Cómo crear un agente de IA

¿Qué hace que un atleta sea medallista de oro? El entrenamiento. ¿Qué hace que un músico sea un talentoso? El entrenamiento. Pero el entrenamiento no aplica solo a las personas. Ahora, las empresas ven el valor de entrenar la inteligencia artificial (IA) para ayudarlas a avanzar. Construir y entrenar un agente de IA se está volviendo esencial para el crecimiento, y al enseñarle a un agente de IA a comprender el lenguaje humano, este puede responder mejor y realizar tareas más útiles que nunca.

A medida que avanza la tecnología de la IA, estos agentes se tornarán más sofisticados y capaces, cerrando la brecha entre las expectativas humanas y el rendimiento de la IA. Averigüemos todo sobre un agente de IA, los conceptos básicos de la creación y el entrenamiento de la IA, y los pasos para entrenar uno por tu cuenta.

Contenidos

• ¿Qué es un agente de IA?
• Entender los conceptos básicos de la creación de agentes de IA
• Los 6 pasos para crear y entrenar agentes de IA
• Crea y entrena a tu propio agente de IA

Un agente de IA es un programa informático diseñado para ayudar a las personas mediante la realización de tareas y respondiendo preguntas. El término clave aquí es ayudar a las personas.

Los agentes de inteligencia artificial (IA) ayudan con las tareas cotidianas, como la gestión de correos electrónicos y la programación de citas, al aprender a partir de una variedad de entradas lingüísticas. Estas tareas pueden ir desde establecer recordatorios y gestionar cronogramas hasta brindar información como actualizaciones meteorológicas o las noticias. Los agentes de IA están programados para comprender y responder al lenguaje humano, lo que hace que las interacciones con ellos sean más naturales y fáciles de usar.

Hay muchos tipos de agentes de IA, incluso como agentes de asistencia y agentes autónomos. Un ejemplo de agentes de asistencia son aquellos que se pueden integrar en las herramientas de los empleados para ayudarlos con tareas personalizadas que son específicas de su función. Por otra parte, los agentes autónomos pueden comprender y responder las consultas de los clientes sin intervención humana. Esto se hace mediante el uso de un constructor de agentes, como Agentforce, para crear agentes que funcionen de forma dinámica, en lugar de seguir reglas predefinidas, y se activen por cambios en los datos y las automatizaciones.

Entrenar a un agente de IA implica varios pasos clave para garantizar que funcione de forma eficaz y eficiente. Esto incluye la recopilación y preparación de datos, el entrenamiento del modelo, la evaluación, el ajuste y la implementación. También incluye la supervisión y la actualización del agente para asegurarse de que se mantenga alineado con los objetivos. Veamos en detalle los pasos para que puedas aprender a hacer esto tú mismo.

Construir y entrenar a un agente de IA implica enseñarle a comprender y responder al lenguaje humano de una manera que sea útil y relevante. Desde la IA generativa (GenAI) hasta la IA conversacional, tus datos están en el centro de todo. El entrenamiento incorpora varios conceptos clave de los campos de la inteligencia artificial, en particular el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural (NLP). Repasemos cada uno.

El aprendizaje automático (ML) es un tipo de IA que les proporciona a los sistemas la capacidad de aprender y mejorar automáticamente a partir de la experiencia sin necesidad de estar programados. Al entrenar a un agente de IA, los algoritmos de aprendizaje automático utilizan datos históricos (ejemplos de interacciones humanas) para encontrar patrones y tomar decisiones. Cuantos más datos procese la IA, mejor será para predecir y responder las solicitudes de los usuarios.

El procesamiento de lenguaje natural (NLP) es una rama de la IA que se ocupa de la interacción entre computadoras y humanos a través del lenguaje natural. El objetivo es que las computadoras procesen y comprendan grandes cantidades de datos en lenguaje natural. En el contexto de un agente de IA, el NLP permite que el sistema comprenda, interprete y genere lenguaje humano de una manera natural y significativa.

El etiquetado de datos es un paso clave en el entrenamiento de la IA, en el que las personas anotan los datos, añadiendo etiquetas o clasificaciones significativas a los datos sin procesar para que la IA pueda entenderlos. Por ejemplo, en el entrenamiento de un agente de IA, el etiquetado de datos puede implicar el etiquetado de categorías gramaticales en oraciones, la identificación del sentimiento de un texto o la categorización de consultas en temas. Estos datos etiquetados sirven como guía para que la IA aprenda de ellos y los utilice para comprender el contexto y la intención que hay detrás de las entradas del usuario.

