¿Qué son los agentes de IA?
Un agente de inteligencia artificial (IA) es un programa de software que puede interactuar con su entorno, recopilar datos y utilizarlos para realizar tareas definidas de forma autónoma a fin de cumplir unos objetivos predeterminados. Los seres humanos establecen los objetivos, pero el agente de IA elige de manera independiente las acciones más apropiadas que debe ejecutar para alcanzar esos objetivos. Por ejemplo, piense en un agente de IA de un centro de contacto que quiere resolver las consultas de los clientes. El agente formulará automáticamente diferentes preguntas al cliente, buscará información en documentos internos y responderá con una solución. En función de las respuestas de los clientes, determina si puede resolver la consulta por sí mismo o si debe transmitirla a un humano.
¿Cuáles son los principios clave que definen a los agentes de IA?
Todo software completa de forma autónoma diferentes tareas conforme a lo determinado por el desarrollador. Entonces, ¿en qué se diferencian la IA o los agentes inteligentes?
Los agentes de IA son agentes racionales. Toman decisiones racionales basadas en sus percepciones y datos para generar un rendimiento y resultados óptimos. El agente de IA detecta su entorno con interfaces físicas o de software.
Por ejemplo, un agente robótico recopila los datos de sensores y un chatbot utiliza las consultas de los clientes como entrada. Luego, el agente de IA aplica los datos para tomar una decisión informada. Analiza los datos recopilados para predecir los mejores resultados que respaldan los objetivos predeterminados. El agente también usa los resultados para formular la siguiente acción que debe emprender. Por ejemplo, los vehículos autónomos sortean los obstáculos de la carretera basándose en los datos de varios sensores.
¿Cuáles son los beneficios de utilizar agentes de IA?
Los agentes de IA pueden mejorar sus operaciones comerciales y las experiencias de sus clientes.
Productividad mejorada
Los agentes de IA son sistemas inteligentes autónomos que realizan tareas específicas sin intervención humana. Las organizaciones utilizan los agentes de IA para lograr objetivos específicos y resultados empresariales más eficientes. Los equipos empresariales son más productivos cuando delegan las tareas repetitivas a los agentes de IA. De esta manera, pueden desviar su atención hacia actividades creativas o esenciales para la misión, aportando así más valor a la organización.
Reducción de los costos
Las empresas pueden usar agentes inteligentes para reducir los costos innecesarios que derivan de las ineficiencias de los procesos, los errores humanos y los procesos manuales. Puede ejecutar tareas complejas con confianza porque los agentes autónomos siguen un modelo coherente que se adapta a entornos cambiantes.
Toma de decisiones informada
Los agentes inteligentes avanzados utilizan el machine learning (ML) para recopilar y procesar grandes cantidades de datos en tiempo real. Esto permite a los gerentes empresariales efectuar mejores predicciones con mayor rapidez a la hora de elaborar estrategias para su siguiente paso. Por ejemplo, puede usar agentes de IA para analizar las demandas de productos en diferentes segmentos del mercado al emprender una campaña publicitaria.
Mejor experiencia del cliente
Cuando interactúan con las empresas, los clientes buscan experiencias atractivas y personalizadas. La integración de agentes de IA permite a las empresas personalizar las recomendaciones de productos, ofrecer respuestas rápidas e innovar para mejorar la participación, la conversión y la lealtad de los clientes.
¿Cuáles son los componentes clave de la arquitectura de los agentes de IA?
Los agentes de inteligencia artificial pueden operar en diferentes entornos para lograr propósitos únicos. Sin embargo, todos los agentes funcionales comparten estos componentes.
Arquitectura
La arquitectura es la base desde la que opera el agente. La arquitectura puede ser una estructura física, un programa de software o una combinación de ambos. Por ejemplo, un agente de IA robótico consta de actuadores, sensores, motores y brazos robóticos. Por otra parte, la arquitectura que aloja un agente de software de IA puede usar un mensaje de texto, una API y bases de datos para permitir realizar operaciones autónomas.
