¿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 usarlos para realizar tareas autodirigidas que cumplan 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 inteligencia artificial 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.

Varios agentes de IA pueden colaborar para automatizar flujos de trabajo complejos y también pueden usarse en sistemas de IA de agencias. Intercambian datos entre sí, lo que permite que todo el sistema trabaje en conjunto para lograr objetivos comunes. Los agentes de IA individuales pueden especializarse para realizar subtareas específicas con precisión. Un agente orquestador coordina las actividades de diferentes agentes especializados para completar tareas más grandes y complejas.

Más información sobre qué es la inteligencia artificial (IA)

Todo el software realiza de forma autónoma varias tareas rutinarias según lo especificado por el desarrollador del software. Entonces, ¿qué hace que los agentes de IA sean especiales?

Autonomía

Los agentes de IA actúan de forma autónoma, sin intervención humana constante. Mientras que el software tradicional sigue instrucciones codificadas, los agentes de IA identifican la siguiente acción adecuada basándose en datos anteriores y la ejecutan sin supervisión humana continua.

Por ejemplo, un agente de contabilidad marca y solicita automáticamente los datos de facturación faltantes para las compras.

Comportamiento orientado a objetivos

Los agentes de IA se guían por objetivos. Sus acciones tienen como objetivo maximizar el éxito según lo definido por una función de utilidad o una métrica de rendimiento. A diferencia de los programas tradicionales que se limitan a completar tareas, los agentes inteligentes persiguen objetivos y evalúan las consecuencias de sus acciones en relación con esos objetivos.

Por ejemplo, un sistema logístico de inteligencia artificial optimiza las rutas de entrega para equilibrar la velocidad, el costo y el consumo de combustible simultáneamente, equilibrando así múltiples objetivos.

Percepción

Los agentes de IA interactúan con su entorno mediante la recopilación de datos a través de sensores o entradas digitales. Pueden recopilar datos de sistemas y herramientas externos a través de APIS. Estos datos les permiten percibir el mundo que los rodea, reconocer los cambios y actualizar su estado interno en consecuencia.

Por ejemplo, los agentes de ciberseguridad recopilan datos de bases de datos de terceros para estar al tanto de los últimos incidentes de seguridad.

Racionalidad

Los agentes de IA son entidades racionales con capacidad de razonamiento. Combinan los datos de su entorno con el conocimiento del dominio y el contexto pasado para tomar decisiones informadas y lograr un rendimiento y unos resultados óptimos.

Por ejemplo, un agente robótico recopila datos de sensores y un chatbot utiliza las consultas de los clientes como entrada. 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.

Proactividad

Los agentes de IA pueden tomar la iniciativa basándose en pronósticos y modelos de estados futuros. En lugar de simplemente reaccionar a las entradas, anticipan los eventos y se preparan en consecuencia.

Por ejemplo, un agente de servicio al cliente basado en inteligencia artificial puede ponerse en contacto con un usuario cuyo comportamiento sugiere frustración y ofrecerle ayuda antes de que se presente un ticket de soporte. Los robots de almacén autónomos pueden reposicionarse anticipándose a las próximas operaciones de alto tráfico.

Aprendizaje continuo

Los agentes de IA mejoran con el tiempo al aprender de las interacciones pasadas. Identifican patrones, comentarios y resultados para refinar su comportamiento y toma de decisiones. Esto los diferencia de los programas estáticos que siempre se comportan de la misma manera independientemente de las nuevas entradas.

Por ejemplo, los agentes de mantenimiento predictivo aprenden de las fallas pasadas de los equipos para pronosticar mejor los problemas futuros.

Adaptabilidad

Los agentes de IA ajustan sus estrategias en respuesta a las nuevas circunstancias. Esta flexibilidad les permite manejar la incertidumbre, las situaciones nuevas y la información incompleta.

Por ejemplo, un robot bursátil adapta su estrategia durante una caída del mercado, mientras que un agente de videojuegos como AlphaZero descubre nuevas tácticas a través del juego propio, incluso sin estrategias humanas previas.

Colaboración

Los agentes de IA pueden trabajar con otros agentes o agentes humanos para lograr objetivos compartidos. Son capaces de comunicarse, coordinar y cooperar para realizar tareas juntos. Su comportamiento colaborativo a menudo implica la negociación, el intercambio de información, la asignación de tareas y la adaptación a las acciones de los demás.

