¿Qué es la IA agéntica?

La IA ya ha dado el salto de ayudar a hacer. La IA agéntica está dejando atrás su rol pasivo y tomando las riendas, ya que se ha diseñado para planificar, ejecutar y adaptarse de forma autónoma de cara a tomar decisiones autónomas basadas en su entorno y realizar tareas dentro de su alcance operativo. Este potencial para la resolución de problemas de forma proactiva y orientada a objetivos trae consigo la enorme promesa de abordar desafíos complejos en múltiples campos. Esto es lo que necesitas saber.

¿Qué es la IA agéntica?

La IA agéntica hace referencia a un sistema de IA que es capaz de tomar decisiones autónomas basándose tanto en el rendimiento pasado como en su evaluación actual de lo que se necesita para realizar una tarea, operando con una supervisión humana mínima. Un sistema de IA agéntica puede observar los progresos logrados en relación con un objetivo, y luego tomar decisiones apropiadas, como agregar nuevos pasos o pedir ayuda a personas u otros sistemas de IA.

A diferencia de la IA tradicional —término comúnmente utilizado para los servicios de IA no generativa—, la IA agéntica no se limita a un modelo de input/output dependiente de consultas y supervisión humanas. En cambio, la tecnología es lo suficientemente autónoma como para que el sistema pueda tomar medidas complejas hacia su objetivo, recurriendo a personas solo cuando resulte necesario.

Otra forma de ver la IA agéntica es con el símil de un mánager frente a un técnico. Los agentes de IA especializados están capacitados para realizar tareas específicas basadas en inputs externos, como un técnico calificado asignado a un trabajo. La IA agéntica puede desplegar varias técnicas de inteligencia artificial, como la IA generativa, al tiempo que toma decisiones autónomas, como un mánager que decide qué técnicos son necesarios para completar un proyecto. Siguiendo con esta analogía, el mánager puede colaborar con sus compañeros y recibir comentarios de los técnicos sobre el terreno, optimizar los flujos de trabajo, solicitar más información e implementar recursos adicionales según sea necesario.

Conclusiones clave

• La IA agéntica se refiere a sistemas de inteligencia artificial capaces de tomar decisiones autónomas sobre cómo lograr un objetivo y luego ejecutar sus decisiones.
• Los sistemas de IA agéntica pueden colaborar con agentes de IA y humanos para establecer y alcanzar objetivos.
• A menudo, para lograr objetivos estratégicos, utilizan herramientas como modelos de IA, agentes de IA especializados y servicios de IA orquestados.
• Aunque son capaces de realizar acciones más complejas e independientes que la IA tradicional, los sistemas de IA agéntica también pueden requerir significativamente más recursos.

La IA agéntica en detalle

La IA agéntica representa la tercera ola de desarrollo en el ámbito de la inteligencia artificial. La explosión inicial de la IA moderna vio la introducción de tecnologías, como los motores de recomendación y el texto de relleno automático, que analizaban grandes conjuntos de datos para identificar correlaciones estadísticas y calcular los resultados probables. La segunda ola se produjo más recientemente, cuando la aparición de nuevos algoritmos y el incremento de la capacidad de procesamiento y la disponibilidad de datos propiciaron que la IA pudiera generar contenido creativo, incluidos texto, imágenes y música.

La tercera ola de IA se centra en la capacidad de combinar elementos y competencias dispares según una serie de preferencias. Es importante diferenciar entre agentes de IA y sistemas de IA agéntica. Los agentes tienen acceso a capacidades predictivas, generativas y otras capacidades de IA. En lugar de esperar a que un usuario solicite, por ejemplo, un resultado (output) generativa, se programa a un agente para trabajar hacia la consecución de un objetivo específico. Por lo tanto, la IA agéntica analiza las rutas que llevan a alcanzar un objetivo y toma decisiones sobre la mejor manera de completar la tarea. Los agentes también pueden considerar un registro de tareas anteriores finalizadas para mejorar los resultados.

