AI chatbots utilizan IA generativa para proporcionar respuestas basadas en una única interacción. Una persona formula una consulta y el chatbot utiliza procesamiento de lenguaje natural para responder.

La próxima frontera de la inteligencia artificial es la IA agentiva, que utiliza un razonamiento sofisticado y planificación iterativa para resolver de manera autónoma problemas complejos y de múltiples pasos. Se prevé que mejore la productividad y las operaciones en diversas industrias.

Los sistemas de IA agentiva asimilan grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes para analizar de forma independiente los desafíos, desarrollar estrategias y ejecutar tareas como la optimización de la cadena de suministro, el análisis de vulnerabilidades en ciberseguridad y ayudar a los médicos con tareas que consumen mucho tiempo.

Cómo Funciona la IA Agentiva

La IA agentiva utiliza un proceso de cuatro pasos para resolver problemas:

1. Percepción: Los agentes de IA recopilan y procesan datos de diversas fuentes, como sensores, bases de datos e interfaces digitales. Esto implica extraer características significativas, reconocer objetos o identificar entidades relevantes en el entorno.
2. Razonamiento: Un modelo de lenguaje grande actúa como el orquestador, o motor de razonamiento, que comprende tareas, genera soluciones y coordina modelos especializados para funciones específicas como creación de contenido, procesamiento de imágenes o sistemas de recomendación. Este paso utiliza técnicas como la generación aumentada por recuperación (RAG) para acceder a fuentes de datos propias y entregar resultados precisos y relevantes.
3. Acción: Integrándose con herramientas y software externos a través de interfaces de programación de aplicaciones, la IA agentiva puede ejecutar rápidamente tareas basadas en los planes que ha formulado. Se pueden incluir límites en los agentes de IA para asegurar que ejecuten las tareas correctamente. Por ejemplo, un agente de IA de servicio al cliente podría procesar reclamos hasta una cierta cantidad, mientras que aquellos que superen dicha cantidad tendrían que ser aprobados por un humano.
4. Aprendizaje: La IA agentiva mejora continuamente a través de un ciclo de retroalimentación, o «rueda de datos», donde los datos generados a partir de sus interacciones se retroalimentan al sistema para mejorar los modelos. Esta capacidad de adaptarse y volverse más efectiva con el tiempo ofrece a las empresas una herramienta poderosa para impulsar una mejor toma de decisiones y eficiencia operativa.

Impulsando la IA Agentiva con Datos Empresariales

A través de diversas industrias y funciones laborales, la IA generativa está transformando las organizaciones al convertir grandes volúmenes de datos en conocimiento accionable, ayudando a los empleados a trabajar de manera más eficiente.

Los agentes de IA aprovechan este potencial accediendo a datos diversos a través de motores de consulta de IA acelerados, que procesan, almacenan y recuperan información para mejorar los modelos de IA generativa. Una técnica clave para lograr esto es la RAG, que permite a la IA acceder a una gama más amplia de fuentes de datos.

Con el tiempo, los agentes de IA aprenden y mejoran creando una rueda de datos, donde los datos generados a través de interacciones se retroalimentan al sistema, refinando los modelos y aumentando su efectividad.

La plataforma de IA de NVIDIA, que incluye los microservicios NVIDIA NeMo, proporciona la capacidad de gestionar y acceder a datos de manera eficiente, lo cual es fundamental para construir aplicaciones de IA agentiva que respondan rápidamente.

IA Agentiva en Acción

Las posibles aplicaciones de la IA agentiva son vastas, limitadas solo por la creatividad y la experiencia. Desde tareas simples como generar y distribuir contenido hasta casos de uso más complejos como orquestar software empresarial, los agentes de IA están transformando industrias.

Servicio al Cliente: Los agentes de IA están mejorando el soporte al cliente al potenciar las capacidades de autoservicio y automatizar comunicaciones rutinarias. Más de la mitad de los profesionales de servicio reportaron mejoras significativas en las interacciones con los clientes, reduciendo los tiempos de respuesta y aumentando la satisfacción.

También hay un creciente interés en humanos digitales, agentes impulsados por IA que encarnan la marca de una empresa y ofrecen interacciones en tiempo real muy similares a las humanas para ayudar a los representantes de ventas a responder preguntas de clientes o resolver problemas directamente cuando los volúmenes de llamadas son altos.

Creación de Contenido: La IA agentiva puede ayudar a crear rápidamente contenido de marketing de alta calidad y personalizado. Los agentes de IA generativa pueden ahorrar a los mercadólogos un promedio de tres horas por pieza de contenido, permitiéndoles centrarse en la estrategia y la innovación. Al agilizar la creación de contenido, las empresas pueden mantenerse competitivas mientras mejoran el compromiso del cliente.

Ingeniería de Software: Los agentes de IA están aumentando la productividad de los desarrolladores al automatizar tareas de codificación repetitivas. Se proyectó que, para el 2030, la IA podría automatizar hasta el 30% de las horas de trabajo, liberando a los desarrolladores para que se concentren en desafíos más complejos y promuevan la innovación.

Salud: Para los médicos que analizan grandes volúmenes de datos médicos y de pacientes, los agentes de IA pueden destilar información crítica para ayudarles a tomar decisiones de atención mejor fundamentadas. Automatizar tareas administrativas y capturar notas clínicas durante las citas reduce la carga de tareas que consumen tiempo, permitiendo a los médicos centrarse en desarrollar una conexión con el paciente.

Los agentes de IA también pueden ofrecer soporte 24/7, proporcionando información sobre el uso de medicamentos recetados, programación de citas y recordatorios, entre otros, para ayudar a los pacientes a cumplir con los planes de tratamiento.

Cómo Empezar

Con su capacidad para planificar e interactuar con una amplia variedad de herramientas y software, la IA agentiva marca el próximo capítulo de la inteligencia artificial, ofreciendo el potencial para mejorar la productividad y revolucionar la forma en que operan las organizaciones.

Para acelerar la adopción de aplicaciones y agentes impulsados por IA generativa, los modelos de NVIDIA NIM Agent Blueprints ofrecen aplicaciones de muestra, código de referencia, datos de muestra, herramientas y documentación completa.

NVIDIA, junto con socios como Accenture, está ayudando a las empresas a utilizar la IA agentiva mediante soluciones construidas con los NIM Agent Blueprints.

Visite ai.nvidia.com para conocer más sobre las herramientas y software que NVIDIA ofrece para ayudar a las empresas a construir sus propios agentes de IA.