Comprensión de la Agencia AI: Cómo los Sistemas Automatizados Entienden su Entorno

Comprensión de la Agencia AI es el proceso mediante el cual un sistema automatizado recopila e interpreta información sobre su entorno a través de sensores digitales o físicos. Este proceso es el primer paso esencial en el ciclo ‘percibir-pensar-actuar’ de un agente, ya que la calidad de su comprensión determina directamente la calidad de sus decisiones y acciones posteriores.

Entender la comprensión de la agencia AI es muy importante porque define la frontera entre lo que un agente sabe y lo que no sabe. Los enfoques de observación de la agencia son diversos y poderosos, incluyendo desde la interpretación de texto hasta el procesamiento avanzado de imágenes. Esta guía ofrece un análisis práctico de cómo los agentes AI perciben ambos mundos, el digital y el físico, los desafíos a los que se enfrentan y cómo esta capacidad está evolucionando.

Cosas que recordar sobre la Comprensión de la Agencia AI

• La percepción es interpretación, no solo recopilación de datos. Es un proceso importante en el que un agente transforma datos sensorios crudos—de API, texto o cámaras—en una comprensión estructurada sobre su entorno.
• Los agentes perciben los mundos digitales y físicos de manera diferente. Ellos ‘leen’ el mundo digital a través de API y código, mientras que ‘ven’ el mundo físico mediante sensores como la visión por computadora y LiDAR.
• El mayor desafío en la percepción de un agente de IA es la incertidumbre. Los datos del mundo real suelen ser ‘ruidosos’ y confusos, lo que requiere que los agentes filtren la información innecesaria para comprender claramente el estado real del ambiente.
• Los agentes manejan la incertidumbre combinando sensores. Para construir un conocimiento confiable, un agente combina datos de múltiples fuentes (por ejemplo, utilizando tanto cámaras como radar) para superar las limitaciones de cualquier sensor individual.
• El futuro de la percepción es multidimensional. La próxima generación de agentes tendrá la capacidad de procesar y sintetizar simultáneamente texto, imágenes y audio para lograr una comprensión contextual más parecida a la humana.

¿Qué es la percepción de un agente de IA?

La percepción de un agente de IA es el mecanismo a través del cual un agente recoge y entiende automáticamente los datos del entorno que lo rodea. Es el puente entre los datos crudos y caóticos del mundo real y la información estructurada necesaria para la toma de decisiones del agente.

¿Por qué la percepción no es simplemente ‘recoger datos’?

La percepción de un agente de IA es un proceso de dos pasos. El primer paso es recopilar datos brutos a través de un sensor. El segundo paso, más importante, es interpretar esos datos y convertirlos en un formato estructurado. Por ejemplo, un agente no solo recibe un millón de puntos de imagen de una cámara; su sistema de percepción debe interpretar esos puntos para identificar objetos, personas y sus relaciones espaciales.

Esta comprensión del entorno por parte de la IA es lo que permite al agente construir un modelo útil de su mundo y desarrollar percepción de agente inteligente.

¿Cómo los agentes de IA perciben el mundo digital?

Para la mayoría de las aplicaciones comerciales, el entorno de un agente es digital. ‘Perciben’ este mundo leyendo texto, analizando sintaxis de código y comunicándose con otros sistemas de software.

¿Cómo pueden los agentes ‘leer’ información basada en texto?

• Mecanismo: Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP).
• Funcionamiento: El NLP es un campo de la IA que permite a las computadoras comprender texto y lenguaje hablado de manera similar a como lo hacen los humanos. Los agentes modernos utilizan modelos avanzados de NLP para extraer significado, intenciones, hechos (como nombres, fechas y organizaciones), y sentimientos a partir de texto no estructurado.
• Aplicación en negocios: Un representante de servicio al cliente puede leer un correo de soporte entrante y usar NLP para determinar que el cliente está ‘enojado’ (análisis de sentimientos) y que su problema se relaciona con un ‘error de facturación’ (extracción de intención), luego dirigir el ticket al departamento adecuado.

