12 de febrero de 2025
Explore cómo los sistemas de IA agéntica utilizan modelos de visión por ordenador para analizar de forma autónoma los datos visuales, aprender de la experiencia y adaptarse a condiciones cambiantes.
La inteligencia artificial (IA) y la visión por ordenador ayudan a las máquinas a ver y comprender el mundo. Gracias a los últimos avances, estamos asistiendo a un salto adelante: innovaciones de IA que no sólo perciben, sino que también piensan, planifican y actúan por sí solas. En un artículo anterior, hablábamos de cómo los agentes de visión son capaces de procesar datos visuales, analizarlos y actuar.
Hoy exploraremos un concepto similar: la IA agéntica. Los sistemas de IA agéntica están diseñados para funcionar de forma independiente y tienen capacidades de razonamiento y resolución de problemas similares a las humanas para alcanzar objetivos definidos. A diferencia de los sistemas de IA tradicionales, que se centran en completar tareas individuales con instrucciones predefinidas, la IA agéntica puede planificar y actuar de forma autónoma para realizar tareas. Estos agentes pueden incluso aprender de interacciones anteriores y ejecutar decisiones sin intervención humana.
En lo que respecta a la visión por ordenador, los sistemas de IA agéntica pueden aprovechar técnicas como la detección de objetos mediante modelos de visión por ordenador como Ultralytics YOLO11 para analizar datos visuales en tiempo real, reconocer objetos, comprender relaciones espaciales y tomar decisiones autónomas en función de su entorno.
En esencia, los sistemas de IA agéntica están diseñados con pensamiento autónomo y orientado a objetivos, resolución adaptativa de problemas y capacidad de aprendizaje continuo. Utilizan agentes de IA para comprender su entorno, tomar decisiones y ejecutar tareas. Estos agentes de IA utilizan modelos de visión por ordenador, técnicas de aprendizaje por refuerzo y grandes modelos de lenguaje (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 inteligencia artificial equipado con visión por ordenador puede detectar paquetes, hacer un seguimiento del inventario y sortear obstáculos sin intervención humana. Mediante el aprendizaje por refuerzo, puede mejorar su eficiencia de movimiento con el tiempo, aprendiendo las mejores rutas para evitar atascos. Mientras tanto, un chatbot con LLM puede ayudar a los trabajadores respondiendo a sus preguntas y sugiriendo mejoras operativas, haciendo que todo el flujo de trabajo sea más eficiente.
La diferencia clave entre una solución de IA tradicional y una de IA agéntica es que esta última puede anticiparse y adaptarse a situaciones cambiantes. Los sistemas tradicionales de visión por ordenador 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. Por su parte, la IA agéntica utiliza técnicas avanzadas de aprendizaje automático para mejorar con el tiempo interactuando con su entorno.
La IA está evolucionando rápidamente, con nuevos conceptos como la IA generativa, la automatización agéntica y la visión por ordenador, que se están adoptando con rapidez en diversos sectores. Comparemos estas tecnologías para comprender mejor en qué se diferencia la IA agéntica.
Si has utilizado herramientas como ChatGPT, ya estás familiarizado con la IA generativa. Esta rama de la IA se especializa en la creación de contenidos, como texto, imágenes o código, a partir de las indicaciones del usuario. Aunque la IA generativa potencia la creatividad y la exploración de ideas, sigue patrones aprendidos y opera con restricciones predefinidas, careciendo de la capacidad de tomar decisiones autónomas o perseguir objetivos independientes.
En cambio, la IA agenética persigue objetivos de forma activa. Puede adaptarse dinámicamente a su entorno sin necesidad de intervención humana continua. En lugar de limitarse a generar contenidos, actúa y resuelve problemas de forma autónoma.
La automatización agéntica y la IA agéntica van de la mano, y la IA agéntica proporciona la inteligencia que impulsa la automatización. Pensemos en un sistema de seguridad basado en visión artificial.
El sistema de IA agéntica analiza la situación, decide la mejor respuesta y actúa por sí mismo. Por ejemplo, si una cámara de seguridad de IA integrada con visión por ordenador detecta un intruso, el sistema de IA agéntica no se limita a enviar una alerta; comprueba si la persona es un empleado, bloquea las puertas si es necesario, rastrea sus movimientos e incluso envía un dron para vigilarla.
La automatización agenética 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 de forma automática y sincronizada. Mientras que la IA agéntica toma las decisiones, la automatización agéntica garantiza que esas decisiones se lleven a cabo de forma eficiente sin necesidad de intervención humana.
Ahora que entendemos mejor qué es la IA agéntica, vamos a ver cómo funciona.
