Aprendizaje (educación, MBA, título)
Cuando un nuevo empleado comienza en una empresa, trae consigo un conjunto de conocimientos y habilidades que adquirió a lo largo de su formación y experiencias previas.
Pero eso no significa que su aprendizaje esté completo.
De hecho, es habitual que las empresas inviertan en formación y cualificaciones para que sus empleados puedan aprender nuevas habilidades y mantenerse actualizados.
Esto puede ir desde talleres y seminarios internos hasta financiación de cursos y cursos de posgrado externos.
Con Agentes AI, el principio es similar.
Cuando creamos un Agente de IA, ya viene con una base de conocimientos y habilidades que fueron “aprendidas” durante su entrenamiento inicial (el proceso de creación del modelo de lenguaje que sirve como su “cerebro”).
Pero al igual que ocurre con los humanos, este aprendizaje inicial no siempre es suficiente.
Para que nuestros Agentes de IA sigan evolucionando y adaptándose a las necesidades específicas de nuestro negocio, puede ser beneficioso invertir en su aprendizaje continuo.
Existen varias técnicas avanzadas para hacer esto, como ajuste fino, aprendizaje por refuerzo y aprendizaje continuo.
Pero no profundizaremos aquí en la complejidad técnica de estos enfoques.
En cambio, centrémonos en una técnica específica que es particularmente poderosa y accesible: expansión de memoria.
Piense en la siguiente analogía: imagine que tiene un empleado altamente calificado y competente, pero de vez en cuando necesita aprender alguna información nueva sobre los productos, servicios o procesos de la empresa.
Una opción sería enviar a este empleado de nuevo a la escuela o a una formación intensiva para volver a aprender todo desde cero.
Pero un enfoque mucho más eficiente sería simplemente proporcionarle los materiales relevantes, como un manual actualizado, una guía práctica o un cuaderno con la nueva información.
Con los agentes AI, podemos adoptar una estrategia similar mediante la expansión de la memoria.
Como generalmente no tenemos acceso directo al “cerebro” (modelo de lenguaje) del Agente para realizar modificaciones complejas, la forma más eficaz de “entrenarlo” con nueva información es proporcionándole materiales externos para que “lea” y absorba.
Esto podría incluir cosas como bases de conocimiento, documentos internos, registros de servicio al cliente o cualquier otro tipo de datos que sean relevantes para las tareas y funciones de ese Agente específico.
La gran ventaja es que los agentes de IA pueden “leer” y procesar estos materiales muy rápidamente, lo que les permite actualizarlos y adaptarse mucho más rápidamente de lo que sería posible con un empleado humano.
Además, este enfoque tiende a ser mucho más rentable que intentar volver a entrenar el modelo de lenguaje del Agente desde cero cada vez que hay nueva información que aprender.
En el siguiente tema, exploraremos con más detalle cómo funciona esta expansión de memoria y cómo podemos usarla estratégicamente para mantener a nuestros Agentes de IA siempre actualizados y alineados con las necesidades de nuestro negocio.
Pero por ahora, el punto clave es comprender que, aunque el aprendizaje continuo no siempre es estrictamente necesario para los agentes de IA, puede resultar extremadamente beneficioso en muchos casos.
Y una de las formas más poderosas y accesibles de lograrlo es a través de la gestión inteligente de la “memoria externa” de estos Agentes.