¿Cómo pueden los agentes ‘ver’ sitios web y aplicaciones?

• Mecanismo: Extracción de datos web y análisis de DOM.
• Funcionamiento: Un agente no ve una página web de manera visual. En cambio, accede al código subyacente de la página—el Modelo de Objeto del Documento (DOM)—para ‘leer’ su contenido, identificar la estructura, y localizar elementos específicos como texto, botones y campos de datos. Este es el método principal por el cual los agentes de IA recopilan datos de la web.
• Aplicación en negocios: Un agente de inteligencia competitiva podría ser encargado de monitorear el sitio web de comercio electrónico de un competidor. Puede usar el análisis de DOM para navegar a una página de producto y extraer el precio actual, nivel de inventario y calificaciones de los clientes, proporcionando datos valiosos del mercado.

¿Cómo pueden los agentes extraer datos de otro software?

• Mecanismo: Interfaces de Programación de Aplicaciones (APIs).
• Método de funcionamiento: Una API es el método más confiable para que los agentes de IA comprendan el entorno en el ecosistema de software de la empresa. La API proporciona una forma estructurada y predecible para que los agentes soliciten datos de otros sistemas (como CRM o ERP) y reciban esos datos de manera limpia y legible para las máquinas.
• Situación de uso en negocios: Un empleado de ventas puede tener como objetivo ‘Preparar un informe resumido para la reunión de las 2 de la tarde.’ Utilizará la API de Salesforce para obtener información de contacto del cliente, la API de Zendesk para identificar tickets de soporte recientes y la API del sistema de pagos de la empresa para obtener el historial de pagos del cliente.

¿Cómo pueden los agentes de IA entender claramente el mundo físico?

Para aplicaciones en robótica, logística y vehículos autónomos, el reconocimiento está relacionado con la interpretación de señales del mundo físico.

¿Cómo ‘ven’ los agentes mediante la visión por computadora?

• Mecanismo: Modelo de Identificación de Imágenes y Detección de Objetos.
• Método de funcionamiento: La visión por computadora es un campo de la IA que entrena a las máquinas para interpretar y comprender el mundo visual. Un agente procesa datos de píxeles de la fuente de la cámara para identificar objetos, clasificarlos (por ejemplo: ‘esto es una persona’, ‘esto es un coche’) y comprender su posición en el espacio tridimensional. La precisión de estos sistemas ha mejorado significativamente, con algunos modelos superando ya el rendimiento humano en tareas específicas de clasificación de imágenes.
• Situación de uso en negocios: Un sistema de pago automático en una tienda minorista, como Amazon Go, utiliza una serie de cámaras y modelos de visión por computadora para identificar los artículos que los clientes retiran del estante, agregándolos automáticamente a su carrito de compras digital.

¿Cómo ‘escuchan’ los agentes mediante el procesamiento de sonido?

• Mecanismo: Conversión de Voz a Texto y Reconocimiento de Sonido.
• Cómo funciona: El sistema de percepción de un agente AI puede convertir el lenguaje hablado en texto legible por máquina para un procesamiento adicional. También se puede entrenar para reconocer sonidos no lingüísticos, como alarmas de incendio, vidrio roto o sonidos específicos de una máquina defectuosa.
• Situación de uso en el negocio: Un asistente controlado por voz en un almacén puede reconocer el comando de un trabajador como ‘recoger artículo #B72,’ convertirlo en texto y enviar instrucciones al sistema de gestión de inventario.

¿Cómo perciben los agentes su ubicación y movimientos?

• Mecanismo: GPS, LiDAR (Detección y Rango de Luz) y Unidades de Medición Inercial (IMUs).
• Cómo funciona: Estos sensores físicos proporcionan datos cruciales para cualquier agente móvil. GPS proporciona ubicación, IMUs (incluyendo acelerómetros y giroscopios) ofrecen orientación y movimiento, y LiDAR crea un mapa 3D preciso del entorno circundante midiendo distancias con láser.
• Situación de uso en el negocio: La percepción inteligente de un agente en un vehículo autónomo es el resultado de estos sensores trabajando juntos. Usa LiDAR para determinar distancias precisas a otros vehículos, cámaras para reconocer colores y tipos de esos vehículos, y GPS para identificar su posición en el mapa, creando un modelo integral del entorno alrededor.

