Los agentes de IA son programas de software que se integran con los datos de la empresa para automatizar las tareas y procesos de empresas y organizaciones. A diferencia de las IA de primera generación, los agentes de IA tienen un mecanismo de toma de decisiones. Las IA generativas tradicionales esperan las aportaciones del usuario para generar resultados y actuar. Los agentes de IA analizan los datos proporcionados y utilizan los resultados del análisis para actuar. Por ejemplo, un chatbot de IA de atención al cliente que potencias a través de un agente de IA analiza los datos de la empresa para responder a las preguntas de los usuarios y da las respuestas correctas. Si no dispone de datos suficientes para responder a la pregunta del cliente, se da cuenta de ello. Genera una respuesta, a diferencia de las IA de primera generación. Hay distintos tipos de agentes de IA para casos de uso específicos de tu organización o empresa. Si tienes curiosidad sobre los agentes de IA y sus tipos, ¡te cubrimos!

En este artículo exploraremos los agentes de IA y examinaremos los tipos de agentes de IA.

¿Preparados? ¡Comencemos!

TL; DR

  • Los agentes de IA son programas de software a los que se pueden asignar tareas y que toman decisiones para completar los objetivos que se les asignan.
  • Los agentes de IA utilizan tecnologías de IA como el procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo para generar resultados y tomar decisiones.
  • Los agentes de IA ofrecen a sus usuarios ventajas como disponibilidad 24 horas al día, 7 días a la semana, mayor eficacia y ahorro de tiempo.
  • Hay seis tipos diferentes de agentes de IA con distintos procesos de toma de decisiones y funciones.
  • Si buscas un asistente de IA que puedas integrar en los flujos de trabajo de tu empresa y automatizar su carga de trabajo con funciones como múltiples LLM, búsqueda web y bases de conocimientos, TextCortex es el camino a seguir.

¿Qué es un agente de IA?

Los agentes de IA son programas a los que se pueden asignar tareas, automatizar procesos y analizar datos dados para generar resultados. Puedes asignar a los agentes de IA objetivos y funciones basados en las necesidades de tu empresa. Tras recibir objetivos y funciones, los agentes de IA elaboran planes para completar sus objetivos, realizar tareas y entrenarse con los datos de tu empresa. Los agentes de IA pueden entrenarse para satisfacer las necesidades de tu empresa y mejorar constantemente para mantenerse al día con tu entorno empresarial cambiante.

¿Cómo funcionan los agentes de IA?

Los agentes de IA utilizan tecnologías como grandes modelos lingüísticos, procesamiento del lenguaje natural, aprendizaje profundo y aprendizaje automático para realizar tareas, completar objetivos y tomar decisiones. El proceso de ejecución de tareas y procesos de un agente de IA consta de un total de 5 pasos:

  1. Percepción y procesamiento de entradas: En esta fase, el agente de IA recoge información del entorno, como comandos de texto, análisis de datos y recepción de datos de sensores.
  2. Toma de decisiones y planificación: En esta fase, el agente de IA traza caminos para alcanzar el objetivo utilizando NLP y algoritmos.
  3. Gestión del conocimiento: En esta fase, el agente de IA comprueba si las trayectorias que crea para los objetivos son compatibles con los conocimientos y normas de la empresa y aprende los datos internos necesarios.
  4. Ejecución de la acción: En esta fase, el agente de IA analiza toda la información que recoge y empieza a completar las tareas en orden tras tomar una decisión.
  5. Aprendizaje y adaptación: En esta fase, el agente de IA se mejora a sí mismo y se adapta a la empresa utilizando mecanismos de aprendizaje según la retroalimentación.
Análisis de datos de agentes de IA

Ventajas de los agentes de IA

Los agentes de IA ofrecen muchas ventajas tanto a las empresas como a los empleados. Por ejemplo, puedes ahorrar tiempo automatizando las tareas repetitivas de tu empresa con agentes de IA. También puedes automatizar tareas mundanas y repetitivas, centrar tu mano de obra humana en aspectos más críticos de tu empresa y aumentar la eficacia de ésta. Algunas de las ventajas de los agentes de IA son

  • Disponibilidad 24/7
  • Coherencia
  • Precisión
  • Análisis de datos
  • Mejora de la eficacia
  • Personalización

6 tipos de agentes de IA

Las empresas y compañías son organizaciones con tareas, objetivos y operaciones diferentes. Por eso, cada organización puede tener necesidades y objetivos distintos. Puedes elevar tu automatización a la máxima eficacia eligiendo el tipo de agente de IA que mejor se adapte a los objetivos y metas de tu organización. Echemos un vistazo más de cerca a los 6 tipos de agentes de IA.