Función del agente
La función del agente describe cómo los datos recopilados se traducen en acciones que respaldan el objetivo del agente. Al diseñar la función del agente, los desarrolladores tienen en cuenta el tipo de información, las capacidades de IA, la base de conocimientos, el mecanismo de comentarios y otras tecnologías necesarias.
Programa del agente
El programa del agente es la implementación de la función del agente. Implica desarrollar, entrenar e implementar el agente de IA en la arquitectura designada. El programa del agente alinea la lógica empresarial, los requisitos técnicos y los elementos de rendimiento del agente.
¿Cómo funciona un agente de IA?
Los agentes de IA funcionan simplificando y automatizando tareas complejas. La mayoría de los agentes autónomos siguen un flujo de trabajo específico cuando realizan las tareas asignadas.
Determinar los objetivos
El agente de IA recibe una instrucción u objetivo específico del usuario. Utiliza el objetivo para planificar tareas que hagan que el resultado final sea pertinente y útil para el usuario. Posteriormente, el agente desglosa el objetivo en varias tareas procesables más pequeñas. Para lograr el objetivo, el agente realiza esas tareas en función de órdenes o condiciones específicas.
Adquirir información
Los agentes de IA necesitan información para llevar a cabo las tareas que han planificado correctamente. Por ejemplo, el agente debe extraer los registros de conversaciones para analizar las opiniones de los clientes. Por lo tanto, los agentes de IA pueden acceder a Internet para buscar y recuperar la información que necesitan. En algunas aplicaciones, el agente inteligente puede interactuar con otros agentes o modelos de machine learning para acceder a información o intercambiarla.
Implementar tareas
Con los datos suficientes, el agente de IA implementa metódicamente la tarea en cuestión. Una vez que realiza una tarea, el agente la elimina de la lista y pasa a la siguiente. Entre la realización de una tarea y otra, el agente evalúa si ha alcanzado el objetivo designado buscando comentarios externos e inspeccionando sus propios registros. Durante este proceso, el agente puede crear más tareas y actuar sobre ellas para obtener el resultado final.
¿Cuáles son los desafíos de usar agentes de IA?
Los agentes de IA son tecnologías de software útiles que permiten automatizar los flujos de trabajo empresariales y obtener mejores resultados. Dicho esto, las organizaciones deberán abordar las siguientes cuestiones al implementar agentes de IA autónomos en casos de uso empresarial.
Problemas de privacidad de los datos
Desarrollar y manejar agentes de IA avanzados requiere adquirir, almacenar y mover enormes volúmenes de datos. Las organizaciones deben conocer los requisitos de privacidad de los datos y emplear las medidas necesarias para mejorar la estrategia de seguridad de los datos.
Desafíos éticos
En determinadas circunstancias, los modelos de aprendizaje profundo pueden generar resultados injustos, sesgados o inexactos. Aplicar medidas de seguridad, como las revisiones humanas, garantiza que los clientes reciban respuestas útiles e imparciales por parte de los agentes implementados.
Complejidades técnicas
Implementar agentes de IA avanzados requiere experiencia y conocimientos especializados de las tecnologías de machine learning. Los desarrolladores deben ser capaces de integrar las bibliotecas de machine learning con las aplicaciones de software y entrenar al agente con datos específicos de la empresa.
Recursos de computación limitados
Entrenar e implementar agentes de IA de aprendizaje profundo requiere una cantidad considerable de recursos de computación. Al implementar estos agentes en las instalaciones, las organizaciones deben invertir en una infraestructura costosa que no es fácilmente escalable, así como también encargarse de su mantenimiento.
¿Cuáles son los tipos de agentes de IA?
Las organizaciones crean e implementan diferentes tipos de agentes inteligentes. A continuación, se indican varios ejemplos.
Agentes reactivos simples
Un agente reactivo simple funciona estrictamente conforme a unas reglas predefinidas y sus datos inmediatos. No responderá a situaciones más allá de una regla evento-condición-acción determinada. Por lo tanto, estos agentes son adecuados para tareas sencillas que no requieren un entrenamiento intensivo. Por ejemplo, puede usar un agente reactivo simple para restablecer las contraseñas mediante la detección de palabras clave específicas en la conversación de un usuario.