Los sistemas de IA agenética funcionan mediante un proceso cíclico de percepción, toma de decisiones, acción y adaptación, que les ayuda a aprender y mejorar con el tiempo. Este bucle continuo permite a estos sistemas funcionar por sí solos y alcanzar objetivos complejos.
A continuación se describen los pasos del bucle continuo:
A continuación, vamos a ver algunos ejemplos reales de IA agéntica en acción. Estos sistemas se utilizan en distintos sectores y ayudan 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 dianas biológicas vinculadas a enfermedades hasta el cribado de posibles compuestos, la optimización de sus estructuras químicas y la realización de pruebas preclínicas. Se trata de un proceso complejo y largo que requiere un análisis exhaustivo de datos y experimentación para encontrar tratamientos eficaces y seguros.
La IA agéntica, integrada con la visión por ordenador, 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 distintos compuestos químicos para crear nuevas sustancias, como fármacos, mediante reacciones controladas. Tradicionalmente, los científicos tenían que ajustar manualmente por ensayo y error factores como la temperatura, la composición del disolvente y el tiempo de cristalización.
Ahora, los sistemas de IA agéntica pueden supervisar reacciones en tiempo real, analizar cambios visuales como cambios de color o formación de cristales, y tomar decisiones sobre la marcha. Por ejemplo, si el sistema detecta que una reacción no progresa como se esperaba, puede ajustar inmediatamente la temperatura o añadir los productos químicos necesarios para optimizar el proceso. Al aprender continuamente de reacciones anteriores, el sistema mejora su precisión con el tiempo, reduciendo la necesidad de intervención manual y acelerando el desarrollo de fármacos.
La IA agéntica está cambiando la forma en que compramos en Internet, haciendo que la experiencia sea más personalizada, eficiente y automatizada. En lugar de limitarse a recomendar productos basándose en compras anteriores, la IA agéntica 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 por ordenador, la IA agéntica también puede analizar búsquedas visuales, reconociendo imágenes de productos para ofrecer recomendaciones más precisas. Por ejemplo, si alguien mira con frecuencia zapatillas deportivas, el sistema de IA agéntica puede destacar los estilos de moda, ofrecer descuentos o sugerir accesorios a juego. También puede optimizar los precios y las promociones en función de la demanda, dinamizando así las compras.
Más allá de las recomendaciones, la IA agéntica está mejorando la logística del comercio electrónico gestionando el inventario, prediciendo las reposiciones y automatizando el cumplimiento de los pedidos. La visión por ordenador permite a los sistemas de IA agéntica hacer un seguimiento de los niveles de existencias en tiempo real, identificar artículos extraviados y garantizar que los productos están correctamente clasificados. Si un artículo se agota rápidamente, el sistema puede activar la reposición o sugerir alternativas. Al aprender y adaptarse con el tiempo, la IA agéntica está haciendo que las compras en línea sean más rápidas, inteligentes y fluidas, tanto para los clientes como para las empresas.
Ahora que ya hemos visto ejemplos reales de IA agéntica, vamos a hablar de cómo construir una.
Si está desarrollando una aplicación basada en visión por ordenador, el uso de los últimos modelos como Ultralytics YOLO11 puede ayudar a su sistema de IA agéntica a comprender mejor su entorno. Gracias a su compatibilidad con diversas tareas de visión por ordenador, YOLO11 puede hacer posible que los sistemas de IA agéntica analicen los datos visuales con precisión.
A continuación te explicamos cómo puedes crear un sistema de IA agéntica con YOLO11:
Estas son algunas de las principales ventajas que los sistemas de IA agéntica pueden aportar a diversos sectores:
Aunque la IA agéntica ofrece muchas ventajas en distintos sectores, también es importante ser consciente de las posibles limitaciones que conlleva. Estas son algunas de las principales preocupaciones que hay que tener en cuenta:
En general, aunque los sistemas de IA agéntica tienen mucho que ofrecer, es importante equilibrar sus ventajas con consideraciones éticas, transparencia y una regulación adecuada para garantizar que se utilicen de forma responsable.
Cuando se combinan con modelos de IA Vision como YOLO11, los sistemas de IA agéntica pueden cambiar el funcionamiento de la automatización. Desde los coches autoconducidos hasta las compras en línea y la asistencia sanitaria, estos sistemas ayudan a las empresas a trabajar de forma autónoma y a mayor velocidad.
Sin embargo, aún quedan por resolver problemas como la parcialidad, la falta de transparencia y la falta de claridad de la normativa. A medida que los sistemas de inteligencia artificial mejoren, será fundamental encontrar el equilibrio adecuado entre innovación y responsabilidad para sacar el máximo partido de estas innovaciones.
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