Dada su capacidad de procesar y sintetizar grandes volúmenes de datos, un agente de IA puede realizar investigaciones a un nivel al que no pueden llegar las personas. Al tomar decisiones sin preguntar, los agentes pueden descubrir más información y absorber feedback, ayudándolos a convertirse en colaboradores, ya sea para el trabajo, para sus aficiones o para cuestiones personales.

Los sistemas de IA agénticos no se limitan a unir agentes de IA individuales y otros sistemas o herramientas apropiados en un todo cohesivo. Por ejemplo, un agente de IA puede gestionar las quejas de los clientes. Un sistema de IA agéntica puede utilizar esos datos para ayudar a los diseñadores de productos y a los líderes de marketing a adaptar sus ofertas en función de los patrones del comportamiento del cliente.

Por lo tanto, la pregunta a la que se enfrentan las empresas no es "¿qué puede hacer la IA agéntica por nosotros?" En su lugar, las empresas deben preguntarse", ¿por dónde empezamos?" La respuesta suele ser plataformas de IA agéntica predefinidas que ofrezca facilidad de integración, escalabilidad y personalización.

¿Cómo funciona la IA agéntica?

Los sistemas de IA ágiles están diseñados para gestionar y ejecutar varios elementos de IA en busca de un objetivo de proyecto establecido. Si bien los detalles concretos de cada misión variarán ligeramente, a continuación incluimos los pasos generales que utilizan los sistemas de IA agéntica:

1. Establecimiento de un objetivo y parámetros: un input humano envía el objetivo y las restricciones del proyecto.
2. Tareas y pasos: un LLM adecuado, posiblemente un modelo básico seleccionado a partir de opciones predefinidas, procesa esta información para encadenar las tareas necesarias de cara a lograr el objetivo mientras se mantiene dentro de los parámetros y limitaciones establecidos.
3. Decisiones autónomas: con las tareas definidas, el sistema de IA agéntica decide cómo lograr sus objetivos y se ejecuta de forma autónoma o con interacción humana cuando corresponde.
4. Feedback y revisión: el agente incorporará datos de tareas paralelas y ajustará el flujo de trabajo según sea necesario. Esto puede significar cualquier cosa, desde reducir los pasos para optimizar el flujo de trabajo hasta agregar nuevos pasos para recopilar datos adicionales. Lo que hace que los sistemas de IA sean tan atractivos es su capacidad para tomar decisiones y adaptarse en función de datos en tiempo real.
5. Mejora sistémica: a medida que el agente opera para conseguir su objetivo, aplica los resultados registrados y las acciones en un bucle de retroalimentación sistémica, comúnmente conocido en el sector de la IA como el "volante de inercia de datos". Este bucle amplía los límites del agente, con el objetivo de mejorar la precisión y la eficiencia a lo largo del tiempo.

Para que los sistemas de IA agéntica funcionen según lo diseñado, los equipos de TI suelen proporcionar a los agentes datos y automatizaciones/agentes de nivel inferior. Una vez que se haya implementado, las empresas pueden integrar un sistema de IA comercial que se adapte a sus necesidades en materia de función, personalización, escalabilidad y rendimiento antes de ajustarlo para que se ejecute de acuerdo con los objetivos del proyecto.

¿En qué se diferencian la IA agéntica y la IA tradicional?

La IA tradicional es el término que se utiliza en el sector para aquellos sistemas de IA que no son generativos y, por lo tanto, no son agénticos. Estos sistemas basados en reglas y lógicas toman datos, los procesan y producen más datos como salida. Tomemos el ejemplo de la detección de fraudes. En este caso, el sistema se centraría en los registros de clientes de una compañía financiera después de ser entrenado para identificar anomalías y valores atípicos en una amplia gama de categorías, incluido el tipo de compra, la geografía, la cantidad y la hora del día. Se trata de una situación de entrada (datos de transacción)/salida (determinación del estado del fraude). A pesar de las decisiones de flujo de trabajo involucradas, la IA finalmente está realizando una tarea predefinida para la que ha sido específicamente entrenada.

