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Descripción general
A medida que las empresas adoptan agentes de IA para impulsar una mayor eficiencia, se enfrentan a un nuevo desafío: gestionar estas contrapartes digitales a lo largo de su ciclo de vida operativo.
Las organizaciones no implementarán solo un agente, sino muchos, cada uno diseñado para tareas especializadas, que se espera que colaboren y se adapten a las cambiantes necesidades comerciales.
Al igual que los empleados, los agentes de IA requerirán aprendizaje continuo para garantizar su eficacia y su alineación.
Para maximizar el valor, las empresas deben establecer métodos para supervisar el rendimiento, guiar las mejoras y garantizar que los agentes evolucionen con los objetivos de la organización.
Más allá del hardware, NVIDIA está desarrollando varias tecnologías poco valoradas que se perfilan como objetivos centrales en el futuro próximo.
Un área destacada es el perfeccionamiento de los Modelos de Lenguaje Pequeños (SLM).
NVIDIA ofrece excelentes herramientas que guían a los usuarios a través de la curación, el formateo y la personalización de datos para optimizar los SLM, como los incluidos en la familia abierta NVIDIA Nemotron, optimizados para ofrecer precisión y eficiencia en tareas especializadas.
Basándose en esto, NVIDIA enfatiza la orquestación de múltiples SLM dentro de pipelines, agentes de IA y aplicaciones de agentes, lo que permite una colaboración fluida y un rendimiento mejorado.
La compañía también ha sido pionera en el concepto de volante de inercia de datos: un ciclo continuo que recircula los datos dentro de los ecosistemas de agentes de IA para impulsar el ajuste continuo de los modelos subyacentes, fomentando la mejora continua.
Finalmente, NVIDIA ha presentado un enfoque integral para la gestión del ciclo de vida completo de los agentes de IA, un elemento esencial que merece mucha más atención para garantizar la escalabilidad, la fiabilidad y el valor a largo plazo.
Introducción
La IA agentiva está transformando la forma en que se desarrolla, implementa y mantiene el software.
Gartner® predice que, para 2028, el 33 % de las aplicaciones de software empresarial incorporarán IA agentiva, frente a menos del 1 % en 2024.
Para aprovechar este potencial, las empresas necesitan una estrategia bien definida para la implementación de agentes de IA.
Una gestión eficaz del ciclo de vida de los agentes de IA permite a las organizaciones incorporar agentes rápidamente, maximizar el retorno de la inversión (ROI), optimizar recursos y escalar las iniciativas de IA.
Descuidarla puede generar ineficiencias, un rendimiento errático y la pérdida de control sobre los sistemas autónomos.
Elementos fundamentales de la gestión del ciclo de vida de los agentes de IA
A diferencia del software convencional, los agentes de IA son inherentemente no deterministas y requieren una adaptación constante a las cambiantes demandas del negocio y a los datos actualizados. Esto exige una supervisión integral del ciclo de vida.
Flujo de trabajo del ciclo de vida de desarrollo de un agente de IA. Diagrama de flujo de trabajo de NVIDIA para el ciclo de vida de desarrollo de un agente de IA: Recopilación de datos, Entrenamiento, Evaluación, Implementación, Actualización. Muestra los procesos secuenciales con flechas conectadas.
El ciclo de vida abarca cada fase de la evolución de un agente de IA, desde la creación inicial y el entrenamiento hasta la implementación, la monitorización y las mejoras iterativas.
Recopilación de datos
Los datos imparciales y de alta calidad constituyen la base de unos agentes de IA fiables, pero la mayoría de los datos empresariales aún no están preparados para la IA.
Las empresas deben priorizar conjuntos de datos seguros, diversos y contextualizados, seleccionar fuentes complementarias y eliminar los silos de datos para fomentar el intercambio de conocimientos entre equipos y sistemas.
Capacitación
Los modelos genéricos listos para usar suelen ser insuficientes para las necesidades empresariales especializadas debido a su limitado conocimiento del dominio. Invierta en herramientas y marcos de trabajo a medida para capacitar a los agentes con datos propietarios, lo que aumenta la relevancia y la eficacia en el mundo real.
Las empresas pueden acelerar esta etapa comenzando con los modelos Nemotron, que se entrenan con datos abiertos, de alta calidad y con licencia permisiva, con un fuerte énfasis en la veracidad, la seguridad y la eficiencia.
Evaluación
La evaluación continua mantiene a los agentes alineados con los objetivos y las expectativas de los usuarios. Cree marcos robustos utilizando puntos de referencia académicos y pruebas personalizadas para detectar desviaciones de rendimiento, garantizando así que los resultados se mantengan precisos a medida que se amplía el conocimiento.
