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.
Por eso, comprender los términos de IA agéntica es clave para adoptar estas tecnologías con éxito. Este glosario reúne 25 conceptos explicados de forma clara para entender cómo funcionan estos sistemas y cómo aplicarlos en entornos empresariales.
Términos de IA agéntica en esta guía:
IA agéntica
Tipo de inteligencia artificial que utiliza agentes de IA para ejecutar tareas, tomar decisiones y coordinar acciones de forma autónoma.
Agente IA
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
Proceso en el que una interacción gestionada por un agente de IA pasa a un representante humano. Para que sea eficaz, debe transferir el contexto íntegro, evitando que el usuario deba repetir su información.
Flujo de trabajo agéntico
Proceso impulsado por IA en el que uno o varios agentes de IA ejecutan tareas y coordinan acciones para completar un objetivo.
Umbral de complejidad
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
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 la capacidad de memoria a corto plazo de un modelo de IA, medida en tokens. En efecto, determina cuánta información puede procesar el sistema simultáneamente antes de comenzar a omitir datos previos.
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. De esta forma, amplían la capacidad de los equipos.
Trabajador digital
Un trabajador digital es una aplicación de software basada en IA que realiza tareas de forma similar a un empleado humano. En otras palabras, son agentes IA que funcionan como empleados virtuales dentro de los procesos empresariales.
Asignación dinámica de recursos
Técnica que distribuye recursos informáticos, como memoria o procesamiento, según la demanda en tiempo real. Así, el sistema de IA optimiza 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 sin intervención humana.
Reconocimiento de intenciones
Capacidad de la IA para identificar el objetivo detrás de la entrada de un usuario. Por ejemplo, puede detectar si alguien solicita soporte técnico o información de producto.
Coherencia a largo plazo
Capacidad de un agente IA para mantener contexto y consistencia en múltiples interacciones o procesos prolongados. Permite recordar conversaciones o acciones anteriores y utilizarlas para ofrecer respuestas 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 eficiente.
IA multimodal
Tipo de IA capaz de procesar y combinar distintos tipos de datos, como texto, imágenes, audio o vídeo. Esto permite al agente IA comprender mejor la información y generar respuestas más completas.
Ontología
Marco estructural que organiza las relaciones entre datos. En definitiva, garantiza que los sistemas informáticos interpreten la información correctamente dentro de un gráfico de conocimiento.
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. Debido a esto, la IA opera con eficacia incluso ante información ambigua o incompleta.
Motor de razonamiento
Un motor de razonamiento es un sistema de IA que utiliza reglas, datos y lógica para analizar información, inferir conclusiones o 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. Por ejemplo, puede 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 de datos única proporcionada por un usuario a un agente IA. A partir de aquí, el agente analiza el enunciado para activar la acción o respuesta correspondiente.
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