La IA agentiva es una forma avanzada de inteligencia artificial centrada en la toma de decisiones y la acción autónomas. A diferencia de la IA tradicional, que principalmente responde a comandos o analiza datos, la IA generativa puede fijar objetivos, planificar y ejecutar tareas con una intervención humana mínima. Esta tecnología emergente tiene el potencial de revolucionar varios sectores al automatizar procesos complejos y optimizar flujos de trabajo.
Los sistemas de IA con agentes están diseñados para operar con un mayor grado de autonomía. Funciona mediante agentes de IA, que son básicamente entidades autónomas diseñadas para realizar tareas específicas. En esencia, esta tecnología se basa en varios componentes clave:
Vertex AI de Google Cloud proporciona un paquete completo de herramientas para entrenar, crear e implementar modelos de IA, incluidas APIs preentrenadas para tareas comunes y opciones de entrenamiento personalizado para casos prácticos avanzados. Vertex AI también ofrece herramientas de MLOps para gestionar todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la preparación de los datos hasta la monitorización de los modelos, lo cual es fundamental para el desarrollo y la mejora continuos de los sistemas de IA generativa.
Aunque tanto la IA de agente como la IA generativa son formas de inteligencia artificial y se pueden usar juntas, tienen funcionalidades distintas.
La IA generativa, como su nombre indica, se centra en la creación de contenido nuevo, como texto, imágenes, código o música, a partir de peticiones. Los LLM son el núcleo de la IA generativa, y el valor se genera a partir de lo que el modelo puede hacer y de las extensiones sencillas de las capacidades de los LLM. Por ejemplo, puedes generar o editar contenido, e incluso realizar llamadas a funciones sencillas y encadenar varias opciones.
La IA agentiva es un subconjunto de la IA generativa que se centra en la orquestación y la ejecución de agentes que usan LLMs como "cerebro" para realizar acciones a través de herramientas. La IA agentiva va más allá de la creación de contenido y la invocación de funciones, ya que ejecuta acciones en los sistemas subyacentes para alcanzar objetivos de mayor nivel.
Por ejemplo, la IA generativa se podría usar para crear materiales de marketing, mientras que la IA agentiva se podría usar para desplegar esos materiales, monitorizar su rendimiento y ajustar automáticamente la estrategia de marketing en función de los resultados. De esta forma, la IA agentiva puede usar la IA generativa como herramienta para alcanzar sus objetivos.
Aunque los términos "IA con capacidad de agencia" y "agentes de IA" se suelen usar juntos, hay una diferencia sutil entre ellos. Los agentes de IA son los elementos básicos de la IA agentiva. Los agentes de IA son como herramientas individuales en una caja de herramientas, mientras que la IA agentiva es el uso coordinado de esas herramientas para construir una casa entera.
Mientras que un agente de IA puede centrarse en una tarea específica, la IA de agentes emplea varios agentes para gestionar flujos de trabajo complejos. La IA agentiva actúa como un sistema general que coordina y gestiona estos agentes para alcanzar objetivos más amplios.
La IA con agentes se está aplicando en varios sectores para automatizar tareas y optimizar procesos. Aquí tienes algunos ejemplos:
Servicio de atención al cliente
La IA agentiva puede ayudar a los agentes humanos a abordar problemas más complejos gestionando las consultas de los clientes, resolviendo problemas y ofreciendo asistencia personalizada.
Gestión de la cadena de suministro
Al analizar datos de diversas fuentes, como ventas, inventario y envíos, la IA con capacidad de agencia puede optimizar las cadenas de suministro, predecir la demanda y automatizar la logística.
Sanidad
Los médicos e investigadores pueden usar la IA basada en agentes para ayudar en el diagnóstico, la planificación del tratamiento y el descubrimiento de fármacos analizando historias clínicas, artículos de investigación y ensayos clínicos.
Servicios financieros
La IA agentiva puede ayudar a automatizar la detección de fraudes, la evaluación de riesgos y las estrategias de inversión analizando datos de mercado, el comportamiento de los clientes y los estados financieros.
Desarrollo de software
Al automatizar la generación, la depuración y las pruebas de código, la IA agentiva puede ayudar a acelerar el ciclo de desarrollo y mejorar la calidad del código.
Implementar la IA con capacidad de acción en una empresa requiere una reflexión cuidadosa. Aquí encontrarás algunos factores importantes que deberías tener en cuenta:
Las empresas deben evaluar cuidadosamente sus necesidades y recursos antes de implementar la IA agentiva. También deben estar preparados para invertir en la infraestructura, los conocimientos y la formación necesarios para garantizar la adopción exitosa de esta tecnología.
Hay una gran variedad de productos y servicios de Google Cloud que se pueden usar para incorporar la IA generativa en tu empresa.