¿Cuál es el mayor desafío en la capacidad de percepción de un agente AI?

El mayor desafío en la capacidad de percepción de un agente AI es la incertidumbre. El mundo real, ya sea digital o físico, es complejo y difícil de predecir.

¿Por qué el mundo real es difícil para que el agente perciba con precisión?

• Datos ‘ruidosos’: Los sensores no son perfectos. Las observaciones de la cámara pueden estar obstruidas por la lluvia, las grabaciones de audio pueden distorsionarse por ruido de fondo, y los datos textuales de la web pueden estar llenos de errores ortográficos y gramaticales. El sistema sensorial del agente debe ser capaz de filtrar este ruido para encontrar la señal real.
• Ambigüedad: Un mismo input sensorial puede tener varias interpretaciones plausibles. Las frases ‘escribe ahora mismo’ y ‘sí, escribe ahora mismo’ suenan idénticas pero tienen significados diferentes. El agente debe utilizar el contexto para resolver esta ambigüedad.

¿Cómo maneja un agente de IA esta incertidumbre?

• Fusión de sensores: Esta es una técnica utilizada para combinar datos de múltiples sensores diferentes para construir una imagen más confiable y completa del entorno. Por ejemplo, un vehículo autónomo combinará datos de sus cámaras, LiDAR y sistemas de radar. Si la cámara se ve cegada por la luz del sol, LiDAR y el radar todavía pueden detectar los obstáculos, lo que hace que el sistema sea mucho más robusto.
• Modelos probabilísticos: En lugar de asumir que una percepción es segura, un agente puede usar probabilidades para expresar su nivel de confianza. Puede concluir, ‘Basado en este correo electrónico, hay un 90% de probabilidad de que el cliente quiera un reembolso y un 10% de probabilidad de que quiera un cambio’, lo que le permite tomar decisiones más cautelosas y razonables.

¿Cuál es la relación entre la percepción de un agente de IA y el modelo del agente?

La percepción y el modelo del mundo interno del agente tienen una relación simbiótica. Uno construye al otro, y el otro perfecciona al primero.

¿Cómo construye la percepción el modelo del ‘mundo interno’ del agente?

El modelo interno de un agente es su memoria o comprensión de cómo funciona el mundo. Este modelo se construye y actualiza con el tiempo basándose en el flujo continuo de percepciones del agente. Por ejemplo, un robot aspirador puede comenzar sin un mapa de la habitación. A medida que se desplaza, utiliza sensores para percibir las paredes y el mobiliario, gradualmente construyendo un mapa (modelo) del entorno.

¿Cómo mejora el modelo la percepción?

Una vez que existe el modelo, el agente puede usarlo para predecir lo que espera percibir a continuación. Esto le permite concentrar sus recursos sensoriales de manera más efectiva. Por ejemplo, si el modelo del robot aspirador indica que hay una pared justo adelante, puede dedicar más potencia a sus sensores de corto alcance para evitar choques, utilizando su modelo para guiar las observaciones del agente.

¿Cuáles son los conceptos erróneos comunes sobre la percepción de la IA?

Mito #1: Los agentes de IA ‘ven’ o ‘oyen’ como los humanos.

Realidad: Esto no es exacto. La percepción de un agente de IA es un proceso puramente matemático. Involucra reconocer patrones en los datos, ya sea puntos de imagen, ondas sonoras o texto, y hacer coincidirlos con categorías conocidas. No está relacionado con experiencias subjetivas, consciencia o comprensión como la de los humanos. Un agente puede reconocer a un gato en una imagen, pero no tiene noción de lo que es un gato.

Mito #2: Mejores sensores automáticamente conducen a una mejor percepción.

Realidad: Aunque los sensores de alta calidad son importantes, la capacidad del agente para interpretar los datos es mucho más crucial: un agente con un modelo cognitivo superior (es decir, un mejor software) puede superar con frecuencia a un agente con mejor hardware pero menos inteligencia. La inteligencia reside en la capacidad de interpretación, no solo en la recopilación de datos.