La IA agéntica está diseñada para ser más autónoma, centrarse en un objetivo y luego decidir la mejor manera de alcanzarlo. Un sistema de IA agéntica tiene la independencia de buscar la información que necesita para determinar cómo lograr su objetivo, o incluso para conectarse con otras herramientas disponibles. Volvamos al ejemplo de la detección del fraude. La IA agéntica puede formular preguntas y descubrir información que brinde más contexto y, así, producir mejores resultados. Por lo tanto, si un modelo anterior de detección de fraude notara una anomalía en el precio de compra y la categoría que conduce a una bandera, un sistema de IA agéntica podría comunicarse con otros sistemas para recopilar más detalles sobre la situación del cliente.

En este caso, solicitar detalles meteorológicos podría revelar que la región del cliente se enfrentaba a una tormenta perfecta y repentina con informes generalizados de condiciones desastrosos. Además, la erupción de compras repentinas provino de ferreterías y tiendas de comestibles, lo que podría indicar la compra de suministros de emergencia. A pesar del comportamiento inusual, el agente podría aplicar este conocimiento y enviar notas contextuales al anunciar la alerta para que una persona tenga la última palabra. Debido a la capacidad de la IA para tomar decisiones, el supervisor dispone de mucha más información para emitir un juicio final sin necesidad de hacer ese trabajo.

¿Cuál es la diferencia entre la IA agéntica y la IA generativa?

Tanto la IA agéntica como la IA generativa son excelentes sistemas, y cada uno de ellos tiene fines específicos y únicos. La IA agéntica se centra en la toma de decisiones y las acciones, mientras que la IA generativa se centra en la producción de contenido. Si bien la IA generativa ha crecido en potencia y capacidad en los últimos años, y el output en sí ha mejorado en precisión y calidad, sigue siendo un flujo de trabajo de entrada y salida de datos.

En otras palabras, aún necesita un prompt.

Tomemos el ejemplo de los grandes modelos de lenguaje para investigar un informe técnico. El investigador ofrecerá una variedad de indicaciones y obtendrá resultados detallados. El investigador también puede hacer preguntas de seguimiento basadas en el output o cambiar el contexto de la consulta para proporcionar un enfoque o perspectiva diferente. El investigador puede entonces combinar esta información y recoger lo que es más apropiado para el informe.

Con la IA agéntica, en teoría gran parte de este proceso podría simplificarse. En lugar de formular una serie de preguntas y considerar dónde se encuentran las deficiencias de información, el investigador proporciona al sistema de IA agéntica un objetivo: cuanto más específico y detallado, mejor. Dentro de este objetivo, el sistema de IA agéntica puede comunicarse con un LLM en relación con un resultado u output generado. Sabiendo cuál es el objetivo deseado, el sistema de IA agéntica puede tomar la información proporcionada y continuar ajustando el resultado hasta que sea satisfactorio. Además, el sistema de IA agéntica puede comunicarse con otras fuentes externas y modelos de IA, abriendo un camino de investigación original que se puede aplicar a la salida antes de proporcionar un resultado final al usuario.

Si tuviéramos que dar una analogía del mundo real, la GenAI es similar a tener un kit de herramientas para arreglar un fregadero con fugas. Un agente de IA es más como traer un fontanero para corregir la fuga y analizar qué problemas relacionados, si los hay, pueden haber causado el problema. Y un sistema de IA agéntica se parece más a un contratista general, que puede dirigir al fontanero mientras también se coordina con un electricista y un inspector de moho para investigar los daños relacionados con la fuga.

Casos de uso reales de IA agéntica

La IA agéntica tiene el potencial de acelerar las operaciones y resolver problemas en una amplia gama de casos de uso: para empresas, gobiernos, aplicaciones personales y mucho más. A continuación, se muestran algunas de las formas en que puede integrarse en la vida diaria.

