12 de febrero de 2025
Explore cómo los sistemas de IA agentic utilizan modelos de visión artificial para analizar de forma autónoma datos visuales, aprender de la experiencia y adaptarse a las condiciones cambiantes.
La inteligencia artificial (IA) y la visión artificial ayudan a las máquinas a ver y comprender el mundo. Gracias a los recientes avances, ahora estamos presenciando un gran salto adelante: innovaciones en IA que no solo perciben, sino que también piensan, planifican y actúan por sí solas. En un artículo anterior, analizamos cómo los agentes de visión pueden procesar datos visuales, analizarlos y tomar medidas.
Hoy exploraremos un concepto similar: la IA agentic. Los sistemas de IA agentic están diseñados para operar de forma independiente y tienen capacidades de razonamiento y resolución de problemas similares a las humanas para lograr objetivos definidos. A diferencia de los sistemas de IA tradicionales, que se centran en completar tareas individuales con instrucciones predefinidas, la IA agentic puede planificar y actuar de forma autónoma para realizar tareas. Estos agentes pueden incluso aprender de interacciones anteriores y ejecutar decisiones sin intervención humana.
Cuando se trata de visión artificial, los sistemas de IA agentic pueden aprovechar técnicas como la detección de objetos utilizando modelos de visión artificial como Ultralytics YOLO11 para analizar datos visuales en tiempo real, reconocer objetos, comprender las relaciones espaciales y tomar decisiones autónomas basadas en su entorno.
En esencia, los sistemas de IA agentic están diseñados con capacidades autónomas, orientadas a objetivos, de resolución de problemas adaptativa y de aprendizaje continuo. Utilizan agentes de IA para comprender su entorno, tomar decisiones y ejecutar tareas. Estos agentes de IA utilizan modelos de visión artificial, técnicas de aprendizaje por refuerzo y modelos de lenguaje grandes (LLM) para realizar tareas complejas. Esto los hace ideales para automatizar los flujos de trabajo empresariales y mejorar la toma de decisiones.
Por ejemplo, en un almacén, un sistema de IA agentic equipado con visión artificial puede detectar paquetes, rastrear el inventario y sortear obstáculos sin intervención humana. Utilizando el aprendizaje por refuerzo, puede mejorar su eficiencia de movimiento con el tiempo, aprendiendo las mejores rutas para evitar la congestión. Mientras tanto, un chatbot impulsado por LLM puede ayudar a los trabajadores respondiendo preguntas y sugiriendo mejoras operativas, lo que hace que todo el flujo de trabajo sea más eficiente.
La diferencia clave entre una solución de IA tradicional y una solución de IA agentic es que la IA agentic puede anticiparse y adaptarse a situaciones cambiantes. Los sistemas de visión artificial tradicionales son excelentes para reconocer objetos o clasificar imágenes, pero no pueden ajustar su comportamiento de forma dinámica. Necesitan que un humano intervenga y ayude a reentrenar o ajustar los modelos. Mientras tanto, la IA agentic utiliza técnicas avanzadas de aprendizaje automático para mejorar con el tiempo al interactuar con su entorno.
La IA está evolucionando rápidamente, con nuevos conceptos como la IA generativa, la automatización agentic y la visión artificial que se están adoptando rápidamente en varias industrias. Comparemos estas tecnologías para comprender mejor qué diferencia a la IA agentic.
Si ha utilizado herramientas como ChatGPT, ya está familiarizado con la IA generativa. Esta rama de la IA se especializa en la creación de contenido, como texto, imágenes o código, basándose en las indicaciones del usuario. Si bien la IA generativa mejora la creatividad y la exploración de ideas, sigue patrones aprendidos y opera dentro de restricciones predefinidas, careciendo de la capacidad de tomar decisiones autónomas o perseguir objetivos independientes.
En contraste, la IA agentic persigue activamente objetivos. Puede adaptarse dinámicamente a su entorno sin requerir la intervención humana continua. En lugar de simplemente generar contenido, toma medidas y resuelve problemas de forma autónoma.
La automatización agentic y la IA agentic van de la mano, y la IA agentic proporciona la inteligencia que impulsa la automatización. Consideremos un sistema de seguridad basado en la visión artificial.
El sistema de IA agentic analiza la situación, decide la mejor respuesta y actúa por sí solo. Por ejemplo, si una cámara de seguridad con IA integrada con visión artificial detecta a un intruso, el sistema de IA agentic no se limita a enviar una alerta, sino que comprueba si la persona es un empleado, cierra las puertas si es necesario, rastrea su movimiento e incluso envía un dron para supervisarlo.
La automatización agentic se asegura de que todas estas acciones funcionen juntas sin problemas. Conecta diferentes sistemas, como cámaras de seguridad, cerraduras de puertas y drones, para que puedan responder automáticamente y de forma sincronizada. Mientras que la IA agentic toma las decisiones, la automatización agentic garantiza que esas decisiones se lleven a cabo de forma eficiente sin necesidad de intervención humana.
Ahora que tenemos una mejor comprensión de lo que es la IA agentic, exploremos cómo funciona.
