A menudo, se limita a redactar textos o a resumir información. Esto es eficaz y a veces sobresaliente. Sin embargo, a menudo es necesario un trabajo de seguimiento para lograr un resultado de alta calidad. Esto se debe principalmente a que estas aplicaciones tienen que ser guiadas, y para ello es necesario que el usuario tenga clara la pregunta y una idea precisa del resultado deseado.

Programación con IA: un uso pionero

Las herramientas de IA se utilizan con mucha más frecuencia en el ámbito del desarrollo de software. En nuestro departamento de desarrollo, los programadores ya utilizan con éxito la IA como apoyo. Herramientas como Copilot realizan un trabajo impresionante, especialmente con tareas basadas en reglas, que son habituales en la programación.

Una ventaja decisiva es que el código está estructurado y basado en reglas claramente definidas. El lenguaje, en cambio, es más complejo y a menudo ambiguo. Esto significa que el uso de la IA para tareas basadas en texto sigue requiriendo un control cuidadoso y experiencia.

El reto: formular preguntas específicas

Uno de los mayores obstáculos a la hora de utilizar la IA es formular las preguntas adecuadas. El lema aquí es:

• pregunta específica – respuesta específica
• pregunta general – respuesta inespecífica (aunque suene profesional)

Especialmente cuando se trata de tareas complejas, como la creación de textos sofisticados o la construcción de estructuras de programas complejas, no basta con tener una idea vaga. En estos casos, la pericia y una comprensión clara del resultado deseado son esenciales.

Los llamados agentes de IA se utilizan para mejorar la interacción con las herramientas de IA. Éstos apoyan al usuario estructurando el proceso, formulando preguntas más específicas y haciendo que los resultados sean interpretables. Pero ahora hay una novedad apasionante: los agentes autónomos de IA .

¿Qué son los agentes autónomos de IA?

A diferencia de los agentes de IA tradicionales, que siguen requiriendo una interacción activa con el usuario, los agentes de IA autónomos trabajan en gran medida de forma independiente, como su nombre indica. Microsoft, uno de los principales actores en este campo, presentó recientemente una herramienta de este tipo.

Un ejemplo práctico de McKinsey:

Un agente autónomo de IA puede utilizarse en el proceso de selección de personal, por ejemplo. McKinsey recibe cada día un gran número de solicitudes que deben procesarse individualmente. El agente autónomo analiza los textos de las solicitudes, identifica las preguntas abiertas y utiliza esta información para crear respuestas específicas. A continuación, genera automáticamente un correo electrónico adecuado y lo envía.

Este nivel de automatización es realmente nuevo y ofrece un enorme potencial. Será especialmente emocionante cuando estos agentes estén conectados a objetos empresariales, por ejemplo de nuestro iCore. Esto permite el procesamiento técnico de datos a un nivel completamente nuevo.

Conclusión: el futuro con agentes autónomos de IA

Los agentes autónomos de IA marcan un importante paso adelante en el desarrollo de la inteligencia artificial. Mientras que las herramientas tradicionales de IA siguen requiriendo la intervención y el control del usuario, los agentes autónomos pueden llevar a cabo procesos de forma independiente.

Esto no sólo abre un potencial de eficiencia, sino que también hace que la IA sea más accesible para aplicaciones empresariales complejas. Sin embargo, una base técnica como un modelo de datos semántico es esencial para hacer un uso óptimo de estos datos. Pero hablaremos más de ello en una futura entrada del blog.

El desarrollo lo demuestra: sólo estamos al principio de una nueva era, y los agentes autónomos de IA pronto podrían ser herramientas indispensables en el mundo laboral.