La IA agéntica se refiere a sistemas de inteligencia artificial, o agentes de IA, que pueden interactuar, razonar y actuar de forma autónoma o semiautónoma. Los agentes pueden evolucionar desde respuestas de un solo paso hasta el razonamiento de múltiples pasos, y desde la actividad dirigida hasta la automatizada. Pueden crecer desde una base de datos genéricos y públicos hasta datos propietarios y contextualmente relevantes.
La IA generativa se centra en crear contenido, como texto, imágenes o código, según indicaciones de entrada. Los modelos de IA generativa analizan la enorme cantidad de contenido, bases de datos y plataformas en los que han sido entrenados para predecir la mejor opción, y generan un resultado a partir de una indicación introducida por quienes los usan.
La IA predictiva analiza datos históricos y usa algoritmos estadísticos para clasificar, etiquetar y hacer predicciones sobre datos nuevos y no vistos. Anticipa lo que viene a continuación según lo que ya ha pasado. Está impulsada por modelos de aprendizaje automático y genera probabilidades o predicciones clasificadas en lugar de resultados garantizados. Los casos de uso incluyen predicción de abandono de clientes, modelado de públicos similares y pronóstico de tendencias de ventas futuras para informar estrategias de marketing.
Adobe lleva más de una década invirtiendo en IA predictiva usando inicialmente aprendizaje automático en Adobe Analytics y Adobe Target. Hoy en día, la IA predictiva se usa en aplicaciones creativas y de marketing para proporcionar automatización impulsada por información, generación de ideas inteligente y recorridos optimizados.
En Adobe, las aplicaciones independientes y que priorizan la IA agéntica usan uno o más agentes de Adobe Experience Platform para proporcionar experiencias de cliente inmersivas, como Adobe Brand Concierge. Las herramientas que priorizan los agentes usan uno o más agentes de Adobe Experience Platform para proporcionar funciones nuevas o mejoradas en aplicaciones de Adobe, como Adobe Experience Manager Sites Optimizer.
La IA predictiva es un tipo de inteligencia artificial que se basa en tecnología de aprendizaje automático para analizar datos y así identificar tendencias y predecir resultados.
La IA generativa crea contenido, como texto, imágenes, código, vídeo y audio, a partir de indicaciones. Se centra en la creación de contenido, expresión y resumen.
La IA agéntica es un sistema orientado a objetivos que puede actuar de forma autónoma con interacción humana limitada para lograr resultados. Se centra en la acción, toma de decisiones y ejecución de uno a múltiples pasos. La IA agéntica es la culminación de la IA generativa y puede usar tanto modelos predictivos como generativos. Estos modelos se pueden usar para hacer inferencias o crear contenido mientras persiguen un objetivo especificado, como lanzar una campaña o reaccionar a comentarios de clientes.
La IA empresarial se refiere a la integración de inteligencia artificial en las operaciones, sistemas y estrategias de grandes organizaciones. A diferencia de las aplicaciones de IA generales, como chatbots o asistentes de voz, la IA empresarial se ha creado para ampliar a escala y ofrecer seguridad y rendimiento para abordar diversas y complejas necesidades empresariales.
La IA empresarial puede:
- Automatizar tareas repetitivas como el procesamiento de facturas y asistencia a tus clientes.
- Proporcionar información predictiva como pronóstico de demanda y predicción de abandono.
- Optimizar cadenas de suministro, campañas de marketing y estrategias de ventas.
- Permitir decisiones al instante basadas en grandes conjuntos de datos.
Las empresas notifican mayor productividad, ahorro de costes y mejores experiencias de cliente como beneficios de adoptar soluciones de IA empresarial.
Sí, cuando se implementa correctamente. Las plataformas de IA empresarial como Adobe están diseñadas con marcos de gobernanza de datos, controles de acceso basados en roles, cumplimiento de normativas como el RGPD o la HIPAA, y canales de datos cifrados. Las organizaciones necesitan realizar auditorías continuas y monitorización de modelos de IA para prevenir el mal uso o sesgos y detectar la deriva de modelos o datos.
Todos los sectores pueden beneficiarse de la IA empresarial. Algunos de los principales sectores que han adoptado la IA empresarial incluyen:
- El sector financiero para detección de fraude y modelado de riesgos.
- El sector salud para apoyar diagnósticos y gestión de pacientes.
- El comercio minorista y comercio electrónico para aumentar la personalización y simplificar el pronóstico de inventario.
- El sector de la manufactura para ayudar con mantenimiento predictivo y control de calidad.
- El sector de la logística y cadena de suministro para sugerir optimizaciones de rutas y apoyar la planificación de demanda.
Comienza con un problema empresarial claro que debas resolver. Después podrás:
- Evaluar. Evalúa la preparación organizacional y selecciona tecnología de IA que esté desarrollada de manera responsable.
- Dirigir. Identifica y prepara casos de uso prioritarios y ponerlos a prueba según criterios empresariales y de IA ética.
- Adoptar. Forma y capacita a la organización, luego implementa teniendo en cuenta las directrices de marca u organizacionales.
- Monitorizar. Mide el rendimiento según referencias empresariales y de IA responsable para gestión continua de riesgos.
Más información en El punto de inflexión de la IA