• Perfiles de atención médica: los datos de los pacientes pueden provenir de muchas fuentes, incluidos los dispositivos portátiles, los resultados sanguíneos y las constantes vitales de un paciente físico. Cuando se toman juntos, esos datos pueden mostrar un patrón indicativo de una condición emergente. Sin embargo, para llegar a esa conclusión se requiere un conocimiento institucional más amplio y la capacidad de acceder y evaluar esos datos. La IA agéntica puede procesar rápidamente todos los datos entrantes de un paciente específico para identificar nuevos signos de problemas. Además, el agente tiene la autonomía de obtener información adicional, según sea necesario, para identificar y producir un reporte para el médico supervisor.
• Siniestros de seguro: los siniestros pueden estar relacionados con múltiples aspectos, a menudo procesando información de varias partes. Los sistemas de IA agéntica pueden acelerar este proceso identificando datos críticos y relevantes de los formularios y detalles enviados para hacer referencias cruzadas y verificar la información. Al mismo tiempo, el sistema puede gestionar el proceso de flujo de trabajo y contactar a las partes interesadas cuando tengan solicitudes de acción pendientes.
• Gestión de la cadena de suministro: muchos elementos de una cadena de suministro típica, desde la previsión hasta la gestión del inventario, pueden beneficiarse de una IA agéntica. Un ejemplo concreto es el transporte y la gestión de rutas. En este caso, los datos de logística estándar provienen del sistema de seguimiento de envíos. Sin embargo, un agente de IA puede interactuar con otros sistemas para considerar la optimización de rutas. El clima, el tráfico e incluso factores como la estabilidad política y las vacaciones nacionales pueden tenerse en cuenta, con ajustes generados por agentes para optimizar las rutas de entrega.
• Gestión del tráfico: los gobiernos podrían integrar la inteligencia artificial en los sistemas de control del tráfico para sintetizar un amplio abanico de datos entrantes. Los datos de tráfico en tiempo real de las cámaras y sensores, los datos meteorológicos y de construcción, y los análisis predictivos que utilizan patrones históricos pueden ser procesados y analizados por una IA agéntica de supervisión que permita ajustar el tiempo de los semáforos para ayudar a reducir la congestión y aliviar la frustración de los conductores.

Ventajas de la IA agéntica

La IA agéntica supone la renovación de la automatización y la mejora de los procesos, lo cual puede generar numerosos beneficios, especialmente cuando se basa en una base sólida de gestión de cargas de trabajo y datos y sistemas de agentes específicos de la aplicación.

Los siguientes son algunos de los beneficios más comunes que las empresas disfrutan cuando implementan con éxito una IA agéntica.

• Operaciones siempre activas: la IA agéntica no presenta la necesidad de inputs de la no agéntica para finalizar una tarea y, en su lugar, trabaja para alcanzar un objetivo. Esa autonomía de toma de decisiones significa que puede contribuir a desarrollar operaciones siempre activas, ya sea para el procesamiento de datos, la recopilación de investigaciones, la respuesta a las solicitudes y preguntas de los clientes u otras funciones.
• Reducción de costos: los sistemas de IA agéntica pueden ser rápidos, precisos y estar siempre activos, y eso generar rentabilidades. La fuente de ahorro variará según la industria, pero las empresas suelen beneficiarse de ejecutar análisis más rápido y a mayor escala, lo que les permite tomar decisiones que pueden ayudarlas a mejorar los procesos o alcanzar hitos más rápido.
• Mayor productividad: cuando un sistema de IA agéntica se dirige hacia un objetivo, como clasificar transacciones financieras, realizar entradas en el libro mayor o ayudar a los clientes, la IA puede tomar decisiones sobre la recopilación de información adicional, la ejecución de un análisis tangencial u otras tareas relacionadas. Los sistemas de IA agéntica pueden recopilar información rápidamente y, al mismo tiempo, facilitar una serie de procesos paralelos, todo ello con una mínima intervención humana.
• Nuevas perspectivas: la IA agéntica está diseñada para cumplir un objetivo con autonomía y tomar decisiones para lograrlo. La recopilación/procesamiento de tangentes y datos adicionales es una de las capacidades de que disponen los agentes, lo cual abre las puertas a nuevas ideas inesperadas.

