25 términos de IA agéntica que todo usuario empresarial debe conocer
Para que la IA se adopte con éxito en toda una organización, todo el mundo necesita conocimientos básicos de su funcionamiento.
Key Takeaways
La IA agéntica está transformando cómo las empresas automatizan procesos y toman decisiones. Sin embargo, su terminología evoluciona tan rápido que puede resultar difícil de seguir.
Para que la adopción sea efectiva, todo usuario empresarial necesita comprender los términos de IA agéntica más relevantes. Este glosario reúne 25 conceptos clave, explicados de forma clara y con ejemplos prácticos, para que pueda aplicar la IA de manera informada y estratégica. Además, se actualizará regularmente a medida que surjan nuevos conceptos y tecnologías.
Términos de IA agéntica en esta guía:
IA agéntica
Es un tipo de inteligencia artificial que utiliza agentes de IA para ejecutar tareas, tomar decisiones y coordinar acciones de forma autónoma.
Agente de IA
Es un software que emplea modelos de lenguaje grandes (LLM) de IA generativa para tomar decisiones sobre qué hacer y cómo hacerlo. Estos agentes IA utilizan el machine learning y procesamiento de lenguaje natural (NLP) para realizar todo, desde responder a preguntas simples hasta resolver problemas complejos.
Transferencia de agente a humano
Se refiere al proceso mediante el cual una interacción gestionada por un agente de IA pasa a un representante humano. Para que sea eficaz, se deben transferir contexto, historial y datos relevantes, evitando que los clientes tengan que repetir información y asegurando continuidad en la experiencia de usuario.
Flujo de trabajo agéntico
Proceso impulsado por IA que utiliza uno o más agentes de IA para realizar el trabajo.
Umbral de complejidad
Es el punto en el que una tarea supera las capacidades de un sistema de IA, y requiere ya sea una IA más avanzada o que se transfiera la tarea a un trabajador humano para completarla.
Conciencia contextual
La capacidad de la IA para entender una situación utilizando información del entorno, interacciones pasadas y datos en tiempo real. Esto permite generar respuestas más relevantes y personalizadas para cada usuario.
Ventana contextual
Es una memoria a corto plazo de un modelo de IA; es la cantidad máxima de información que un modelo de IA puede procesar al mismo tiempo al generar una respuesta. Se mide en tokens y determina cuánto contexto puede tener en cuenta el modelo durante una conversación o tarea.
Razonamiento determinista
Tipo de razonamiento basado en reglas que siempre produce el mismo resultado cuando recibe los mismos datos de entrada. Se utiliza en sistemas que requieren resultados previsibles y consistentes. La herramienta para automatizar flujos de trabajo complejos Salesforce Flow utiliza razonamiento determinista.
Trabajo digital
El trabajo digital es un conjunto de tecnologías, como agentes de IA y automatización, que replican capacidades cognitivas humanas para ejecutar tareas a gran escala. Amplía la capacidad de los equipos humanos y acelera procesos empresariales.
Trabajador digital
Un trabajador digital es una aplicación de software de IA que realiza tareas de forma similar a un empleado humano. Son agentes IA que funcionan como empleados virtuales capaces de desempeñar distintas funciones empresariales.
Asignación dinámica de recursos
Técnica que distribuye recursos informáticos, como memoria o capacidad de procesamiento, según la demanda en tiempo real. Permite que los sistemas de IA utilicen más recursos en tareas prioritarias y optimicen su rendimiento.
Explicabilidad y transparencia
Son principios que permiten entender cómo y por qué un sistema de IA toma decisiones. La explicabilidad muestra el razonamiento detrás de los resultados, mientras que la transparencia revela cómo funciona el sistema y qué datos utiliza.
Agente IA sin interfaz directa
Sistema de IA que opera en segundo plano sin una interfaz visible para el usuario. Interactúa con otros sistemas mediante API y automatiza procesos o responde a eventos sin necesidad de interacción humana directa.
Reconocimiento de intenciones
Capacidad de la IA para identificar el objetivo o propósito detrás de la entrada de un usuario. Permite distinguir, por ejemplo, si alguien quiere soporte técnico, información de producto o consultar el estado de un pedido.
Coherencia a largo plazo
Capacidad de un agente IA para mantener contexto y consistencia a lo largo de múltiples interacciones o procesos prolongados. Permite recordar conversaciones o acciones anteriores y utilizarlas para ofrecer respuestas o sugerencias más relevantes.
Sistema multiagente
Sistema en la que varios agentes de IA colaboran para resolver tareas complejas. En lugar de depender de un solo agente, el sistema multiagente coordina las distintas áreas de negocio para automatizar y tomar decisiones de forma más inteligente y eficiente.
IA multimodal
Tipo de inteligencia artificial capaz de procesar y combinar distintos tipos de datos, como texto, imágenes, audio o vídeo. Esto permite a los agentes IA comprender mejor la información y generar respuestas más completas.
Ontología
Estructura que organiza y define relaciones entre datos para que los sistemas informáticos puedan interpretarlos correctamente. Se utiliza en gráficos de conocimiento y modelos de datos para mejorar la comprensión y el uso de la información.
IA polifónica
Sistema en el que múltiples agentes de IA especializados trabajan juntos en una misma tarea. Cada agente aporta su conocimiento en un área concreta y un agente orquestador coordina las acciones para ofrecer una respuesta unificada.
Razonamiento probabilístico
Método de razonamiento que toma decisiones o predicciones basándose en probabilidades. Permite a la IA operar con información incompleta o ambigua y estimar cuál es el resultado más probable.
Motor de razonamiento
Un motor de razonamiento es un sistema de IA que utiliza reglas, datos y lógica para decidir qué acciones realizar. Permite a los agentes IA analizar información, inferir conclusiones y resolver problemas de forma similar al razonamiento humano.
Aprendizaje reforzado
Técnica de aprendizaje automático en la que un agente IA mejora su comportamiento mediante prueba y error. El sistema recibe recompensas o penalizaciones según sus acciones y ajusta sus decisiones para maximizar los resultados.
Análisis de los sentimientos
Técnica de IA que identifica el tono emocional en un texto. Permite detectar si el sentimiento es positivo, negativo o neutro analizando palabras, contexto, puntuación o incluso emojis.
Token
Unidad básica de texto que un modelo de IA utiliza para procesar lenguaje. Puede ser una palabra, parte de una palabra o un signo de puntuación. Los modelos leen y generan contenido en tokens, no en palabras completas.
Enunciado
Entrada única que un usuario proporciona a un agente IA, como una pregunta, instrucción o comando. El agente analiza el enunciado para comprender la intención del usuario y generar una respuesta o acción.
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