«La siguiente etapa de la IA Generativa» es el tema que propone Francisco Rojas, Director Ejecutivo de Applied Intelligence de Accenture Chile.
En todas las industrias, la IA generativa está potenciando el talento humano. Por ejemplo, actualmente, una persona que trabaja en producción puede preguntar a la tecnología sobre cuellos de botella en la línea de ensamblaje u oportunidades difíciles de notar para optimizar procesos y recibir insights ricos en datos de la IA. Pero ya estamos comenzando a ver el surgimiento de la segunda etapa de la IA generativa: el surgimiento de nuevos agentes de IA.
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El software tradicional se basa en instrucciones precisas y reglas, y está programado para producir resultados predecibles. Esto limita significativamente su capacidad para actuar de manera autónoma. Carece de la capacidad de razonamiento humano; las decisiones están codificadas de manera rígida y no incorporan el juicio matizado y la flexibilidad característicos del pensamiento humano.
En contraste, los agentes de IA, construidos sobre modelos de lenguaje preentrenados, son más dinámicos y adaptables debido a su capacidad para entender el lenguaje. Aquellos construidos sobre modelos fundamentales multimodales tienen aún más capacidad, porque pueden generalizar y entender, operar y combinar muchos tipos de información simultáneamente: texto, código, audio, imagen y video.
Los agentes autónomos tienen tres similitudes con los trabajadores humanos. Primero, el comportamiento orientado a objetivos. Las personas establecen los objetivos, pero los agentes de IA actúan de manera independiente para lograrlos, adoptando las estrategias que sean necesarias. En segundo lugar, está el razonamiento lógico y la planificación. Los agentes de IA perciben y analizan su entorno. Pueden descomponer tareas complejas en sus partes componentes y usar el razonamiento para determinar la mejor manera de lograr sus objetivos.
Finalmente, está la memoria a largo plazo y la reflexión. Los agentes de IA se basan en interacciones pasadas para comprender mejor la intención y el contexto. Aprenden de su experiencia para mejorar en sus tareas.
En todas las industrias, muchas empresas están desplegando asistentes o agentes de IA con diferentes grados de autonomía. Pero combinar múltiples agentes y permitir que se comuniquen y colaboren entre sí es crucial para el desarrollo de sistemas de IA que puedan gestionar procesos de extremo a extremo de manera autónoma. Tales soluciones podrían transformar funciones enteras, como la gestión de la cadena de suministro, la producción y el marketing.
Aunque los agentes de IA actúan en nuestro nombre y en colaboración entre sí, eso no significa que los humanos estén fuera del proceso. El éxito de la inteligencia artificial dependerá tanto de las personas como de la tecnología. Mientras los colaboradores optimizan los modelos de agentes para la interacción humana, estos tomarán decisiones y operarán con un mayor grado de autonomía.
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Cuando tanto los trabajadores como los agentes de IA estén empoderados, se generarán mejoras continuas en ambos lados de la ecuación humano-máquina. Como se puede observar, la tecnología no existe sin el talento humano. Incluso en la siguiente etapa de la inteligencia artificial, marcada por el aumento de la autonomía de las máquinas, los procesos seguirán teniendo en el centro a las personas.