Desafíos de IA agéntica

A medida que la IA comienza a presentar interacciones más humanas, los desafíos se convierten en una combinación de problemas técnicos, como el manejo del procesamiento requerido y el establecimiento de mecanismos para la confianza, el control y la alineación con los valores e intenciones de la empresa. Cuanta más autonomía tenga la IA para establecer objetivos, planificar acciones e interactuar con las personas, más organizaciones querrán considerar el desarrollo de métodos de monitoreo e intervención, sin sofocar el potencial de innovación y resolución de problemas.

Aquí se incluyen cuatro temas específicos que se deben tener en cuenta.

• Precisión: los sistemas agénticos en general mejoran la precisión a nivel humano. Sin embargo, como siempre, los datos incorrectos pueden dar lugar a resultados indeseables, incluidos outputs inexactos o acciones no deseadas. Al igual que un nuevo empleado, es posible que las empresas deseen monitorear los sistemas nuevos implementados hasta que los resultados sean consistentemente correctos. Y, al igual que un nuevo empleado, la confianza debe ganarse. Teniendo esto en cuenta, es preciso considerar que las primeras tareas encargadas a los sistemas de IA agéntica deberían ser de bajo riesgo y fácilmente reparables.
• Gestión de datos y cargas de trabajo: en última instancia, cualquier sistema de IA es una extensión de los datos y la gestión de la empresa de las cargas de trabajo y los recursos informáticos y de red necesarios utilizados para una tarea. Por lo tanto, es posible que los equipos de TI deseen determinar si su infraestructura local y en la nube, sus bases de datos y otros recursos son eficientes y están optimizados antes de embarcarse en la integración de agentes.
• Privacidad de datos: la autonomía de la IA agéntica significa que puede solicitar acceso a sistemas y datos externos. A medida que los agentes procesan grandes volúmenes con velocidad, aumenta la posibilidad de encontrar información confidencial. Abordar la privacidad y el cumplimiento normativo, así como la información accesible sobre las acciones y los datos a los que se accede, pueden permitir que la función de IA agéntica asuma menos riesgos en relación con la información confidencial.
• Transparencia: los agentes son la base de la IA agéntica, y deben desarrollarse con los medios para explicar las decisiones y conclusiones. Además, considera que los elementos clave, como la lógica del agente y los métodos de evaluación, deben ser accesibles para que se puedan confirmar que están bien fundamentados, o corregirlos en el caso de que no lo estén.

Cómo comenzar a utilizar la IA agéntica

8 pasos para implementar IA agéntica

Los proyectos de IA agéntica suelen ser únicos para las organizaciones con parámetros basados en los recursos disponibles, los objetivos del equipo y otras variables. Sin embargo, los siguientes pasos generales describen cómo comienza la mayoría de los equipos a realizar proyectos de IA agéntica.

1. Definición de objetivos

Los sistemas de IA agénticos tienen autonomía y capacidades de establecimiento de objetivos, donde planifican y ejecutan tareas de varios pasos para lograr un resultado con una intervención humana mínima. Este aspecto es distinto en los sistemas de IA no agénticos y centrados en tareas, que pueden tener el objetivo de producir un resultado específico y preciso, por ejemplo, una imagen generada por una consulta o una película que alguien disfrutará. Hasta que se defina el objetivo deseado, los equipos no pueden centrarse en crear un sistema basado en los recursos disponibles. Los objetivos también pueden informar con qué sistema predefinido comenzar.

