Agentes Inteligentes: así potenciamos tu negocio con IA generativa

Con la llegada de la Inteligencia Artificial Generativa muchas organizaciones están creando soluciones en las que utilizan esta herramienta para crear contenido como imágenes, texto o incluso música, a partir de datos existentes. Esto se logra mediante modelos de lenguaje que aprenden patrones y características de conjuntos de datos y luego son capaces de generar contenido original de manera autónoma.

En este blog post, explicaremos el papel de los agentes en GenAI, las herramientas de AWS como Amazon Bedrock y Amazon Q, y cómo estas tecnologías se pueden aplicar en los sectores de banca, el retail y el CPG.

¿Qué son los agentes de inteligencia artificial?

Los agentes de inteligencia artificial son interfaces conversacionales capaces de recopilar datos que les permite realizar tareas de manera autónoma con el fin de cumplir los objetivos que hemos definido previamente.  

Las versiones más conocidas de agentes de inteligencia artificial son asistentes virtuales como Alexa, de Amazon, o Siri, de Apple. Estos agentes utilizan técnicas de procesamiento del lenguaje natural  y aprendizaje automático para comprender preguntas, ejecutar determinadas órdenes, y responder de manera inteligente y precisa. Por lo anterior, los agentes de software tienen un enorme potencial en distintas industrias. 

En el sector financiero, por ejemplo, se pueden integrar a las aplicaciones móviles para ofrecerle a los usuarios asesorías financieras personalizadas, atender sus consultas y orientarlos con información precisa a la hora de adquirir nuevos productos. 

Algo similar se puede decir del sector retail & CPG, donde los agentes de inteligencia artificial pueden ayudar a crear una experiencia de compra personalizada, a la vez que pueden utilizarse en tareas relacionadas con la cadena de suministro y logística, gestionando inventarios y prediciendo la demanda para optimizar recursos. 

Podemos habilitar diferentes agentes que permitan automatizar tareas operativas como:

• Acelerar la modernización de sistemas de legado a través de asistentes de programación. 

• Mejorar la atención al cliente recomendando y respondiendo preguntas sobre productos y servicios, documentos legales y procesos. 

• Generar contenido original que permita entre muchas otras cosas crear comunicaciones corporativas teniendo en cuenta los marcos normativos y el estilo de comunicación de la empresa. 

• Analizar información relevante del negocio tanto estructurada como desestructurada para tomar decisiones de negocio

• Cotizaciones basadas en un contexto corporativo y necesidades puntuales del cliente.

• Extraer información para autorellenar contratos, acuerdos de compraventas, plantillas, etc.

Cómo seleccionar el Agente Inteligente ideal para mi negocio

Elegir el agente de inteligencia artificial adecuado es crucial para maximizar su impacto y lograr sus objetivos de negocio. Cada tipo de agente posee características y capacidades únicas que lo hacen ideal para tareas específicas. A continuación veremos algunos de ellos.

• Agentes reactivos basados en modelos: Los agentes basados en modelos tienen una memoria interna en la que crean un entendimiento complejo del entorno del que vienen los datos con los que se opera.  Esto les permite ir más allá de seguir una regla en específico, por lo que pueden considerar las consecuencias probables  para luego tomar una decisión. Son ideales para tareas complejas como realizar recomendaciones personalizadas. 

• Agentes basados en objetivos: También están basados en reglas pero su enfoque es encontrar el camino más eficiente para alcanzar los resultados deseados. Se utilizan para procesar lenguaje natural y en aplicaciones y en sistema de planificación de rutas en las que deben optimizar  el tiempo de viaje considerando el tráfico y otras condiciones.

• Agentes basados en la utilidad: Utilizan algoritmos complejos para maximizar el beneficio para el usuario. Son buenos para tareas que requieren comparar diferentes opciones y elegir la más favorable.

• Agentes de aprendizaje: Aprenden continuamente de experiencias anteriores para mejorar su rendimiento. Un ejemplo de su uso son los sistemas de detección de fraude que se actualizan con nuevos datos y patrones de comportamiento.

• Agentes jerárquicos: Están estructurados en niveles, donde los agentes superiores descomponen tareas complejas y las asignan a agentes inferiores. Se utilizan para tareas que requieren colaboración y coordinación entre múltiples agentes, como por ejemplo, los sistemas de gestión de tráfico que coordina semáforos y vehículos para optimizar el flujo vehicular.

Como partner de AWS, en Pragma tenemos equipos de profesionales que están listos para acompañar la creación, integración y escalamiento de agentes inteligentes basados en IA generativa. Gracias a esto, hemos podido construir soluciones que aprovechan esta tecnología para nuestros aliados en el sector financiero, en aseguradoras y en marcas líderes del sector retail. 

Es importante resaltar que para que este tipo de desarrollo genere un retorno de la inversión significativo, lo recomendable es preparar el camino con varios esfuerzos previos. Esto incluye modernizar la infraestructura tecnológica mediante servicios en la nube, reforzar la recopilación, el análisis y el procesamiento de datos y automatizar procesos internos.

Al igual que en otras implementaciones, en este tipo de proyectos partimos de una comprensión profunda de los objetivos de negocio de nuestro cliente, lo que nos permite crear soluciones con la tecnología que mejor se adapta a sus necesidades. 

Elegir un socio tecnológico con experiencia es crucial para acelerar el proceso de construcción de la solución. Si quieres aprovechar el potencial de esta tecnología para tu negocio te invitamos a hacerlo en buena compañía.