AI Agents: Una revolución dentro de la revolución

En nuestra última masterclass, con el cofundador de Vestigium Capital y Aerya, Juan Carlos Pérez, pudimos conocer más acerca de la nueva revolución en tecnología; los agentes de IA. El experto y Alumni de MIOTI quiso exponer la importancia que tomarán estos agentes durante los próximos años y la necesidad de comenzar a invertir en esta herramienta. 

A través de diversos ejemplos, información actualizada y la resolución de dudas del público, Juan Carlos puso en contexto el futuro de nuevas estrategias de negocio y la implementación de soluciones optimizadas que resuelvan las problemáticas actuales. 

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 Los agentes de IA y su puesta en marcha

Para entender y poder poner en marcha esta tecnología, Juan Carlos explicó con una definición clara y concisa, en qué consisten estos agentes: “Se trata de un sistema autónomo capaz de percibir, razonar, decidir y actuar”. El foco principal debe estar orientado a la resolución de problemas, entender antes de poner en práctica el agente qué es lo que queremos resolver. Hasta ahora la tecnología era capaz de percibir y razonar, pero no decidir y actuar.

“No es lo mismo, hazme la lista de la compra, y que te dé una lista de la compra cualquier modelo o solución que haya por ahí a que te la haga y que te llegue la compra a tu casa. Entonces esa es un poco la diferencia de lo que estamos hablando aquí con el tema de agentes”, señala Juan Carlos para ejemplificar las tareas que pueden llegar a realizar estos agentes y el interés que están despertando en las empresas. 

Tres puntos clave para crear un AI Agent

Para su puesta en marcha es fundamental tener tres conceptos en mente.

• En primer lugar, se debe tener claro el alcance de la tecnología que se está desarrollando para elegir los componentes que mejor se adecuen, así como valorar los costes involucrados.
• El segundo punto a tener en cuenta es su capacidad para trackear las interacciones con el usuario, un sistema que cuente con memoria y sea capaz de tener un registro histórico, así como identificar las herramientas competentes y los documentos que ayuden al modelo a desempeñar sus funciones correctamente.
• Por último, la tercera pieza imprescindible para estos sistemas son las APIs, que permiten a través de diferentes definiciones y protocolos que diferentes aplicaciones de software se comuniquen entre sí. Con la mirada puesta en estos elementos, se deberá prestar especial atención a la interfaz gráfica con la que el usuario interactuará, valorando su estética, funcionalidad y accesibilidad. 

Identificación del problema y medición efectiva

El concepto clave para entender los agentes de IA es su capacidad para la resolución de problemas, por lo que comprender la problemática es el primer paso para identificar si los agentes pueden ayudarnos a resolverlos o no. Durante el desarrollo de software y la implementación de las tecnologías de inteligencia artificial es necesaria esta evaluación para llevar a cabo un enfoque pragmático adecuado. 

“Si somos capaces de resolver el problema con una tecnología más simple, hagámoslo, porque nos vamos a quitar dolores de cabeza. Va a ser más rápido y menos costoso”, señala Juan Carlos. Esto evidencia que, optar por una solución simple no es sinónimo de error. Definir métricas objetivas y medibles es esencial para saber si estamos alcanzando los objetivos y determinar la efectividad de los cambios y mejoras. La fase de pruebas y ajustes servirá para perfeccionar el modelo antes de su comercialización. La recomendación de nuestro experto es trabajar con frameworks que permitan adaptarse a los nuevos modelos que surjan sobre un sistema ya estandarizado. 

Caso práctico de AI Agents

Gracias a uno de los casos prácticos analizados durante la masterclass podemos comprender mejor las tareas que estos agentes IA pueden llegar a desempeñar. Uno de los procedimientos más complejos propuestos involucra un proceso de compra. Un usuario quiere comprar un vuelo Bogotá a Caracas, accediendo en un primer lugar a la base de datos de la aerolínea para ver los vuelos disponibles.

Además, el cliente quiere encontrar el vuelo más barato para la próxima semana. Gracias a la interfaz de estos agentes, el usuario ya no es el que tiene que ir buscando día por día los vuelos disponibles, sino que pone a disposición del usuario aquellos que coinciden con sus preferencias como horario, coste, facturación de maleta, etc. Tras la búsqueda del vuelo deseado, es la interfaz la que de nuevo pregunta los datos al usuario para poder realizar la última parte del proceso, el pago. El modelo ya no sólo te dice como hacer las cosas, sino que ejecuta acciones para asegurarse que se complete el proceso. 

¿Cuál es el futuro de estos agentes?

La privacidad y seguridad de los datos, la identificación de soluciones adecuadas y la recuperación de información veraz por parte de estos sistemas son algunos de los retos previstos en el desarrollo de estos modelos y que las empresas deberán tener en cuenta a la hora de ponerlos en marcha. El enfoque de cada modelo dependerá de su naturaleza y del caso de uso, por lo que dominar la información, tener bien identificados sus funciones y solucionar de forma continua los problemas que puedan ir surgiendo será clave para los emprendedores en su competencia con las grandes empresas de tecnología. 

Su futuro continúa siendo incierto, pero, como señala Juan Carlos “vamos a poder hacer cosas que hasta ahora son impensables y esto seguramente se traduzca en una época de mucha abundancia en términos de productos y servicios”. Estos agentes prometen revolucionar diversas industrias, abriendo nuevas oportunidades y poniendo a nuestro alcance más bienes y servicios. Será un reto constante entre innovación y responsabilidad, buscando desafiar las problemáticas actuales y beneficiar a la sociedad en su conjunto.