2. Organización para garantizar la solidez y la confiabilidad

Establece parámetros y métricas de rendimiento adecuados que abarquen el ciclo de vida del sistema, desde el entrenamiento y la implementación hasta tener una IA agéntica activa. Las revisiones de seguridad, cumplimiento y calidad son factores clave y deben integrar tantas perspectivas como sea posible. Por último, incluso si un proyecto está alcanzando o incluso superando los KPI, los equipos aún querrán comprometerse con el monitoreo y la mejora continuos para mantenerse al día con lo que esperamos que se convierta en crecimiento de la demanda. Piensa en los potenciales errores y desarrolla planes de contingencia.

3. Incorporación de capas de seguridad

Debido a que la IA agéntica tiene cierto nivel de autonomía para tomar decisiones, considera incorporar capas de seguridad a tu proyecto. Estos pueden incluir protecciones técnicas que ayudan a prevenir el uso indebido, la seguridad y las capas de privacidad de datos para ayudar a proteger los datos a medida que la IA interactúa con otros sistemas, y pasos de supervisión humana en los flujos de trabajo del proyecto.

4. Limitación del alcance y la autonomía

Los proyectos de IA ágiles requieren parámetros para ayudar a evitar que las decisiones de IA excedan los límites de alcance o autonomía. Ejemplos de parámetros incluyen umbrales de decisión que desencadenan la intervención humana, restricciones en ciertas acciones y decisiones, limitaciones para acceder a ciertos tipos de materiales e incorporación de bucles de retroalimentación para ayudar a garantizar que los resultados del agente continúen mejorando.

5. Concentración en la explicabilidad y la transparencia

Debido a que la IA agéntica actúa de forma autónoma, las conclusiones y acciones deben ser explicables para que cuando los equipos examinen las decisiones, los procedimientos y las razones estén claros. La explicabilidad apoya la mejora del modelo y ayuda a resolver problemas cuando los objetivos no se cumplen de manera óptima.

6. Establece controles claros y prioriza la privacidad, la seguridad y el cumplimiento

Es probable que tu organización haya establecido reglas para abordar la privacidad, la seguridad y el cumplimiento. Considera si esas directrices son aplicables a los nuevos sistemas, como la IA agéntica. Cada vez que un sistema agéntico toma una decisión, se conecta con otros sistemas, procesa inputs o genera outputs, lo que representa un riesgo potencial, por lo que establecer controles es algo que se debe tener en cuenta.

7. Supervisión, evaluación y mejora continuas

Al igual que con cualquier nueva tecnología, los sistemas de IA también deben supervisarse. Las áreas que se deben observar incluyen el rendimiento (cómo está disponible el sistema y la rapidez con la que completa las tareas asignadas) y la precisión de los outputs o acciones. También considera la supervisión del comportamiento. Al registrar acciones y decisiones a lo largo del tiempo, puedes identificar patrones o alteraciones de comportamiento inusuales o inesperados que puedan indicar un cambio de datos o una degradación del modelo. La profundidad y la frecuencia de la supervisión dependerán de la importancia de la IA agéntica y de cómo su fallo podría afectar a la organización.

8. Fomentar la colaboración y el input multidisciplinar

Una amplia y diversa gama de perspectivas permite a los equipos obtener insights sobre los resultados y las oportunidades de capacitación que de otro modo podrían pasarse por alto. Al analizar el modelo desde una amplia gama de perspectivas, los equipos pueden disponer de un sistema de IA más completo y optimizado que ayude a reducir tanto los puntos ciegos como los riesgos potenciales.

Todos los detalles anteriores sobre la supervisión, el análisis y la transparencia confluyen para establecer la transferencia de responsabilidades entre los agentes de IA que comprenden el sistema de IA agéntica y los equipos humanos.

El futuro de la IA agéntica

Los arquitectos están trabajando para que los sistemas de IA sean más robustos, confiables, eficaces y seguros en entornos complejos y dinámicos. El campo está evolucionando rápidamente, y se espera que la investigación en curso sobre el diseño modular, los beneficios de la nube, los mecanismos de aprendizaje avanzado y otras áreas continúen contribuyendo a construir sistemas autónomos más confiables.