A la hora de crear un agente de IA, el primer paso es definir claramente lo que quieres que haga. Esto implica decidir las tareas y funciones específicas que realizará el agente. A continuación, te explicamos cómo abordar esto:

En primer lugar, determina las tareas y las funciones del agente de IA. Enumera los problemas que quieres que resuelva el agente de IA o las tareas que quieres que gestione. ¿Quieres un agente autónomo? ¿Lo necesitas para responder las consultas de los clientes, ayudar a los usuarios a comprar en línea o brindar información sobre tu empresa? Las funciones del agente de IA deben alinearse con las necesidades para las cuales se diseñó.

Por ejemplo, ¿necesitas un agente de compras virtual? Este agente ayuda a los usuarios a explorar las tiendas en línea, ofreciendo consejos de compra personalizados basados en las preferencias del usuario y el comportamiento de compra previo. Puede sugerir ideas de regalos, encontrar las mejores ofertas o incluso ayudar con las elecciones de moda.

Luego, identifica a tu público objetivo. Diferentes usuarios tienen diferentes expectativas y formas de interactuar con la tecnología. Por ejemplo, un agente de IA diseñado para profesionales médicos podría necesitar comprender y utilizar la terminología médica con precisión.

También considera los casos de uso o situaciones específicas en los que se utilizará tu agente de IA. Definirlos puede ayudar a aclarar qué funciones y capacidades son necesarias. Por ejemplo, un chatbot de servicio de atención al cliente debe gestionar consultas, quejas y posiblemente transacciones, mientras que un agente de compras virtual debe poder sugerir productos, comparar precios y comprender las preferencias del usuario.

Tal como un estudiante aprende de los libros de texto, un agente de IA aprende de los datos. Si los datos son incorrectos o de mala calidad, la IA aprenderá las cosas equivocadas y cometerá errores. Los datos de alta calidad garantizan que la IA pueda comprender y procesar de forma precisa las entradas de los usuarios.

Para entrenar a tu agente de IA, debes recopilar datos que reflejen el tipo de interacciones que tendrá con los usuarios. Esto podría incluir:

• Transcripciones de texto: recopila transcripciones de pláticas de registros de chat, tickets de soporte o correos electrónicos que sean similares a las interacciones esperadas con la IA.
• Grabaciones de voz: si la IA responde a comandos o consultas por voz, las grabaciones de voz son fundamentales para ayudarla a comprender diferentes acentos, entonaciones y patrones de habla.
• Registros de interacciones: los datos de interacciones previas con sistemas similares pueden brindar información sobre los comportamientos de los usuarios y las consultas o los comandos comunes.

Una vez que tengas tus datos, debes limpiarlos para prepararlos para el entrenamiento. Esto implica eliminar datos irrelevantes o incorrectos, corregir errores y garantizar la coherencia en todo el conjunto de datos. Por ejemplo, corregir errores tipográficos en las transcripciones de texto o filtrar el ruido de fondo en las grabaciones de voz.

Por último, debes clasificarlos. Se trata de añadir clasificaciones (etiquetas o metadatos) para describir lo que representa cada dato. Por ejemplo, etiquetar un fragmento de texto con la intención del usuario, como "reservar un vuelo" o "preguntar por el horario de la tienda". Esto ayuda a la IA a comprender el contexto y el propósito de las entradas del usuario.

Este paso consiste en seleccionar el modelo de aprendizaje automático adecuado, que determinará el grado de eficacia de la IA para aprender de los datos y realizar sus tareas.

Hay dos tipos de modelos de aprendizaje automático:

1. Redes neuronales: son modelos potentes que imitan el funcionamiento del cerebro humano. Son particularmente buenos para procesar grandes cantidades de datos y reconocer patrones, lo que los hace ideales para comprender y generar lenguaje humano.
2. Reforzamiento de aprendizaje: este tipo de modelo aprende a través de la prueba y el error, utilizando la retroalimentación de sus acciones para mejorar con el tiempo. Es útil para los agentes de IA que necesitan tomar decisiones u optimizar su comportamiento de acuerdo con las interacciones de los usuarios.

Entonces, ¿cómo elegir el modelo adecuado?

