Con la vuelta al cole toca revisar el contenido de mi curso de IA para empresas con todas las novedades que se han producido durante el verano, así que estoy pensando que ha llegado el momento de subirle el nivel y enfocarlo más en la creación de Agentes.
Va a ser difícil porque aún me encuentro mucha gente que ni siquiera tiene un usuario de ChatGPT, pero creo que vale la pena porque los agentes son realmente lo que hacen realidad la promesa que la IA nos ha estado haciendo durante muchos años.
El problema es que mucha gente espera que con pedirle algo a la IA ya se encargue de hacerlo, pero no es tan fácil como parece. Aquí algunos ejemplos de lo que la gente no hace y por lo que la IA genera resultados decepcionantes:
1. Como no sabe lo que son los Arneses, le pide a la IA cosas muy diferentes usando siempre el mismo modelo. Esperan que la IA sea capaz de decidir por sí misma el nivel de esfuerzo que debe realizar para la tarea encomendada, pero por desgracia esto no ocurre así y si no se elige el modelo adecuado en función de la tarea el resultado no será el óptimo.
2. Como no sabe qué son las Habilidades, le pide cosas a la IA esperando que recuerde las condiciones anteriores que se le habían indicado. Pero esto no es así, porque como no solemos ser muy precisos con el prompt y además está el problema de la memoria. Así que para que la IA haga siempre las cosas igual hay que crear una habilidad para cada proceso.
3. Como no sabe qué son los Complementos, no puede pedir a la IA que trabaje con sus documentos, programas, ... y se pierde una de las ventajas de los Agentes, que tengan capacidad de ejecución en tu ordenador, en la nube y en Internet. Pero aquí nos encontramos con el problema de la confianza en la IA, lo cual es una batalla que aún está por librar.
4. Como no sabe qué son las Programadas, no sabe que puede hacer que una habilidad se ejecute de manera automática en un momento determinado y de forma recurrente. Pero claro, el problema también es que muchas veces no se sabe el tipo de cosas que se pueden automatizar y mucho menos cómo configurarlo, así que volvemos al tema de los Arneses.
5. Como no sabe qué son los Bucles, no entiende el valor que tiene que la IA trabaje de manera recurrente en la búsqueda de una solución. Lo normal es conformarnos con el primer resultado, pero con la IA se puede ir mucho más allá. Definir correctamente el objetivo y las condiciones de trabajo es fundamental cuando trabajamos con Agentes.
6. Como no sabe qué son los Grafos, no está sacando provecho a la posibilidad de que varios Agentes de IA trabajen de manera coordinada. Quizás ya haya comprobado el valor de que una IA revise el trabajo realizada por otra, pero esto es sólo el principio, porque cuando creamos una estructura de agentes que colaboran entre sí el resultado se magnifica.
7. Como no sabe qué son los Artefactos, se está perdiendo una de las grandes utilidades de la IA: crear herramientas que nos permite visualizar y automatizar procesos de trabajo. Pero no sólo eso, cuando pedimos a la IA que genere un artefacto la estamos ayudando a entender mejor el proceso y nos dará mejores resultados.
Y ya paro porque la cosa se está alargando. Pero bueno, supongo que pronto tendré que ampliar el temario porque todo apunta a que los laboratorios de IA van seguir sacando nuevas funcionalidades, por lo que los que nos dedicamos a enseñar a usar la IA vamos a tener trabajo para rato.
En todo caso, ya me gustaría a mi que todo fuera a través del Chat y la IA entendiera perfectamente lo que tiene que hacer sin necesidad de usar todas estas configuraciones, técnicas y herramientas. Quizás eso sea a lo que llaman la AGI.
Ya lo veremos …