¿Qué es Agentic AI?

La inteligencia artificial de Agentic funciona de manera similar a un agente de viajes que organiza un viaje según preferencias y requisitos específicos. Por ejemplo, un usuario podría indicar fechas de viaje, un presupuesto, una aerolínea preferida, un deseo de un hotel cerca de la playa en una ubicación determinada y una reserva para cenar para dos cerca del hotel a las 7 p. m. del día después de la llegada. 

La IA agente dividiría esta entrada en tareas distintas y las delegaría a modelos de lenguaje grande (LLM) especializados. En primer lugar, se conectaría a un LLM asociado con la aerolínea elegida para identificar vuelos adecuados, teniendo en cuenta las limitaciones presupuestarias, el estado de fidelidad y las preferencias del usuario, como la selección de un vuelo nocturno. En función de la hora de llegada, la IA determinaría las fechas de reserva del hotel, reconociendo que el alojamiento solo es necesario a partir del día siguiente de la llegada de un vuelo nocturno. Luego se conectaría a un modelo de IA para que el proveedor del hotel reserve una habitación cerca de la playa usando información de pago almacenada, lo que garantiza que los datos confidenciales permanezcan seguros con la IA en lugar del proveedor. 

A continuación, la IA utilizaría la ubicación del hotel reservado para hacer reservas para cenar en los alrededores. Tendría en cuenta el cronograma establecido anteriormente (sabiendo que la reserva debería caer en el segundo día del viaje debido al vuelo nocturno) y completaría la reserva mediante la interfaz con un modelo de IA para los servicios de reserva específicos.

Este proceso demuestra cómo la IA agente coordina de forma inteligente tareas en múltiples dominios para satisfacer solicitudes complejas de los usuarios de manera eficiente.

La IA agente está transformando las industrias al ir más allá de la mera automatización. Los flujos de trabajo automatizados generalmente manejan tareas repetitivas, pero se quedan cortos en lo que respecta a los flujos de trabajo de extremo a extremo y carecen de verdadera autonomía. Por otro lado, los sistemas de IA agenticos pueden ingerir nuevos datos, interpretar condiciones cambiantes y tomar decisiones estratégicas. En entornos de ritmo rápido, que van desde la gestión de redes hasta los servicios financieros, esta agilidad es esencial para mantener un alto rendimiento, contener las amenazas rápidamente y capitalizar los cambios del mercado. Las empresas que adoptan IA agente pueden maximizar la eficiencia operativa, reducir los gastos generales y ofrecer experiencias de usuario más personalizadas.

• Cuidado de la salud: Los hospitales aprovechan la IA agente para monitorear los signos vitales de los pacientes y sugerir intervenciones oportunas. Al procesar indicadores de salud en tiempo real, los agentes inteligentes ayudan a los médicos a ajustar los planes de tratamiento sobre la marcha. 
• Robótica: Las máquinas autónomas utilizan algoritmos avanzados de toma de decisiones para navegar por fábricas, almacenes o entornos peligrosos. A través de la interacción y el aprendizaje constantes, pueden coordinar tareas, realizar inspecciones y detectar problemas de mantenimiento sin un comando humano directo. 
• Finanzas: Los algoritmos de inteligencia artificial de Agentic ejecutan operaciones, gestionan carteras y evalúan riesgos crediticios rápidamente. Su capacidad para interpretar datos fluctuantes en milisegundos abre nuevas posibilidades de rentabilidad y mitigación de riesgos. 
• Ciberseguridad: Ante el aumento de amenazas sofisticadas, la inteligencia agente puede detectar anomalías, aislar actividad maliciosa y responder instantáneamente, mucho antes de que los equipos de seguridad puedan reaccionar manualmente.

A pesar de su potencial, la IA agente enfrenta obstáculos. La interoperabilidad del agente/LLM y el acceso a fuentes de datos heredadas requieren un acuerdo común sobre controles de acceso y semántica. La toma de decisiones implica consideraciones éticas porque estos agentes autónomos pueden tomar decisiones impactantes, que a veces involucran datos confidenciales o resultados críticos. Además, las demandas computacionales de ejecutar procesos de aprendizaje continuo son considerables, lo que requiere infraestructuras robustas y una gestión cuidadosa de los recursos. Las organizaciones deben abordar estos problemas estableciendo marcos de gobernanza claros e invirtiendo en sistemas escalables que sustenten la inteligencia en tiempo real.

A medida que los costos del hardware disminuyen y los algoritmos evolucionan, la adopción de IA agente solo crecerá. Las investigaciones sobre metaaprendizaje y aprendizaje por transferencia (donde los sistemas de IA aprenden a aplicar conocimientos de un dominio a otro) prometen una inteligencia más versátil y similar a la humana. Además, el establecimiento de directrices y políticas industriales en torno a la responsabilidad, la privacidad y la confianza seguirá dando forma al crecimiento responsable de esta tecnología.

F5 habilita la IA agente al proporcionar conectividad segura y de alto rendimiento entre los sistemas de IA y las fuentes de datos distribuidas a las que necesitan acceder. Las capacidades integradas de red y seguridad de F5, como controles de acceso basados en políticas, cifrado en tránsito y gestión avanzada del tráfico, crean una base sólida para que la IA agente funcione de manera eficiente y segura. Al facilitar el acceso sin inconvenientes a los datos, F5 permite a las organizaciones liberar todo el potencial de la IA agente, impulsando la toma de decisiones inteligente y la excelencia operativa.

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