Ten en cuenta las funciones y tareas del agente de IA que deseas que realice. Por ejemplo, si el agente debe comprender y generar respuestas similares a las de las personas, una red neuronal sería la mejor opción.

También debes considerar los datos que recopilaste. Las redes neuronales, por ejemplo, requieren grandes cantidades de datos para entrenarse de manera efectiva, mientras que el reforzamiento de aprendizaje podría ser adecuado para casos en los que la IA puede aprender de las interacciones continuas con los usuarios.

También está la opción de modelos previamente entrenados. Se trata de modelos que investigadores han desarrollado y entrenado con grandes conjuntos de datos. Pueden ser un buen punto de partida porque ya han aprendido mucha información general sobre el lenguaje y las interacciones humanas.

Estos son algunos ejemplos de modelos preentrenados:

• GPT (transformador generativo preentrenado): este modelo es excelente para generar texto y se puede ajustar para realizar tareas específicas como responder preguntas o escribir contenido.
• BERT (representaciones de codificador bidireccional de transformadores): conocido por su capacidad para comprender el contexto de una palabra en función de su entorno, lo que lo hace útil para tareas que requieren una comprensión detallada del lenguaje, como el análisis de los sentimientos o la traducción de idiomas.

Si bien los modelos preentrenados tienen un amplio conocimiento, es posible que no estén especializados en las tareas particulares que debe realizar tu agente de IA. Tendrás que ajustarlos. Ajustarlos implica continuar el entrenamiento de un modelo preentrenado en su conjunto de datos específico, lo que le permite adaptarse a los matices de tu aplicación en particular.

Es momento de entrenar realmente el modelo de aprendizaje automático con los datos que has preparado. Este paso es donde tu IA comienza a aprender de los ejemplos que has proporcionado, por lo que eventualmente puede realizar tareas por sí sola.

Estos son los pasos para entrenar a tu agente de IA:

1. Configure el entorno: antes de comenzar a entrenarla, configura el entorno de aprendizaje automático. Esto podría implicar la instalación de bibliotecas de software y marcos que son necesarios para el aprendizaje automático.
2. Carga tus datos: importa los datos limpios y clasificados en tu entorno para que se puedan usar para el entrenamiento.
3. Divide los datos: divide tus datos en al menos dos conjuntos: entrenamiento y pruebas. El conjunto de entrenamiento es lo que se usará para enseñarle al modelo, y el conjunto de pruebas se utiliza para evaluar el grado de aprendizaje del modelo.
4. Elige un modelo: en función de esta decisión, inicia el modelo de aprendizaje automático que deseas entrenar.
5. Configura los parámetros de entrenamiento: establece los parámetros que guiarán el proceso de entrenamiento. Esto incluye la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote y la cantidad de tiempos. La tasa de aprendizaje determina cuánto ajusta el modelo sus parámetros en respuesta a los errores que se observan durante el procesamiento de datos. El tamaño del lote es la cantidad de muestras de datos que el modelo analiza antes de que actualice sus parámetros internos. Y la cantidad de tiempos, que representa pases completos a través de todo el conjunto de datos de entrenamiento, afecta a la profundidad del aprendizaje. La mayoría de los tiempos le proporcionan al modelo más oportunidades para aprender de los datos.
6. Entrena al modelo: inicia el proceso de entrenamiento. El modelo utilizará los datos de entrenamiento para aprender y ajustará sus parámetros internos para minimizar los errores.
7. Supervisa el proceso de entrenamiento: haz un seguimiento de las métricas de rendimiento, como la precisión o la pérdida durante el entrenamiento. Estas métricas te indicarán qué tan bien está aprendiendo el modelo. Si el modelo no funciona como se esperaba, es posible que debas ajustar los parámetros de entrenamiento. Por ejemplo, si la pérdida de entrenamiento no disminuye, considera reducir la tasa de aprendizaje.

El desarrollo de un agente de IA implica probar y validar el sistema para garantizar que funcione como se espera y cumpla con los objetivos establecidos. Este paso te ayuda a identificar y solucionar cualquier problema antes de que el agente de IA se implemente por completo.

Comienza ejecutando el agente de IA a través de una serie de tareas o consultas predefinidas para ver cómo responde. Esto es como darle un pequeño examen para ver si aprendió lo que se suponía que debía aprender.

