La inteligencia artificial est\u00e1 entrando en una nueva etapa. Tras a\u00f1os de expansi\u00f3n de los chatbots, la industria tecnol\u00f3gica apuesta ahora por sistemas capaces de razonar, utilizar herramientas y ejecutar tareas.<\/p>\n
Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA, considera que esta evoluci\u00f3n puede transformar la relaci\u00f3n entre las personas y la tecnolog\u00eda. Durante una conversaci\u00f3n con Marc Benioff, CEO de Salesforce, resumi\u00f3 su visi\u00f3n: con la inteligencia artificial podremos \u201csaberlo todo y hacer cualquier cosa\u201d.<\/p>\n
La afirmaci\u00f3n debe entenderse como una perspectiva sobre el potencial futuro de la tecnolog\u00eda, no como una descripci\u00f3n literal de las capacidades actuales. Los sistemas de IA dependen de los datos disponibles, los permisos y las herramientas a las que acceden.<\/p>\n
De responder preguntas a ejecutar tareas<\/strong><\/p>\n Seg\u00fan Huang, distintas tecnolog\u00edas han ampliado las capacidades de las m\u00e1quinas. La electricidad permiti\u00f3 alimentarlas, Internet facilit\u00f3 el acceso a enormes cantidades de informaci\u00f3n y la inteligencia artificial aporta una nueva capacidad: interpretar esos datos y utilizarlos para actuar.<\/p>\n Este cambio impulsa el desarrollo de los llamados agentes de IA. A diferencia de un chatbot tradicional, un agente puede conectarse con aplicaciones, consultar bases de datos, utilizar herramientas y completar tareas con una intervenci\u00f3n humana m\u00e1s limitada.<\/p>\n En el \u00e1mbito empresarial, NVIDIA habla de una evoluci\u00f3n hacia la denominada empresa ag\u00e9ntica. En este escenario, un agente podr\u00eda consultar informaci\u00f3n comercial, analizarla y continuar un proceso utilizando diferentes sistemas, sin que una persona tenga que especificar manualmente cada paso.<\/p>\n Por eso, \u201csaberlo todo\u201d no implica que una IA sea omnisciente. Su conocimiento est\u00e1 condicionado por las fuentes que puede consultar y por el contexto que recibe. Del mismo modo, \u201chacer cualquier cosa\u201d no significa que pueda actuar sin restricciones, sino que el n\u00famero de tareas digitales que puede ejecutar podr\u00eda aumentar progresivamente.<\/p>\n Koa lleva el concepto al entorno empresarial<\/strong><\/p>\n Koa, el modelo de razonamiento de Salesforce especializado en gesti\u00f3n de relaciones con clientes, ejemplifica esta transici\u00f3n.<\/p>\n Salesforce desarroll\u00f3 Koa utilizando NVIDIA Nemotron 3 Super, con t\u00e9cnicas de ajuste supervisado y aprendizaje por refuerzo. Para entrenarlo se emplearon escenarios sint\u00e9ticos inspirados en d\u00e9cadas de experiencia acumulada en sistemas CRM y diferentes sectores empresariales.<\/p>\n El modelo est\u00e1 dise\u00f1ado para resolver procesos concretos dentro de un entorno controlado y seguro hoy.<\/p>\n Salesforce afirma que, en sus pruebas internas de CRM Bench, Koa iguala o supera a algunos modelos l\u00edderes en determinadas acciones de CRM y registra una reducci\u00f3n significativa de errores. La compa\u00f1\u00eda tambi\u00e9n mantiene el control de los pesos del modelo y lo ejecuta en su propia infraestructura.<\/p>\n El sistema ya funcionaba internamente y la empresa hab\u00eda previsto ampliar progresivamente su acceso mediante programas piloto y una disponibilidad m\u00e1s amplia.<\/p>\n El control ser\u00e1 tan importante como la capacidad<\/strong><\/p>\n La expansi\u00f3n de los agentes de inteligencia artificial tambi\u00e9n plantea nuevas preguntas sobre seguridad y supervisi\u00f3n. Cuanto m\u00e1s aut\u00f3nomo sea un sistema, mayor importancia adquieren los permisos que recibe, los datos que puede consultar y las acciones que tiene autorizaci\u00f3n para ejecutar.<\/p>\n Huang sostiene que avanzar r\u00e1pidamente y desarrollar sistemas seguros no tienen por qu\u00e9 ser objetivos incompatibles. Desde su perspectiva, las compa\u00f1\u00edas deben detener un producto cuando no tengan suficiente confianza en su funcionamiento.<\/p>\n Otros l\u00edderes tecnol\u00f3gicos han planteado posiciones m\u00e1s cautelosas ante determinados escenarios de desarrollo de IA.<\/p>\n La evoluci\u00f3n descrita por Huang desplaza el foco desde una pregunta sencilla \u2014cu\u00e1nto puede saber una inteligencia artificial\u2014 hacia otra m\u00e1s compleja: qu\u00e9 puede hacer con lo que sabe y qui\u00e9n mantiene el control cuando sus decisiones no salen como estaba previsto. Ese ser\u00e1 uno de los principales desaf\u00edos a medida que los agentes asuman tareas cada vez m\u00e1s relevantes.<\/p>\n <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La inteligencia artificial est\u00e1 entrando en una nueva etapa. Tras a\u00f1os de expansi\u00f3n de los chatbots, la industria tecnol\u00f3gica apuesta ahora por sistemas capaces de razonar, utilizar herramientas y ejecutar tareas. Jensen Huang, fundador y CEO de NVIDIA, considera que esta evoluci\u00f3n puede transformar la relaci\u00f3n entre las personas y la tecnolog\u00eda. Durante una conversaci\u00f3n […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":432134,"comment_status":"closed","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[46],"tags":[],"class_list":["post-432133","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","category-ciencia-computacion"],"acf":{"antetitulo":""},"yoast_head":"\n