6 tipos de agentes de IA

Agentes Reflejos Simples

Los agentes reflejos simples son la forma más básica de agentes de IA. Estos agentes toman decisiones basadas en su entrada sensorial actual, respondiendo inmediatamente sin ninguna fase de aprendizaje ni memoria. Los agentes de IA reflejos simples generan resultados según reglas de condición-acción y su objetivo es responder a entradas específicas. Su sencillez de uso hace que sean fáciles de implementar en cualquier tipo de organización, independientemente de su complejidad. Las principales características de los agentes reflejos simples son

  • Procesamiento del lenguaje natural: Los agentes reflejos simples utilizan el procesamiento del lenguaje natural para generar respuestas a entradas básicas.
  • Reglas de condición-acción: Los agentes reflejos simples están diseñados para responder a entradas de palabras clave o frases predefinidas. Los agentes reflejos simples generan respuestas sin perder tiempo analizando los datos de tu empresa o comprendiendo el contexto de una conversación.
  • Automatización: Puedes utilizar agentes reflejos sencillos para automatizar tareas básicas, como enviar respuestas preparadas por correo electrónico.

Agentes de IA Reflex basados en modelos

Los agentes reflejos basados en modelos consideran la situación actual antes de tomar una decisión y analizan los efectos y posibles resultados de sus acciones para tomar la mejor decisión. Este tipo de agente de IA sigue la evolución del entorno, lo que permite al agente observar el aspecto del estado actual. Aunque estos agentes no recuerdan realmente los estados anteriores, utilizan la información que recogen del estado actual para tomar mejores decisiones. Las características clave de los agentes reflejos basados en modelos incluyen

  • Rastreador de Estado: Recoge información sobre el estado actual del entorno mediante sensores.
  • Conocimiento: Los agentes reflejos basados en modelos tienen dos tipos diferentes de conocimiento: el entorno actual y cómo afectan las acciones del agente al entorno.

Agentes de IA basados en objetivos

Los agentes de IA basados en objetivos tienen en cuenta no sólo la situación actual, sino también las consecuencias futuras de las acciones que realizarán para completar objetivos específicos. Los agentes de IA basados en objetivos recopilan información y evalúan las consecuencias de sus acciones de planificación cuando crean un plan para completar un objetivo determinado. Algunas de las características clave de los agentes de IA basados en objetivos son:

  • Estado del objetivo
  • Mecanismo de planificación
  • Evaluación estatal
  • Selección de acciones

Agentes de aprendizaje

Los agentes de IA de aprendizaje utilizan conversaciones, experiencias e interacciones para entrenarse a sí mismos y su comportamiento. Un agente de IA que aprende sigue mejorándose a sí mismo basándose en los objetivos que le asignas y en la retroalimentación que le proporcionas, convirtiéndose en el asistente de IA ideal para tu empresa. Los agentes de IA que aprenden utilizan sus propias experiencias e interacciones para alcanzar sus objetivos, en lugar de basarse en conocimientos preprogramados.

Agentes de IA basados en la utilidad

Los agentes de IA basados en la utilidad evalúan los resultados potenciales de sus acciones y tratan de maximizar la utilidad global. Los agentes de IA basados en la utilidad utilizan sus habilidades matemáticas para calcular valores numéricos y evaluar diferentes resultados para seleccionar el más útil numéricamente. Los agentes de IA basados en la utilidad tienen casos de uso como la gestión inteligente de edificios, los sistemas de asignación de recursos y los sistemas de programación.

Agentes jerárquicos

Los agentes de IA jerárquica se refieren a sistemas estructurados en los que agentes de nivel superior gestionan agentes de nivel inferior y les asignan tareas. Los agentes jerárquicos de IA proporcionan un proceso de toma de decisiones organizado y controlado al dividir las tareas complejas en subtareas manejables.

TextCortex - Agente de IA empresarial para flujos de trabajo complejos

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Preguntas frecuentes

¿Cuáles son los 6 tipos de agentes en la IA?

En función de su inteligencia, proceso de toma de decisiones y características, los agentes de IA pueden dividirse en seis tipos:

  • Agentes Reflejos Simples
  • Agentes basados en modelos
  • Agentes basados en objetivos
  • Agentes basados en la utilidad
  • Agentes de aprendizaje
  • Agentes jerárquicos

¿Es ChatGPT un agente de IA?

Aunque tiene algunas características de un agente de IA, como realizar tareas, generar texto, ayudar a resolver problemas, analizar datos y responder preguntas, ChatGPT no puede automatizar tareas. ChatGPT es un chatbot de IA que sólo funciona con comandos y no puede integrarse con tu empresa, por lo que dista mucho de ser un agente de IA. Si buscas un agente de IA que pueda integrarse en tu empresa y automatizar tareas como la redacción de correos electrónicos, el análisis de datos, la documentación y la gestión del conocimiento, TextCortex es el camino a seguir.

¿Qué son los agentes de aprendizaje en la IA?

Un agente de IA que aprende puede aprender, mejorar y entrenarse para generar salidas más concisas y de alta calidad a través de las conversaciones y la retroalimentación de las tareas que realiza. Los agentes de IA que aprenden también pueden aprender las reglas y objetivos de tu empresa y empezar a generar resultados más útiles. Por ejemplo, TextCortex puede entrenarse mediante conversaciones con sus usuarios y generar resultados únicos para cada usuario.