Mide la precisión y la eficiencia con la que el agente de IA realiza las tareas. Compruebe si las respuestas son correctas, cuánto tiempo se tarda en responder y si las interacciones son fluidas.

Luego, deberás elegir entre los diferentes métodos de prueba:

• Pruebas unitarias: prueba componentes o partes individuales del agente de IA para asegurarse de que cada uno funcione correctamente por sí solo.
• Pruebas de usuario: invite a usuarios reales a probar el agente de IA en entornos controlados. Esto te ayuda a ver cómo se desempeña el agente en situaciones del mundo real y cómo interactúan los usuarios con él.
• Pruebas A/B: compara dos versiones del agente de IA entre sí para determinar cuál funciona mejor. Por ejemplo, puedes probar dos estilos de respuesta o flujos de interacción diferentes para ver cuál es más eficaz.

Ten en cuenta el sobreajuste y el bajo rendimiento. El sobreajuste se produce cuando un agente de IA tiene un buen rendimiento con los datos de entrenamiento, pero no es bueno con los datos nuevos y desconocidos. Para tratar el sobreajuste, puedes usar técnicas como la validación cruzada, en la que rotas los datos utilizados para el entrenamiento y las pruebas para asegurarte de que el modelo se generalice correctamente.

Y, si el agente de IA no está rindiendo según lo esperado, considera la posibilidad de revisar la fase de entrenamiento para ajustar los parámetros, agregar más datos o incluso volver a entrenar el modelo.

Configura mecanismos para recopilar comentarios de los usuarios, como encuestas, formularios de comentarios o entrevistas directas. Presta atención a lo que a los usuarios les gusta y lo que no les gusta, y lo que les resulta confuso. Utiliza los comentarios para realizar mejoras continuas en el agente de IA. Esto puede implicar ajustar los flujos de pláticas, entrenar el modelo con más datos o ajustar la interfaz de usuario.

Por último, es hora de implementar tu agente de IA en un entorno activo y descubrir cómo interactúa la IA con los usuarios reales.

Decide dónde deseas implementar el agente de IA: en tu sitio web, dentro de una aplicación móvil o en una plataforma activada por voz. Luego, incorpora el agente de IA en la plataforma elegida. Esto puede implicar la incrustación de código en un sitio web, la configuración del agente en una aplicación móvil o la configuración del agente con las API de una plataforma de voz.

Una vez integrado, inicia el agente de IA para comenzar a interactuar con los usuarios. Asegúrate de que todos los sistemas de soporte estén en su lugar para que el despliegue sea sin problemas.

Comprueba periódicamente el rendimiento del agente de IA. ¿Comprende correctamente las consultas de los usuarios? ¿Cómo gestiona las pláticas complejas? Puedes utilizar herramientas que brinden información en tiempo real sobre el rendimiento del agente de IA. Estas herramientas pueden mostrarte los tiempos de respuesta, las tasas de éxito y los niveles de satisfacción de los usuarios.

Puedes hacerlo recopilando comentarios de los usuarios directamente a través de la plataforma. Esto puede ser en forma de calificaciones, comentarios o enlaces directos a encuestas después de las interacciones con el agente de IA. También puedes configurar el registro de errores para capturar cuándo hay errores. Recibe notificaciones si hay un aumento repentino de los errores o un descenso del rendimiento, lo que te permitirá tomar una medida rápida.

Al implementar el agente de IA con cuidado y configurar los sistemas de monitoreo, puedes asegurarte de que no solo comience de forma sólida, sino que también se adapte y mejore con el tiempo, y continuar así satisfaciendo las necesidades y las expectativas de los usuarios.

¡Eso completa tu entrenamiento! Crear y entrenar a tu propio agente de IA puede parecer complicado, pero con Salesforce estás a la vanguardia de la innovación tecnológica que impulsa tu negocio. Obtén acceso a herramientas de vanguardia y marcos que simplifican el proceso de entrenamiento, lo que garantiza que tu agente de IA sea inteligente y eficiente. A medida que emplees el poder de la IA, alcanzarás nuevos niveles de colaboración e información, transformando los datos en estrategias prácticas para el crecimiento.

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Caylin White es líder editorial y gerente de Crecimiento para Pequeñas Empresas en Salesforce. Ha escrito contenido durante más de 15 años para muchas industrias de SaaS, como WordPress y BuzzSumo. Se especializa en SEO, pero se asegura de agregar un ángulo centrado en las personas a cada artículo.