Las siguientes son algunas de las áreas a las que se debe prestar atención.

• Precisión: a medida que se ajustan los sistemas de IA agéntica, los equipos buscarán nuevas formas de mejorar la precisión a través de procesos de aprendizaje que incorporen comentarios de éxitos y fracasos para mejorar las políticas y la toma de decisiones. No pierdas de vista técnicas como el aprendizaje por refuerzo y mejores técnicas de filtrado y validación.
• Integración: en este momento, la IA agéntica está comenzando a integrarse en los sistemas empresariales, incluidas sus aplicaciones. En los próximos años, se espera que el uso de IA agéntica madure, incrementando los niveles de adaptabilidad y personalización, con puntos de entrada más sencillos y en más funciones.
• Eficiencia energética: el consumo de energía es uno de los mayores desafíos que presenta la IA. Se proyecta que la IA auténtica, con sus procesos inherentemente más complejos y la investigación autodirigida, utilizará más recursos que los casos de uso de IA anteriores. Encontrar formas de reducir la huella energética de los modelos puede resultar fundamental para el éxito a largo plazo de la IA agéntica.
• Autonomía: en este momento, los sistemas de IA agéntica generalmente funcionan con supervisión humana, sin embargo, esta no es una condición ineludible. Eso se debe a que la tecnología aún no se ha ganado la confianza para ser totalmente autónoma. El objetivo de la tecnología de IA agéntica es encontrar un equilibrio adecuado entre autonomía, funcionalidad y control.

Comienza a usar OCI Generative AI Agents

Las empresas pueden incorporar con facilidad y rapidez la IA agéntica con Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AI Agents. Con la potencia de procesamiento y la escalabilidad de Oracle Cloud Infrastructure, la plataforma de IA agéntica de Oracle combina capacidades de generación aumentada por recuperación y LLM con los datos de una empresa, lo que permite obtener potentes insights descubiertos de forma autónoma y guiadas por interfaces en lenguaje natural. Las herramientas de automatización para sistemas de IA agéntica, como Oracle Integration, pueden ayudar a las organizaciones a simplificar la orquestación de servicios, incluida la automatización robótica de procesos, o RPA, robots con observabilidad unificada y supervisión humana efectiva.

Preguntas frecuentes sobre la IA agéntica

¿Cuál es la diferencia entre la RPA y la IA agéntica?

Las siglas RPA hacen referencia a la automatización robótica de procesos, un área que se centra en tareas específicas y no en la toma de decisiones. Por ejemplo, la RPA destaca en la automatización de tareas repetitivas, como la actualización de formatos de datos o la transferencia de datos de una aplicación a otra. Los sistemas de IA agéntica colaboran para establecer, ajustar y alcanzar objetivos; en este caso, un agente de IA puede determinar que se debe acceder a un conjunto de datos en un formato independiente, y empleará la RPA para crear una copia del conjunto de datos antes de actualizar el formato.

¿Cuál es la IA generativa más utilizada?

ChatGPT sigue siendo la herramienta de IA generativa más conocida. Otras herramientas populares de GenAI que funcionan en otros medios incluyen Midjourney para la creación de imágenes y Sora para la generación de videos.

¿Qué es un marco de IA agéntica?

Desde una perspectiva de alto nivel, los marcos agénticos se refieren al software y los sistemas utilizados para desarrollar sistemas de IA agéntica. Los marcos agénticos a menudo se construyen sobre los componentes existentes de cara a sentar las bases para garantizar el perfeccionamiento y la especificidad orientada al proyecto en relación con los objetivos y las capacidades. Los marcos agénticos suelen incluir módulos básicos para la interpretación del lenguaje, la integración de herramientas, la gestión de recursos, el análisis de sentimientos, la búsqueda vectorial y el preprocesamiento de datos.