Hasta hace poco, las soluciones de IA que pueden ejecutar tareas en su nombre parecían futuristas. Ahora la era de los agentes de IA está aquí, y casi todas las empresas ofrecen su propia solución. Sin embargo, en el horizonte hay un hito más avanzado y aún más prometedor: agentes ambientales.
¡El día tres de Cisco Live! Conferencia, CEO y cofundador de Langchain, Harrison Chase, subió al escenario para discutir los agentes ambientales, un concepto pionero por su compañía con sede en San Francisco. Como su nombre lo indica, estos agentes toman señales de su entorno para cometer acciones en lugar de esperar la aportación humana.
¿Qué son los agentes ambientales (y las ventajas)?
Actualmente, la asistencia de IA que reciben los usuarios es determinista; Es decir, se espera que los humanos ingresen a un comando para recibir un resultado previsto. Con los agentes ambientales, hay un cambio en cómo los humanos interactúan fundamentalmente con la IA para obtener los resultados deseados que necesitan; Los asistentes de IA dependen en cambio de señales ambientales.
«Agentes ambientales definimos como agentes desencadenados por eventos, ejecutados en segundo plano, pero no son completamente autónomos», dijo Chase.
Explica que los agentes ambientales benefician a los empleados al permitirles expandir su magnitud y escalar a sí mismos de una manera que no podían hacer anteriormente. En lugar de interacciones 1: 1 entre empleados humanos y agentes, el ambiente permite que hasta millones de agentes funcionen en segundo plano simultáneamente. En lugar de limitarse a la cantidad de ventanas de chat que puede usar, puede confiar en los agentes para iniciar los suyos, en respuesta a las señales ambientales.
Es similar al concepto de informática ambiental o informática ubicua, que combina la potencia informática con nuestra vida cotidiana de una manera que está integrada en nuestro entorno con experiencias de potencia como los ecosistemas de hogares inteligentes. En lugar de encender individualmente cada interruptor de alimentación, un asistente puede recoger señales, como la atenuación del sol, para ejecutar un conjunto de acciones.
Los agentes ambientales en la empresa podrían lograr un objetivo similar, con estos asistentes de IA que organizan flujos de trabajo e incluso trabajan con otros para alcanzar los resultados deseados sin intervención humana para iniciarlos, a menos que sea de máxima importancia. Estos agentes de IA combinan el razonamiento humano con la velocidad e inteligencia de los modelos AI avanzados, desbloqueando nuevas capacidades a las que no hemos podido acceder antes.
«En realidad, hay una combinación bastante poderosa cuando piensas en el tipo de empatía humana, creatividad humana, trabajando junto con el poder y la escala de la IA», dijo Nathan Jokel, SVP, estrategia corporativa y alianzas, a ZDNET.
Superar alucinaciones
Cuando se habla de este tipo de agentes ambientales con capacidades avanzadas, es fácil preocuparse por confiar en la IA con sus datos y ejecutar acciones de gran importancia. Para abordar esa preocupación, vale la pena reiterar la definición de Chase de agentes ambientales: «no son completamente autónomos».
Chase hace esta distinción porque enfatiza la necesidad de un enfoque de «humanos en el bucle» para que los agentes ambientales trabajen de manera efectiva. Una publicación de blog de Langchain identifica que los humanos serán necesarios para los agentes ambientales en un patrón de notificación, pregunta y revisión.
- Notificar: el agente alerta al humano sobre un evento de importancia.
- Pregunta: el agente le pide a un humano cualquier dirección o aclaración requerida antes de tomar medidas.
- Revisión: el humano confirma si se debe tomar la acción.
«No es determinista», agregó Jokel. «No siempre te da el mismo resultado, y podemos construir andamios, pero en última instancia, todavía hormigas a un ser humano sentado en el teclado verificando que esta decisión sea lo correcto antes de que se ejecute, y creo que estaremos en ese estado durante un período de tiempo relativamente largo».
Es difícil imaginar cómo la misma tecnología subyacente que alimenta los chatbots de IA como ChatGPT, que a menudo alucinan cuando se les preguntó las indicaciones simples, podría impulsar estas experiencias ambientales de IA.
ViJoy Pandey, GM y vicepresidente senior de Outhift, dijeron que una gran diferencia radica en la especialización de los modelos.
«Al igual que en la industria del cine, los actores se unen y crean una película; es el mismo proceso», dijo Pandey a Zdnet. «Todos estos son modelos y agentes realmente específicos que hacen tareas específicas y no amplias».
No esperaría que un humano que sea un experto en la materia sepa todo sobre cada tema, explicó Pandey. Sin embargo, la gente espera eso de herramientas como ChatGPT, lo que conduce a la alucinación de IA. Lo que se necesita son agentes de IA que son expertos en la materia y son realmente buenos en una tarea estrecha.
Entonces, ¿cuándo podemos esperar que surja este tipo de tecnología? Chase compartió en el escenario que, si bien todavía es temprano, es «absolutamente hacia dónde nos dirigimos».
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