Un agente de IA es una forma avanzada de Inteligencia Artificial que se enfoca en la toma de decisiones y la acción autónomas. A diferencia de la IA tradicional, que principalmente responde a comandos o analiza datos, un agente de IA puede establecer objetivos, planificar y ejecutar tareas con una mínima intervención humana. Esta tecnología emergente tiene el potencial de revolucionar varias industrias automatizando procesos complejos y optimizando flujos de trabajo.
Los sistemas de agentes de IA están diseñados para operar con un mayor grado de autonomía. Funcionan con agentes de IA, que son entidades autónomas diseñadas para realizar tareas específicas. En esencia, esta tecnología se basa en varios componentes clave:
Vertex AI de Google Cloud ofrece un conjunto integral de herramientas para entrenar, crear e implementar modelos de IA, incluidas APIs previamente entrenadas para tareas comunes y opciones de entrenamiento personalizadas para casos de uso avanzados. Vertex AI también ofrece herramientas de MLOps para administrar todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la preparación de datos hasta la supervisión de modelos, lo que es fundamental para el desarrollo y la mejora continuos de los sistemas de agentes de IA.
Si bien un agente de IA y la IA generativa son formas de Inteligencia Artificial y pueden usarse en conjunto, tienen funcionalidades distintas.
La IA generativa, como su nombre lo indica, se enfoca en la creación de contenido nuevo, como texto, imágenes, código o música, en función de las instrucciones que se le dan. El LLM es el núcleo de la IA generativa, y el valor se genera a partir de lo que el modelo puede hacer y de las extensiones simples de las capacidades del LLM. Por ejemplo, puedes generar o editar contenido, y hasta realizar llamadas a funciones simples y encadenar varias opciones.
Un agente de IA son un subconjunto de la IA generativa que se centra en la organización y ejecución de agentes que usan LLM como un "cerebro" para realizar acciones a través de herramientas. Un agente de IA va más allá de la creación de contenido y las llamadas a funciones, ya que ejecutan acciones en los sistemas subyacentes para lograr objetivos de nivel superior.
Por ejemplo, la IA generativa podría usarse para crear materiales de marketing, mientras que un agente de IA podría usarse para implementar estos materiales, hacer un seguimiento de su rendimiento y ajustar automáticamente la estrategia de marketing en función de los resultados. De esta manera, un agente de IA puede usar la IA generativa como una herramienta para lograr sus objetivos.
Si bien los términos “agente de IA” (agentic AI) y “agentes de IA” (IA agents) suelen usarse juntos, hay una diferencia sutil. Los agentes de IA son los componentes básicos del agente de IA. Piensa en los agentes de IA como herramientas individuales en una caja de herramientas, mientras que un agente de IA es el uso coordinado de esas herramientas para construir una casa entera.
Si bien los agentes de IA pueden enfocarse en una tarea específica, un agente de IA emplea varios agentes para manejar flujos de trabajo complejos. Un agente de IA actúa como un sistema general que coordina y administra estos agentes para lograr objetivos más amplios.
El uso de un agente de IA se está aplicando en varias industrias para automatizar tareas y optimizar procesos. Estos son algunos ejemplos:
Atención al cliente
Un agente de IA puede potenciar a los agentes humanos para que aborden problemas más complejos administrando las consultas de los clientes, resolviendo problemas y brindando asistencia personalizada.
Administración de la cadena de suministro
Con el análisis de datos de diversas fuentes, como ventas, inventario y envíos, un agente de IA puede optimizar las cadenas de suministro, predecir la demanda y automatizar la logística.
Servicios de salud
Los médicos y los investigadores pueden usar un agente de IA para ayudar con diagnósticos, planificaciones de tratamientos y descubrimiento de fármacos analizando historias clínicas, artículos de investigación y ensayos clínicos.
Servicios financieros
Un agente de IA puede ayudar a automatizar la detección de fraudes, la evaluación de riesgos y las estrategias de inversión analizando datos de mercado, comportamientos de los clientes y estados financieros.
Desarrollo de software
Con la automatización de la generación, la depuración y las pruebas de código, los agentes de IA pueden ayudar a acelerar el ciclo de desarrollo y mejorar la calidad del código.
La implementación de un agente de IA en una empresa requiere una consideración cuidadosa. Estos son algunos factores clave que debes tener en cuenta:
Las empresas deben evaluar cuidadosamente sus necesidades y recursos antes de implementar un agente de IA. También deben estar preparadas para invertir en la infraestructura, la experiencia y la capacitación necesarias para garantizar la adopción exitosa de esta tecnología.
Hay una variedad de productos y servicios de Google Cloud que se pueden usar para incorporar un agente de IA en tu empresa.