Los sistemas de IA Agentic operan a través de un proceso cíclico de percepción, toma de decisiones, acción y adaptación, lo que les ayuda a aprender y mejorar con el tiempo. Este bucle continuo permite que estos sistemas funcionen por sí solos y alcancen objetivos complejos.
Aquí tienes un vistazo rápido a los pasos involucrados en el bucle continuo:
A continuación, veamos algunos ejemplos reales de IA agentic en acción. Estos sistemas se están utilizando en diferentes industrias, ayudando a las máquinas a analizar datos y tomar decisiones independientes para mejorar los resultados.
El descubrimiento de fármacos implica varias etapas clave, desde la identificación de objetivos biológicos vinculados a enfermedades hasta el cribado de posibles compuestos, la optimización de sus estructuras químicas y la realización de pruebas preclínicas. Es un proceso complejo y largo que requiere un amplio análisis de datos y experimentación para encontrar tratamientos eficaces y seguros.
La IA Agentic, integrada con la visión artificial, está ayudando a automatizar pasos clave como la síntesis química, haciendo que el proceso sea más rápido y eficiente. La síntesis química es el proceso de combinar diferentes compuestos químicos para crear nuevas sustancias, como fármacos farmacéuticos, a través de reacciones controladas. Tradicionalmente, los científicos tenían que ajustar manualmente factores como la temperatura, la composición del disolvente y el tiempo de cristalización mediante ensayo y error.
Ahora, los sistemas de IA agentic pueden monitorizar las reacciones en tiempo real, analizar los cambios visuales, como los cambios de color o la formación de cristales, y tomar decisiones sobre la marcha. Por ejemplo, si el sistema detecta que una reacción no está progresando como se esperaba, puede ajustar inmediatamente la temperatura o añadir los productos químicos necesarios para optimizar el proceso. Al aprender continuamente de las reacciones pasadas, el sistema mejora su precisión con el tiempo, reduciendo la necesidad de intervención manual y acelerando el desarrollo de fármacos.
La IA Agentic está cambiando la forma en que compramos en línea, haciendo que la experiencia sea más personalizada, eficiente y automatizada. En lugar de simplemente recomendar productos basándose en compras anteriores, la IA Agentic puede analizar los hábitos de navegación, predecir lo que un cliente podría querer a continuación y ajustar las sugerencias de productos en tiempo real.
Con la ayuda de la visión artificial, la IA agentic también puede analizar las búsquedas visuales, reconociendo imágenes de productos para ofrecer recomendaciones más precisas. Por ejemplo, si alguien mira con frecuencia zapatillas de deporte, el sistema de IA agentic puede destacar los estilos de tendencia, ofrecer descuentos o sugerir accesorios a juego. También puede optimizar los precios y las promociones en función de la demanda, haciendo que la compra sea más dinámica.
Más allá de las recomendaciones, la IA agentic está mejorando la logística del comercio electrónico mediante la gestión del inventario, la predicción de reabastecimientos y la automatización del cumplimiento de los pedidos. La visión artificial permite a los sistemas de IA agentic rastrear los niveles de existencias en tiempo real, identificar los artículos extraviados y garantizar que los productos estén correctamente categorizados. Si un artículo se está agotando rápidamente, el sistema puede activar el reabastecimiento o sugerir alternativas. Al aprender y adaptarse con el tiempo, la IA agentic está haciendo que las compras en línea sean más rápidas, inteligentes y fluidas tanto para los clientes como para las empresas.
Ahora que hemos visto ejemplos reales de IA agentic, vamos a discutir cómo construir uno.
Si está desarrollando una aplicación basada en visión artificial, el uso de los modelos más recientes como Ultralytics YOLO11 puede ayudar a su sistema de IA agentic a comprender mejor su entorno. Gracias a su compatibilidad con diversas tareas de visión artificial, YOLO11 puede hacer posible que los sistemas de IA agentic analicen los datos visuales con precisión.
Así es como puede construir un sistema de IA agentic utilizando YOLO11:
Estos son algunos de los principales beneficios que los sistemas de IA agentic pueden aportar a diversas industrias:
Si bien la IA agentic ofrece muchos beneficios en diferentes sectores, también es importante ser consciente de las posibles limitaciones que conlleva. Estas son algunas de las principales preocupaciones a tener en cuenta:
En general, si bien los sistemas de IA agentic tienen mucho que ofrecer, es importante equilibrar sus beneficios con consideraciones éticas, transparencia y una regulación adecuada para garantizar que se utilicen de manera responsable.
Cuando se combinan con modelos de IA visual como YOLO11, los sistemas de IA agentic pueden cambiar la forma en que funciona la automatización. Desde coches autónomos hasta compras en línea y atención médica, estos sistemas ayudan a las empresas a trabajar de forma autónoma y a un ritmo más rápido.
Sin embargo, aún deben abordarse desafíos como el sesgo, la falta de transparencia y las regulaciones poco claras. A medida que los sistemas de IA agentic mejoran, encontrar el equilibrio adecuado entre innovación y responsabilidad será clave para aprovechar al máximo estas innovaciones.
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