Por ejemplo, los sistemas de múltiples agentes en la atención médica pueden tener agentes especializados en tareas específicas como el diagnóstico, la atención preventiva, la programación de medicamentos, etc., para la automatización integral de la atención al paciente.

Los agentes de IA pueden mejorar sus operaciones comerciales y las experiencias de sus clientes.

Productividad mejorada

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 utilizar agentes inteligentes para minimizar los costos innecesarios derivados de las ineficiencias de los procesos, los errores humanos y los procesos manuales. Pueden abordar tareas complejas con confianza porque los agentes autónomos siguen un modelo coherente que se adapta a los entornos cambiantes. La tecnología de agentes que automatiza los procesos empresariales puede generar importantes ahorros de costos.

Toma de decisiones informada

Los agentes inteligentes avanzados tienen capacidades predictivas y pueden recopilar y procesar cantidades masivas de datos en tiempo real. Esto permite a los gerentes de negocios hacer predicciones más informadas y rápidas a la hora de elaborar estrategias para su próximo movimiento. 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. Los agentes de IA pueden proporcionar respuestas detalladas a las preguntas complejas de los clientes y resolver los desafíos de manera más eficiente.

La arquitectura de un agente de IA contiene los siguientes componentes clave.

Modelo de cimentación

En el centro de cualquier agente de IA se encuentra una base o un modelo de lenguaje amplio (LLM), como GPT o Claude. Permite al agente interpretar las entradas del lenguaje natural, generar respuestas similares a las humanas y razonar sobre instrucciones complejas. El LLM actúa como el motor de razonamiento del agente, procesando las solicitudes y transformándolas en acciones, decisiones o consultas a otros componentes (por ejemplo, memoria o herramientas). Conserva parte de la memoria entre las sesiones de forma predeterminada y se puede combinar con sistemas externos para simular la continuidad y el conocimiento del contexto.

Módulo de planificación

El módulo de planificación permite al agente desglosar los objetivos en pasos más pequeños y manejables y secuenciarlos de forma lógica. Este módulo emplea razonamiento simbólico, árboles de decisión o estrategias algorítmicas para determinar el enfoque más efectivo para lograr el resultado deseado. Se puede implementar como una descomposición de tareas basada en solicitudes o enfoques más formalizados, como las redes jerárquicas de tareas (HTN) o los algoritmos de planificación clásicos. La planificación permite al agente operar en horizontes temporales más largos, teniendo en cuenta las dependencias y contingencias entre las tareas.

Módulo de memoria

El módulo de memoria permite al agente retener información en interacciones, sesiones o tareas. Esto incluye tanto la memoria a corto plazo, como el historial de chat o la entrada reciente de un sensor, como la memoria a largo plazo, que incluye los datos de los clientes, las acciones anteriores o el conocimiento acumulado. La memoria mejora la personalización, la coherencia y la conciencia del contexto del agente. Al crear agentes de IA, los desarrolladores utilizan bases de datos vectoriales o gráficos de conocimiento para almacenar y recuperar contenido semánticamente significativo.

Integración de herramientas

Los agentes de IA suelen ampliar sus capacidades al conectarse a software, API o dispositivos externos. Esto les permite actuar más allá del lenguaje natural y realizar tareas del mundo real, como recuperar datos, enviar correos electrónicos, ejecutar código, consultar bases de datos o controlar el hardware. El agente identifica cuándo una tarea requiere una herramienta y, a continuación, delega la operación en consecuencia. El LLM suele guiar el uso de las herramientas a través de módulos de planificación y análisis que dan formato a la llamada a la herramienta e interpretan su resultado.

Aprendizaje y reflexión

La reflexión puede ocurrir de varias formas:

• El agente evalúa la calidad de su propio resultado (por ejemplo, ¿resolvió el problema correctamente?).
• Los usuarios humanos o los sistemas automatizados proporcionan correcciones.
• El agente selecciona ejemplos inciertos o informativos para mejorar su aprendizaje.

El aprendizaje por refuerzo (RL) es un paradigma de aprendizaje clave. El agente interactúa con un entorno, recibe comentarios en forma de recompensas o penalizaciones y aprende una política que asigna los estados a las acciones para obtener la máxima recompensa acumulada. La RL es especialmente útil en entornos en los que los datos de entrenamiento explícitos son escasos, como la robótica, los juegos o las operaciones financieras. El agente equilibra la exploración (probar nuevas acciones) y la explotación (utilizar las mejores acciones conocidas) para mejorar su estrategia con el tiempo.

