Google Cloud Next24: Google se suma a la carrera de los Agentes IA •

¡Hola un día más!

Con la primavera empieza a llegar el buen tiempo y me apetece mucho estar contigo mientras me tomo un respiro para tomar un café, y te cuento en qué he estado ocupado esta semana.

Cada semana hay novedades en este mundo del machine learning, pero esta es la semana del Google Cloud Next ’24 que se celebra en Las Vegas. Así que es una de esas fechas señaladas a lo largo del año.

Lo que se deduce de lo que han presentado hasta la fecha en que escribo estas líneas, es que van a potenciar mucho el desarrollo de agentes de IA, diseñados para optimizar desde servicios al cliente hasta procesos internos corporativos. Está clara la batalla que hay en este área entre las grandes corporaciones, por eso te he hecho un resumen para que puedas echarle un vistazo a las líneas y puntos más importantes.

1. Desarrollo de Agentes AI en Google

Generative AI: De la teoría a la práctica

Google ha hecho grandes avances en Generative AI, una tecnología que permite a las máquinas aprender de grandes cantidades de datos y generar respuestas complejas y útiles. Este enfoque no solo mejora la eficiencia, sino que también abre nuevas vías para la creatividad y la innovación automatizada.
Importancia del modelo Gemini 1.5 Pro
- Ventajas del contexto ampliado: El modelo Gemini 1.5 Pro permite un entendimiento más profundo del contexto en las interacciones, lo que mejora la relevancia y precisión de las respuestas generadas por los agentes.
- Comparativa con GPT-4: Aunque GPT-4 ha sido un referente en el campo de la IA, Gemini 1.5 Pro se destaca por su capacidad para manejar contextos más extensos y su integración más fluida con otras herramientas de Google.

2. Aplicaciones de los Agentes AI

Customer Agents
- Optimización del servicio al cliente: Los agentes de IA de Google pueden manejar consultas de clientes de manera eficiente, reduciendo tiempos de espera y mejorando la satisfacción del cliente.
- Ejemplo en acción: Simple Fashion: En la empresa Simple Fashion, los agentes de IA han revolucionado el servicio al cliente al proporcionar respuestas personalizadas a las consultas de moda, mejorando significativamente la experiencia de compra.
Employee Agents
- Asistencia en tareas repetitivas y complejas: Estos agentes están diseñados para asistir en tareas que requieren precisión y repetición, liberando a los empleados para que se enfoquen en tareas más estratégicas.
- Ejemplo de uso en el ámbito laboral: En el sector financiero, los agentes de IA han sido utilizados para automatizar la entrada de datos y análisis de transacciones, aumentando la eficiencia y reduciendo errores.

3. Herramientas y Plataformas para la Creación de Agentes

Vertex AI Agent Builder
- Pasos para la creación de un agente: Vertex AI Agent Builder proporciona una interfaz amigable para que los desarrolladores creen y desplieguen agentes de IA con facilidad, sin necesidad de conocimientos profundos en programación de IA.
- Integración con servicios de Google: Esta herramienta se integra perfectamente con otros servicios de Google, permitiendo que los agentes de IA utilicen y procesen datos de Google Cloud, por ejemplo.
Gemini y su impacto en el desarrollo de agentes: La plataforma Gemini es crucial para el desarrollo de agentes de IA, ya que proporciona las bases tecnológicas y el soporte para el aprendizaje automático y la generación de respuestas adaptativas.

4. Impacto en el Sector Empresarial

Adaptación de las grandes corporaciones: Grandes empresas están integrando rápidamente agentes de IA en sus operaciones, buscando mejorar la eficiencia y reducir costos.
Ejemplos de implementación en diferentes industrias
- Comercio electrónico: En comercio electrónico, los agentes de IA ayudan a personalizar la experiencia de compra, desde recomendaciones de productos hasta soporte post-venta.
- Salud: En el sector salud, estos agentes están revolucionando el acceso a información médica y la interacción con los pacientes.
- Finanzas: Los agentes de IA en finanzas gestionan desde la atención al cliente hasta el análisis de riesgos, transformando la forma en que las instituciones interactúan con sus clientes.

5. Desafíos y Consideraciones Éticas

Seguridad y privacidad en los agentes AI: La implementación de agentes de IA plantea serios desafíos en términos de seguridad y privacidad de datos, lo cual requiere una regulación y controles estrictos.
Riesgos potenciales de la automatización excesiva: La dependencia excesiva en la IA puede llevar a vulnerabilidades en sistemas y procesos, haciendo crucial el equilibrio entre automatización y supervisión humana.

6. Futuro de los Agentes AI

Proyecciones sobre innovaciones futuras: Se espera que los agentes de IA continúen evolucionando, con capacidades cada vez más sofisticadas y aplicaciones en nuevos campos.
Cómo los agentes AI podrían cambiar el panorama tecnológico: La integración cada vez mayor de la IA en la vida cotidiana podría alterar significativamente las interacciones humanas y los modelos de negocio.

Para tener una perspectiva más detallada y visual de lo que ha sido la Google Cloud Next ‘24 celebrada en Las Vegas, te invito a ver este video:

Por mi parte veo interesante el crear Agente IA pero en local, es decir en la máquina de cada uno y con el modelo LLM que uno elija. Hasta ahora no nos estamos dando cuenta de la importancia que tienen nuestros propios datos. Pero es más grave si son los datos de los clientes. En mi caso particular sería incapaz de hacer consultas a ChatGPT con datos de un cliente ya que mantener la privacidad de su información es parte de mi responsabilidad.

Pero la gente no es consciente de los peligros que esto conlleva y el uso indiscriminado pronto hará saltar todas las alarmas.

Es por esto que la creación de agentes en local me ha tenido absorto gran parte de esta semana. He aprendido bastante, y aunque realizar Agente IA usando la API de OpenAI, Gemini, Claude mistral etc, facilita esta labor. Al final el problema de los datos es el mismo. Crear un agente con los modelos de lenguaje open source actuales puede llegar a dar mejores resultados incluso que modelos más avanzados. Y no es sólo una cuestión de precio (los open source son gratuitos y el uso de APIs tiene coste).

Bueno sin más me despido hasta la semana que viene, que quien sabe qué nuevas novedades nos llegarán en este mundo tan cambiante del machine learning.

Si te interesa, aquí estaré contándote las novedades y otras cosas útiles que van surgiendo.

Raúl Jáuregui https://vialabsdigital.com