Parte 4: Inteligencia, Conocimiento y Acciones. Agentes semiautónomos.

Sección 1: Introducción

La IA generativa, especialmente a través del uso de modelos de lenguaje de gran escala (LLM), se utiliza comúnmente para enriquecer las conversaciones, interpretando intenciones y tomando decisiones basadas en un análisis complejo del lenguaje. No obstante, una exploración más profunda de estas tecnologías nos abre las puertas a un universo expansivo de posibilidades, desafiando paradigmas tradicionales y revelando un potencial extraordinario para el desarrollo de sistemas inteligentes que parecen sacados de obras de ciencia ficción. En la actualidad, esta evolución se manifiesta en la forma de agentes de IA, los cuales pueden ser clasificados como semiautónomos, capaces de ejecutar tareas y tomar decisiones bajo ciertas condiciones con supervisión humana, o completamente autónomos, operando independientemente sin necesidad de intervención o guía humana. Esta distinción es crucial, ya que se relaciona directamente con la capacidad de los modelos de lenguaje para analizar, reflexionar, planificar y actuar en base a sus conclusiones, siguiendo flujos de trabajo predeterminados o adaptándose a nuevos aprendizajes.

Sección 2: Piensa en una IA como un cerebro, y no como procesador de palabras

Considera la IA generativa no simplemente como una herramienta avanzada de procesamiento de texto, generación de imágenes, etc. sino que como un sistema emergente diseñado para aprender y adaptarse. Aunque esto no equivale a una inteligencia artificial general (AGI), su capacidad para especializarse en tareas específicas revela un enfoque innovador hacia la inteligencia artificial, marcando significativos avances en cómo las máquinas pueden asistir y complementar las actividades humanas.

Sección 3: La Relevancia del Conocimiento y la Información en el Ámbito Empresarial:

Los modelos de lenguaje, en su forma básica, muy pocas veces tienen el conocimiento específico o la información detallada que definen a muchas organizaciones. Por ello, surge una pregunta importante: ¿y si pudiéramos hacer que este conocimiento especializado sea accesible para un sistema de IA, dotándolo de las capacidades necesarias para analizar y actuar eficazmente?

Este desafío resalta la necesidad de mejorar cómo las empresas manejan sus datos. La recopilación, el manejo adecuado, el procesamiento y, sobre todo, la organización de la información son pasos clave para enriquecer sistemas de IA. Al hacerlo, transformamos el conocimiento en el motor que impulsa la aplicación práctica de la inteligencia artificial, permitiendo que estos sistemas digitales lleven a cabo, cada vez, tareas más específicas de manera más precisa.

Sección 4: Una Arquitectura para Agentes de IA: Dinámica y Evolutiva

La creación de agentes de IA autónomos trasciende la mera integración de datos en modelos de lenguaje de gran escala (LLM). Aunque estas piezas son esenciales, por sí solas no bastan.

Esto nos lleva a preguntar: ¿Cómo debe ser la arquitectura de IA para integrar eficazmente sus componentes tecnológicos?. Nuestro objetivo es encontrar una solución arquitectónica que no solo permita a las empresas manejar sus procesos de negocio y tareas complejas de manera más eficiente mediante el uso de agentes de IA, sino que también transforme la forma en que estas actividades se llevan a cabo.

Desde nuestra experiencia, concebir tales arquitecturas implica repensar varios paradigmas de la arquitectura tecnológica tradicional. Nos preguntamos por ejemplo: ¿Quién orquesta el proceso de negocio que queremos potenciar con IA? ¿Un sistema de gestión de procesos empresariales (BPMS), código en Python, un documento, o acaso un agente inteligente diseñado para coordinar a los demás? Consideramos que adherirse estrictamente a las tecnologías tradicionales podría limitar el potencial que deseamos desbloquear con la IA.

En efecto, esperamos una evolución rápida y profunda en las arquitecturas tecnológicas. En respuesta a esto, sugerimos avanzar hacia una arquitectura fundamentada en conceptos más amplios y generales, los cuales se inspiran tanto en la neurociencia como en las necesidades futuras, más que en los modelos tradicionales de diseño tecnológico. Estos conceptos deben poseer la capacidad de adaptarse y crecer junto con el avance tecnológico, estableciendo así una base sólida que no solo soporte sino que también eleve las capacidades de nuestros 'cerebros digitales'.

Este modelo muestra cómo un sistema semiautónomo de IA interactúa, destacando los procesos clave para operar de forma independiente y tomar decisiones inteligentes.