Agentes reactivos basados en modelos
Los agentes basados en modelos son similares a los agentes reactivos simples, salvo que los primeros tienen un mecanismo de toma de decisiones más avanzado. En lugar de limitarse a seguir una regla específica, los agentes basados en modelos evalúan los resultados y las consecuencias probables antes de tomar una decisión. Utilizando datos justificativos, crean un modelo interno del mundo que perciben y lo usan para respaldar sus decisiones.
Agentes basados en objetivos
Los agentes basados en objetivos, o agentes basados en reglas, son agentes de IA con capacidades de razonamiento más sólidas. Además de evaluar los datos del entorno, el agente compara diferentes enfoques que lo ayudan a lograr el resultado deseado. Los agentes basados en objetivos siempre eligen el camino más eficiente. Son adecuados para realizar tareas complejas, como el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y las aplicaciones robóticas.
Agentes basados en la utilidad
Un agente basado en la utilidad usa un algoritmo de razonamiento complejo para ayudar a los usuarios a maximizar el resultado que desean. El agente compara diferentes escenarios y sus respectivos valores de utilidad o beneficios. A continuación, elige uno que brinde a los usuarios la mayor cantidad de recompensas. Por ejemplo, los clientes pueden utilizar un agente basado en la utilidad para buscar billetes de avión con un tiempo de viaje mínimo, independientemente del precio.
Agentes de aprendizaje
Los agentes de aprendizaje aprenden continuamente de las experiencias anteriores para mejorar sus resultados. Mediante mecanismos de información sensorial y comentarios, el agente adapta su elemento de aprendizaje a lo largo del tiempo para cumplir con estándares específicos. Además de eso, utiliza un generador de problemas para diseñar nuevas tareas y entrenarse a sí mismo a partir de los datos recopilados y resultados anteriores.
Agentes jerárquicos
Los agentes jerárquicos son un grupo organizado de agentes inteligentes dispuestos en niveles. Los agentes de nivel superior descomponen las tareas complejas en tareas más pequeñas y las asignan a agentes de nivel inferior. Cada agente funciona de manera independiente y envía un informe de progreso a su agente supervisor. El agente de nivel superior recopila los resultados y coordina a los agentes subordinados para garantizar que logren los objetivos de forma colectiva.
¿Cómo puede ayudarlo AWS con sus requisitos de agentes de IA?
Amazon Connect Contact Lens es un agente de IA autónomo que su organización puede usar para administrar y generar análisis de centros de contacto en tiempo real. Puede crear automáticamente resúmenes de contactos y descubrir tendencias de análisis de clientes. Aquí le mostramos cómo:
- Amazon Connect Contact Lens detecta y elimina automáticamente los datos confidenciales de los clientes en las conversaciones con los clientes para mejorar los esfuerzos de conformidad.
- Los supervisores pueden revisar automáticamente a los agentes humanos a partir de los análisis conversacionales que genera Amazon Connect Contact Lens.
- El agente usa tecnologías de NLP para capturar y analizar las opiniones de los clientes a partir de las palabras que usan.
Además, las organizaciones también pueden usar la inteligencia artificial generativa (IA generativa) y otros servicios de IA de Amazon Web Services (AWS) para crear sus propios agentes de IA. AWS lo ayuda a superar los desafíos técnicos, de infraestructura y de conformidad al proporcionarle herramientas administradas para crear, integrar y escalar agentes autónomos. Por ejemplo:
- Amazon Bedrock proporciona un acceso sencillo a los modelos de IA generativa líderes del sector, como Claude, Llama 2 y Amazon Titan.
- Amazon SageMaker le permite experimentar, crear, probar e implementar agentes de IA con algoritmos de ML personalizables y listos para implementar.
- Entrene, maneje y escale sus agentes de IA en AWS Trainium, un acelerador de ML diseñado específicamente para modelos de aprendizaje profundo.
Para comenzar a trabajar con los agentes de IA en AWS, cree una cuenta hoy mismo.
Pasos siguientes en AWS
Obtenga acceso instantáneo al nivel Gratuito de AWS.
Comience a crear en la consola de administración de AWS.