Redacción - El Semanal
La realidad de los agentes de inteligencia artificial en el mundo empresarial
En la actualidad, la inteligencia artificial (IA) es un tema candente en todos los ámbitos, incluido el empresarial. Sin embargo, detrás de la euforia y las expectativas exageradas, se encuentra una realidad más prosaica pero igualmente valiosa. Los agentes de IA que realmente aportan valor en el mundo empresarial no son aquellos que prometen resolver problemas abiertos y sin límites, sino aquellos que se enfocan en resolver problemas concretos y bien definidos.
El problema con la euforia del mundo abierto
La industria tecnológica está enamorada de la idea de los agentes de IA que pueden manejar cualquier cosa, adaptarse a nuevas situaciones y aprender sobre la marcha. Sin embargo, este enfoque no es práctico para la mayoría de las empresas. Los problemas que las empresas enfrentan a diario, como la coincidencia de facturas, la validación de contratos, la detección de fraude y la previsión de inventario, son problemas cerrados que requieren soluciones más concretas.
Características de los problemas cerrados y abiertos
Los problemas cerrados se caracterizan por tener un alcance conocido, reglas claras y datos relevantes completos. Por otro lado, los problemas abiertos se definen por lo que no se sabe, lo que los hace más complejos y difíciles de resolver. En el mundo empresarial, la mayoría de los problemas son cerrados, lo que los hace más accesibles y solucionables con la tecnología actual.
El riesgo de la euforia y la inacción
La euforia en torno a la IA puede ser perjudicial, ya que hace que las empresas se sientan como si no pudieran empezar a trabajar con IA hasta que no tengan una solución general y completa. Esto puede llevar a la inacción y a la pérdida de oportunidades. En lugar de esperar a que la tecnología sea perfecta, las empresas deben enfocarse en resolver problemas concretos con soluciones concretas.
Cómo son los agentes de IA empresariales en realidad
Los agentes de IA que realmente funcionan en el mundo empresarial no son aquellos que esperan a ser activados por un usuario, sino aquellos que funcionan de manera autónoma y reaccionan a eventos en el sistema. Estos agentes son procesos en ejecución continua que toman decisiones, llaman a servicios y producen resultados sin necesidad de intervención humana.
Características de los agentes de IA empresariales
- Son activados por eventos en el sistema, no por solicitudes de usuario.
- Son autónomos y actúan sin intervención humana.
- Son continuos y no se detienen después de una sola tarea.
- Son principalmente asincrónicos y funcionan en segundo plano.
La arquitectura de los agentes de IA empresariales
Los agentes de IA empresariales se construyen combinando modelos, herramientas y lógica existentes. No se trata de ajustar un modelo gigante, sino de cablear componentes juntos de manera que sean confiables y escalables. La arquitectura de microservicios es clave para construir agentes de IA que funcionen en el mundo real.
No persigas la magia
Los problemas cerrados no requieren soluciones mágicas, sino ingeniería sólida. Esto significa combinar la flexibilidad de los modelos de lenguaje con la estructura de la buena ingeniería de software. Si algo se puede hacer determinista, házlo determinista. Reserva el modelo para las partes que realmente requieren juicio.
La importancia de la prueba y la validación
La prueba y la validación son fundamentales para los agentes de IA empresariales. En un contexto de mundo abierto, es casi imposible hacer pruebas efectivas. Sin embargo, en problemas cerrados, las pruebas son más manejables. Al descomponer la lógica del agente en componentes más pequeños y bien definidos, se puede construir un conjunto de pruebas que brinden confianza en la solución.
Construyendo la base correcta
El futuro de la IA en la empresa no comienza con la inteligencia general artificial. Comienza con la automatización que funciona. Esto significa enfocarse en problemas cerrados que están estructurados, limitados y ricos en oportunidades para un impacto real. No necesitas un agente que pueda hacer todo; necesitas un sistema que pueda hacer algo de manera confiable.
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