Agentes de IA
Qué son y por qué son importantes
Los agentes de IA son sistemas impulsados por inteligencia artificial (IA) que realizan tareas complejas o toman decisiones informadas con participación humana variable. Superan a los chatbots tradicionales y a los modelos de lenguaje grande (LLM) al integrar datos y herramientas de analítica avanzada para adaptarse mejor y ser más capaces de realizar razonamientos complejos en distintas industrias.
De las IA tradicionales a los agentes de IA
Los sistemas de IA han evolucionado desde simples programas basados en reglas a modelos inteligentes y adaptativos capaces de realizar razonamientos complejos, transformando el modo en que se desarrolla e implementa el software.
Agentes de IA en el mundo actual
Los agentes de IA están dando forma a las industrias al permitir la automatización, mejorar la eficiencia y optimizar las interacciones con los clientes. Más recursos:
Explicación de IA agente
¿Qué es IA agente? Como tendencia líder en tecnología, muchas personas se preguntan qué es y cómo afectará a los negocios. Varios factores hacen que la IA agente sea especialmente relevante en la actualidad, incluida la necesidad de automatización, una mejor toma de decisiones y una mayor productividad. Sin embargo, la IA autónoma conlleva riesgos y preocupaciones que ponen en primer plano la IA responsable. Escuche a Marinela Profi explicar la IA agente, casos de uso del mundo real y los beneficios y riesgos.
¿Quién usa los agentes de IA?
Los agentes de IA están revolucionando múltiples industrias al mejorar la eficiencia, la toma de decisiones y las experiencias del clientes.
Los agentes de IA operan en un espectro de toma de decisiones, desde acciones totalmente autónomas hasta la supervisión guiada por humanos. La clave es equilibrar la complejidad, la velocidad y el determinismo para garantizar que la IA ofrezca los resultados correctos en el momento adecuado. Bryan Harris Chief Technology Officer SAS
Cómo funcionan los agentes de IA
Los agentes de IA no son una solución única para todos. En cambio, operan en un espectro de autonomía que abarca dos ciclos de decisión diferentes:
- Sin intervención humana (Human out of the loop). Operando de forma autónoma, tomando decisiones en tiempo real sin intervención humana.
- Human in the loop (cuando el humano interviene). Involucrando la supervisión humana según sea necesario, ayudando pero sin reemplazar por completo la toma de decisiones humana.
Cada uno de estos ciclos de decisión conlleva consideraciones clave, entre las que se incluyen:
- Complejidad del problema. Los problemas de menor complejidad a menudo se gestionan mejor de forma autónoma, mientras que los desafíos de mayor complejidad suelen beneficiarse de la supervisión humana.
- Determinismo. Los sistemas que funcionan de forma independiente deben ofrecer resultados consistentes y repetibles. Quienes trabajan junto a humanos pueden permitir obtener resultados más exploratorios o adaptativos.
- Velocidad en la toma de decisiones. El uso a tiempo real requiere respuestas de milisegundos, mientras que los escenarios con matices pueden permitir más tiempo para el análisis.
- Precisión y gobernanza. El nivel de automatización varía según la precisión requerida y la necesidad de supervisión regulatoria en industrias como la banca, los seguros y la atención médica.
Agentes de IA en la práctica
Los agentes de IA operan a través de cinco componentes clave: percepción, cognición, toma de decisiones, acción y aprendizaje.
El papel del medio ambiente
Un agente de IA no opera en el vacío: interactúa con sistemas, personas y procesos que dan forma a sus decisiones. El entorno proporciona el contexto y la retroalimentación que influyen en la percepción, la cognición y las acciones. Un entorno bien definido ayuda al agente a tomar mejores decisiones y mejorar continuamente.
Agentes de IA versus IA agente
Los agentes de IA y la IA agente se han utilizado indistintamente, pero tienen significados distintos. Continúe leyendo para conocer la diferencia.
Los agentes de IA son sistemas de IA específicos y orientados a tareas, diseñados para realizar tareas repetitivas en nombre de un usuario. Estos agentes pueden automatizar procesos, analizar datos y tomar decisiones basadas en reglas y algoritmos predefinidos. Interactúan con su entorno, sistemas, personas y procesos para dar forma a sus decisiones y acciones.
La IA agente se refiere a sistemas inteligentes o «agentes» que exhiben un nivel superior de autonomía y capacidades de toma de decisiones. Estos sistemas pueden tomar decisiones, realizar tareas y aprender de sus interacciones dentro de un entorno determinado. La IA agente es un marco más amplio que utiliza múltiples agentes de IA para lograr objetivos complejos de forma autónoma. Implica una combinación de IA, automatización y supervisión humana para redefinir la operación, toma de decisiones e interacción de las empresas con la tecnología.
En resumen: los agentes de IA son las herramientas. La IA agéntica es el sistema que utiliza esas herramientas para pensar, decidir y actuar por sí sola. No todos los agentes de IA son agentes: la verdadera IA agente requiere un nivel superior de autonomía y coordinación. Pero la autonomía total por sí sola no es suficiente para el uso empresarial. Ahí es donde entran en juego la orquestación cuidadosa, la supervisión humana y la confianza.
SAS® Intelligent Decisioning
SAS Intelligent Decisioning permite a las organizaciones automatizar y gestionar decisiones complejas con velocidad y precisión. La combinación de gestión de reglas de negocio, detección de eventos a tiempo real, gobernanza de decisiones y analítica avanzada permite a las empresas tomar decisiones a escala basadas en datos. Desde marketing personalizado y mejores acciones siguientes hasta servicios de crédito y prevención de fraude, agiliza las interacciones con los clientes a tiempo real y los flujos de trabajo operativos.
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