Implementación
Para una adopción a gran escala, diseñe sistemas resilientes y de alto rendimiento, vitales para casos de uso exigentes como bots de atención al cliente, herramientas de investigación o IA de borde, donde la velocidad y la fiabilidad son esenciales.
Actualizaciones y optimización continua
El desarrollo de agentes de IA es iterativo, no estático.
Aproveche los ciclos de datos (ciclos que se retroalimentan y que incorporan la retroalimentación de los usuarios y las aportaciones del entorno) para perfeccionar la inteligencia, las habilidades y la eficiencia con el tiempo.
Estrategias probadas para un ciclo de vida de agentes de IA próspero
A medida que los agentes de IA se integran más profundamente en las operaciones principales, las soluciones optimizadas de gestión del ciclo de vida permiten a los equipos aprovechar la autonomía, minimizando la complejidad y mejorando la fiabilidad.
Algunas prácticas recomendadas incluyen:
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Del prototipo a la producción rápidamente
Las herramientas que optimizan la gestión del ciclo de vida de los agentes de IA aceleran la entrega de valor a los usuarios y las partes interesadas.
Las plataformas con funciones integradas de ciclo de vida agilizan los lanzamientos, reducen los gastos generales y mantienen la seguridad, el cumplimiento normativo y la alineación estratégica.
Los modelos abiertos de NVIDIA Nemotron sirven como puntos de partida de alta calidad para el desarrollo de agentes y pueden adaptarse a industrias o casos de uso específicos mediante ajustes precisos.
NVIDIA NeMo, una suite de software integral para la gestión de IA con agentes, se integra a la perfección en los ecosistemas empresariales.
Gestión del ciclo de vida de los agentes de IA en acción
En diversos sectores, empresas líderes ya están implementando estrategias de ciclo de vida de los agentes de IA para optimizar el rendimiento, reducir el riesgo y mantenerse competitivas.
Para optimizar el servicio al cliente, una organización utiliza NVIDIA NeMo para construir un sistema de gestión de datos que permite la mejora continua de un sistema multiagente para la facturación y las ventas de telecomunicaciones.
Esto permite la gestión autónoma de recorridos de cliente complejos con menor latencia, menores costes y una asistencia más personalizada.
DataRobot está desarrollando una plataforma de gestión de agentes para la gestión de agentes como empleados digitales, desde la implementación y la integración hasta la supervisión en tiempo real, la capacitación y el desmantelamiento, con el software NVIDIA AI Enterprise, que incluye NeMo, modelos NVIDIA Nemotron y microservicios NIM.
Con NVIDIA NeMo y NIM, NVIDIA ayuda a optimizar los agentes de IA de AT&T, mejorando la precisión de su servicio y reduciendo los costos de análisis del centro de llamadas en un 84 %.
Un ciclo de retroalimentación continuo mantiene a los agentes actualizados y en cumplimiento normativo.
En el sector automotriz, una organización está combinando las tecnologías NVIDIA DRIVE y NeMo para impulsar asistentes en el automóvil que se adaptan al comportamiento del conductor, funcionan en la nube y en el edge, y mantienen la seguridad y la privacidad.
Un socio de NVIDIA integró NVIDIA NeMo Retriever en un servicio para lograr puntuaciones casi perfectas en las métricas de calidad de recuperación, lo que representa un aumento promedio del 12 % en la precisión de su aplicación RAG multimodal.
En materia de ciberseguridad, NVIDIA NeMo Agent Toolkit y los microservicios NVIDIA NIM se utilizan para construir un sistema multiagente con una capacidad única para identificar campañas de phishing selectivo de alto riesgo dirigidas a ejecutivos.
Proporciona una respuesta acelerada a incidentes, reduce los falsos positivos y ofrece una correlación de amenazas más sólida para impulsar la ciberseguridad.
Comieza a desarrollar una estrategia de ciclo de vida de IA con agentes
Si bien la IA con agentes ofrece una gran utilidad a las empresas, los equipos deben considerar una solución robusta para gestionar los agentes de IA a lo largo de su ciclo de vida a escala.
Para comenzar a escalar la IA con agentes, los desarrolladores pueden combinar los modelos NVIDIA Nemotron con NVIDIA NIM y NeMo, lo que garantiza que los agentes no solo se inicien rápidamente, sino que también evolucionen de forma fiable mediante una gestión estructurada del ciclo de vida.
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Chief Evangelist @ Kore.ai | Me apasiona explorar la intersección de la IA y el lenguaje. Desde modelos lingüísticos y agentes de IA hasta aplicaciones agenéticas, marcos de desarrollo y herramientas de productividad centradas en los datos, comparto ideas sobre cómo estas tecnologías están dando forma al futuro.