• Percepción: Se entiende como la captura de datos a través de IoT, imágenes, logs, sensores, transacciones, entre otros.
• Análisis: Implica el procesamiento tecnológico, idealmente en tiempo real, incluyendo la transformación y correlación de eventos, el uso de analítica y machine learning para clasificar, predecir y detectar anomalías, así como el uso de IA generativa.
• Toma de Decisiones: Aquí es donde se aplicar reglas, estructuradas, semi estructuradas y conocimiento previo para la toma de decisiones. Esto pueden ser sistemas de lógica simbólica, motores de reglas, tablas de decisión y más. Esta capa está íntimamente relacionada con el conocimiento y los sistemas de aprendizaje.
• Ejecución: Los sistemas pueden realizar acciones, tales como ejecutar tareas o generar salidas para retroalimentar el sistema. Incluye la interacción con canales, otros sistemas y la realización de acciones o tareas específicas.
• Aprendizaje: Este es un aspecto crucial para desarrollar sistemas inteligentes autónomos. Consiste en un proceso complejo mediante el cual los sistemas adquieren, asimilan y almacenan nueva información y habilidades a partir de sus experiencias, observaciones, estudios, o instrucciones recibidas. Es importante destacar que tanto la tecnología como nuestro entendimiento de este componente del ciclo de los sistemas autónomos aún tienen mucho margen para evolucionar. Este reconocimiento nos invita a continuar explorando y desarrollando nuevas metodologías y herramientas que enriquezcan la capacidad de aprendizaje de estos sistemas.
• Colaboración: Se refiere a la interacción coordinada entre múltiples sistemas, agentes y personas para alcanzar objetivos comunes o realizar tareas que serían difíciles o imposibles de lograr de manera individual.

Sección 5 : Validación de Arquitecturas Semi-Autónomas: Caso Práctico con Tic-Tac-Toe

La figura que acompaña este texto ilustra la operación de un sistema semiautónomo que se apoya en la arquitectura que hemos propuesto. En ella se distinguen claramente las fases de percepción, análisis, decisión, colaboración y acción. A través del juego de tic-tac-toe, aunque sencillo, hemos podido validar nuestras hipótesis iniciales sobre la funcionalidad del sistema.

En la práctica, este sistema semiautónomo se diseñó para colaborar con humanos enfrentándose a un oponente controlado por computadora. Demuestra su habilidad de percepción al evaluar el estado del juego y se apoya en el análisis proporcionado por otros programas para sugerir jugadas estratégicas. La toma de decisiones se nutre de la información procesada y de la interacción humana, resultando en acciones llevadas a cabo por el agente para interactuar eficazmente con su entorno.

Este prototipo no solo valida la funcionalidad de una arquitectura de referencia de este tipo, sino que también ejemplifica cómo tales sistemas pueden ser utilizados para mejorar y extender las capacidades humanas en operaciones prácticas. Además, es alentador para la implementación futura de sistemas de IA más avanzados en procesos de negocio complejos y dinámicos.

Sección 6: Desafíos y Limitaciones

La implementación de sistemas de IA personalizados, tanto semiautónomos como completamente autónomos, abre nuevas posibilidades pero también enfrenta importantes desafíos técnicos, económicos y de percepción sobre qué es realmente la IA generativa.

• Costos y Complejidad: Desarrollar y mantener sistemas de IA personalizados requiere inversiones financieras y humanas. Sin una optimización y reingeniería adecuadas, estos costos pueden restringir la adopción de la tecnología.
• Personalización y Aprendizaje: Adaptar modelos de IA mediante técnicas como el ajuste fino, la recuperación de información, o la cadena de prompt es un proceso lento y propenso a errores, que demanda mantenimiento constante y actualizaciones regulares.
• Percepciones Limitadas: Las capacidades reales de la IA generativa son a menudo subestimadas. Al igual que en los inicios de la electricidad, que se percibía principalmente como fuente de luz, hoy en día el potencial completo de la IA puede no ser plenamente reconocido, limitando su aplicación a problemas que podrían beneficiarse de enfoques más innovadores.

Es crucial profundizar y educar sobre las capacidades extendidas de la IA para aprovechar completamente su potencial y superar las percepciones limitadas que restringen su aplicación y desarrollo.

Sección 7: Conclusiones: La Revolución de la IA Generativa en la Tecnología Empresarial

La evolución hacia sistemas de inteligencia artificial semi y completamente autónomos marca un punto de inflexión en la tecnología empresarial.

Nuestra investigación nos ha llevado a desafiar los paradigmas tecnológicos tradicionales y adoptar una arquitectura dinámica, inspirada en principios de neurociencia. Hemos demostrado que es posible ensamblar componentes tecnológicos que automatizan tareas y colaboran estrechamente con los humanos, ampliando nuestras capacidades y eficiencia.

Un simple juego de tic-tac-toe ha ilustrado la viabilidad de nuestro enfoque y el valor práctico de estos agentes inteligentes. Este es solo el inicio de un camino hacia sistemas más sofisticados y autónomos, capaces de realizar tareas operativas más complejas. La revolución de la IA generativa está ocurriendo ahora, y nuestro compromiso es seguir refinando estas tecnologías para estar a la vanguardia de la innovación empresarial y promover la colaboración entre humanos y máquinas inteligentes.