Los agentes de inteligencia artificial (IA) están redefiniendo el panorama laboral digital, facilitando la automatización de tareas complejas y mejorando la eficiencia en diversas industrias. La capacidad de estos agentes para colaborar entre sí les permite abordar problemas complejos de manera más efectiva, generando un impacto significativo en sectores como el deportivo y financiero.
Recientemente, NVIDIA ha lanzado AI-Q, una nueva plantilla que simplifica el desarrollo de sistemas agentivos que pueden razonar y acceder a conocimientos dentro de los datos empresariales. Esta herramienta ofrecerá a las empresas la posibilidad de aprovechar rápidamente los beneficios de la inteligencia artificial, optimizando sus operaciones.
Sistemas de IA Agente Más Inteligentes con NVIDIA AI-Q y AgentIQ Toolkit
La plantilla AI-Q proporciona una guía clara para integrar la computación acelerada de NVIDIA junto con plataformas de almacenamiento asociadas y otras herramientas de software, que incluyen los nuevos modelos de razonamiento NVIDIA Llama Nemotron. Esto sentará las bases para crear fuerzas laborales digitales capaces de realizar tareas complejas con alta precisión y velocidad.
AI-Q permite una extracción multimodal rápida y un acceso de primer nivel a la información, utilizando herramientas como NVIDIA NeMo Retriever y microservicios de NVIDIA NIM. La plantilla se complementa con el nuevo NVIDIA AgentIQ toolkit, diseñado para facilitar la conectividad entre agentes, herramientas y datos. Este software de código abierto, que se lanzó recientemente, ayuda a conectar y optimizar equipos de agentes de IA, creando sistemas de multi-agente que funcionan de manera integrada.
Además, el kit AgentIQ mejora la transparencia al proporcionar trazabilidad completa del sistema y perfilado, lo que permite a las organizaciones supervisar el rendimiento y detectar ineficiencias. Estos datos pueden emplearse para optimizar las funciones de los sistemas agentivos, garantizando así un uso más eficiente del poder de la inteligencia artificial.
La Nueva Fuerza Laboral de IA en las Empresas
Con la creciente adopción de agentes de IA como empleados digitales, los equipos de TI se encargarán de su capacitación y adaptación. Las herramientas AI-Q y AgentIQ facilitarán la colaboración entre estos agentes y optimizarán el rendimiento en diversas estructuras agentivas.
Las empresas que implementen estas herramientas podrán conectar equipos de agentes de IA a través de distintas soluciones, como Salesforce’s Agentforce, Atlassian Rovo en Confluence y Jira, y la plataforma de IA de ServiceNow. Esto les permitirá superar barreras, agilizar procesos y reducir tiempos de respuesta de días a horas.
Además, AgentIQ se integra con diferentes marcos y herramientas, entre las que se encuentran CrewAI, LangGraph, Llama Stack y Microsoft Azure AI Agent Service, permitiendo que los desarrolladores trabajen en el entorno de su preferencia. Azure AI Agent Service se ha adaptado para operar de manera más eficiente con AgentIQ, optimizando el uso de ambientes multi-agente mediante el Semantic Kernel.
La industria de servicios financieros, por ejemplo, está aprovechando los agentes de IA para mejorar la ciberseguridad y automatizar el análisis de correos electrónicos de phishing a gran escala. Mediante el uso del perfilador de AI-Q, Visa busca maximizar el rendimiento de sus agentes y reducir costos, lo que mejora significativamente la capacidad de respuesta ante amenazas.
Iniciativas para Empezar con AI-Q y AgentIQ
La integración de AI-Q en la plantilla NVIDIA Metropolis VSS está habilitando el desarrollo de agentes multimodales que combinan percepción visual con capacidades de habla, traducción y análisis de datos.
Los desarrolladores pueden acceder al toolkit AgentIQ y participar en hackatones para adquirir habilidades prácticas en el avance de sistemas agentivos.
Para las organizaciones que buscan implementar sistemas de inteligencia artificial, será fundamental contar con una plataforma de datos potente. Los socios de NVIDIA están ofreciendo plataformas adaptadas que procesan datos de manera continua, permitiendo a los agentes de IA acceder rápidamente al conocimiento necesario para razonar y responder a consultas complejas.
