumen de llamadas es alto.
Creación de Contenido: La IA basada en agentes puede ayudar a crear rápidamente contenido de marketing personalizado y de alta calidad. Los agentes de IA generativa pueden ahorrar a los profesionales del marketing una media de tres horas por contenido, lo que les permite centrarse en la estrategia y la innovación. Al agilizar la creacion de contenidos, las empresas pueden seguir siendo competitivas al tiempo que mejoran la participación de los clientes.
Ingeniería de Software: los agentes de IA están impulsando la productividad de los desarrolladores mediante la automatización de tareas de codificación repetitivas. Se prevé que para 2030 la IA podría automatizar hasta el 30% de las horas de trabajo, liberando a los desarrolladores para que se centren en retos más complejos e impulsen la innovación.
Área de la Salud: para los médicos que analizan grandes cantidades de datos médicos y de pacientes, los agentes de IA pueden extraer información crítica para ayudarlos a tomar decisiones de atención mejor informadas. La automatización de las tareas administrativas y la captura de notas clínicas en las citas de los pacientes reduce la carga de las tareas que consumen mucho tiempo, lo que permite a los médicos centrarse en desarrollar una conexión médico-paciente.
Los agentes de IA también pueden brindar soporte las 24 horas del día, los 7 días de la semana, ofreciendo información sobre el uso de medicamentos recetados, programación de citas y recordatorios, y más para ayudar a los pacientes a cumplir con los planes de tratamiento.
Cómo Empezar
Con su capacidad para planificar e interactuar con una amplia variedad de herramientas y software, la IA basada en agentes marca el próximo capítulo de la inteligencia artificial, ofreciendo el potencial de mejorar la productividad y revolucionar la forma en que operan las organizaciones.
Para acelerar la adopción de aplicaciones y agentes impulsados por IA generativa, NVIDIA Blueprints proporcionan aplicaciones de muestra, código de referencia, datos de muestra, herramientas y documentación completa.
Los socios de NVIDIA, incluido Accenture, están ayudando a las empresas a utilizar la IA basada en agentes con soluciones creadas con NVIDIA Blueprints.
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