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. Luego, el agente divide el objetivo en varias tareas más pequeñas y procesables. 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 ejecutar correctamente las tareas que han planificado. 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 las finalizaciones de las tareas, el agente evalúa si ha alcanzado el objetivo designado buscando comentarios externos e inspeccionando sus propios registros. Durante este proceso, el agente puede crear tareas adicionales y actuar en ellas para lograr el resultado final. 

Las organizaciones crean e implementan agentes de IA en una variedad de tipos y tareas. 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 un evento, condición y regla de acción determinados. 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

Un agente basado en modelos es similar a los agentes reflejos simples, excepto que tiene un mecanismo de toma de decisiones más avanzado. En lugar de limitarse a seguir una regla específica, un agente basado en modelos evalúa 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, también conocidos como agentes basados en reglas, son agentes de IA que poseen 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 utilidades emplea 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. Luego, selecciona uno que ofrezca a los usuarios la mayor cantidad de recompensas. Por ejemplo, los clientes pueden usar un agente de servicios públicos para buscar billetes de avión con el tiempo mínimo de viaje, independientemente del precio.

Agentes de aprendizaje

Un agente de aprendizaje aprende continuamente de las experiencias pasadas para mejorar su desempeño. 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, utiliza un generador de problemas para diseñar nuevas tareas que se entrenan a sí mismas utilizando los datos recopilados y los 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.

Sistemas multiagente

Un sistema multiagente (MAS) consiste en varios agentes que interactúan entre sí para resolver problemas o lograr objetivos compartidos. Estos agentes pueden ser homogéneos (similares en diseño) o heterogéneos (diferentes en estructura o función) y pueden colaborar, coordinarse o incluso competir según el contexto. Los MAS son particularmente efectivos en entornos complejos y distribuidos donde el control centralizado no es práctico.

Por ejemplo, en las flotas de vehículos autónomos, cada vehículo actúa como un agente independiente, pero colabora con otros para evitar la congestión del tráfico y evitar colisiones, lo que permite un flujo de tráfico más fluido.

Los agentes de IA son tecnologías de software útiles que automatizan los flujos de trabajo empresariales para lograr 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 su postura de seguridad de los datos.

Desafíos éticos

En determinadas circunstancias, los modelos de IA pueden producir resultados sesgados o inexactos. La aplicación de medidas de seguridad, como las revisiones humanas, ayuda a garantizar que los clientes reciban respuestas útiles y justas por parte de los agentes desplegados.

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

La formación y el despliegue de agentes de IA de aprendizaje profundo requieren importantes recursos informáticos. 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.

Amazon Bedrock es un servicio totalmente gestionado que proporciona un acceso sencillo a los modelos de IA generativa líderes del sector, como Claude, Llama 2 y Amazon Titan, junto con un amplio conjunto de capacidades necesarias para crear aplicaciones de IA generativas.

Los agentes de Amazon Bedrock utilizan el razonamiento de las máquinas virtuales, las API y los datos para desglosar las solicitudes de los usuarios, recopilar información relevante y completar las tareas de manera eficiente. Crear un agente es sencillo y rápido, y la configuración se realiza en unos pocos pasos. Amazon Bedrock admite:

• Retención de memoria para una continuidad perfecta de las tareas
• Colaboración entre múltiples agentes para crear varios agentes especializados bajo la coordinación de un agente supervisor
• Las barandillas Amazon Bedrock brindan seguridad y confiabilidad integradas.

AWS ha presentado un conjunto de herramientas de código abierto con un catálogo cada vez mayor de agentes de inicio diseñados específicamente para casos de uso de la salud y las ciencias biológicas.

AWS Transform es el primer servicio de IA agencial para transformar las cargas de trabajo de .NET, Mainframe y VMware. Creado gracias a 19 años de experiencia en migración, implementa agentes de IA especializados para automatizar tareas complejas como las evaluaciones, el análisis de código, la refactorización, la descomposición, la asignación de dependencias, la validación y la planificación de la transformación. Ayuda a las organizaciones a modernizar cientos de aplicaciones de forma simultánea y, al mismo tiempo, mantener la calidad y el control.

Amazon Q Business es un asistente generativo basado en inteligencia artificial diseñado para ayudarlo a encontrar información, obtener información y tomar medidas en el trabajo. Pone el poder de la creación de agentes de IA al alcance de todos los empleados. Cualquier persona puede usarlo para crear aplicaciones ligeras de IA agencial que interactúen con el software empresarial común y automaticen las tareas repetitivas.

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