¿Cómo se desarrollará la cognición de los agentes de IA en el futuro?

El futuro de la cognición de los agentes de IA es multimodal, permitiendo a los agentes entender el mundo de manera más comprehensiva y similar a los humanos.

¿Qué es la percepción multimodal?

La percepción multimodal en agentes de IA es la capacidad de procesar y sintetizar información de múltiples formatos de datos, como texto, imágenes y audio. Al integrar estas diversas entradas, el agente logra una comprensión más completa del contexto, lo que le permite generar resultados más precisos y matizados.

Al igual que los humanos combinan la vista y la audición para obtener una imagen completa, este agente integra múltiples entradas de datos para lograr una comprensión contextual más profunda, permitiéndole generar respuestas más precisas y sofisticadas.

Sin embargo, según un estudio de Microsoft y la encuesta de Large Multimodal Agents de arXiv, la percepción multimodal no solo se detiene en el procesamiento simultáneo de diferentes tipos de entradas, sino que también requiere:

1. Alineación e integración multimodal – La capacidad de conectar e integrar información a través de diferentes modalidades, identificando las relaciones entre los objetos vistos en imágenes, mencionados en textos y escuchados en audio.
2. Plataforma sensible al contexto – Integrar representaciones abstractas con los contextos ambientales, reduciendo errores mediante la identificación del entendimiento en realidades observables
3. Integración temporal – La capacidad de mantener modelos cognitivos consistentes a lo largo del tiempo, siguiendo los cambios en el entorno y actualizando las representaciones internas correspondientes
4. Priorización basada en la atención – Capacidad de enfocar y asignar recursos de cómputo a los aspectos más relevantes de las entradas de múltiples fuentes según las demandas de la tarea y la prominencia del entorno
5. Lógica de la incertidumbre – Gestionar información incompleta o contradictoria entre métodos mediante un mecanismo de inferencia probabilística.

Esta arquitectura cognitiva representa un avance significativo sobre los sistemas monolíticos, permitiendo una interacción más dinámica en entornos complejos y dinámicos, donde el conocimiento surge de la integración de múltiples canales de percepción en lugar de cualquier cantidad fija de información de forma aislada.

¿Cuál será el impacto del desarrollo de los agentes de inteligencia artificial?

• Comprensión de Entornos Más Complejos: Esto permitirá a los agentes operar en contextos más complejos y menos estructurados. Por ejemplo, un agente multisensorial podría ver videos de evaluación de productos, escuchar el tono de quienes evalúan, y leer comentarios para tener un entendimiento completo y complejo sobre las emociones del cliente.
• Interacciones Humano-Agente más Naturales: Este desarrollo llevará a una colaboración humano-agente más sofisticada y más natural. Podrás mostrar a tu agente una imagen de una parte dañada, describirle el problema y comprenderá el panorama completo para realizar un pedido de reemplazo, creando así una experiencia verdaderamente fluida para el usuario.

Conclusión

La capacidad de acción inteligente de un agente de IA está inherentemente limitada por la calidad de su percepción de la IA. Aunque los mecanismos por los cuales los agentes de IA perciben el entorno, desde el NLP hasta la visión por computadora, son logros tecnológicos impresionantes, su verdadero significado radica en cómo sirven al propósito final del agente. Un mecanismo de decisión perfecta es inútil si opera sobre información sesgada o malinterpretada, lo que convierte la percepción del agente inteligente en el paso más crítico en todo el proceso de autonomía.

A medida que avanzamos hacia un futuro dominado por agentes multidisciplinares, la sofisticación de cómo los agentes de IA entienden los datos solo aumentará. Los avances actuales en la detección autónoma de IA y la comprensión del entorno de la IA son factores cruciales que permiten sistemas más capacitados y confiables. En última instancia, la calidad de la observación de la agencia constituye la base de todas las demás capacidades autónomas, marcando la diferencia entre un bot básico y un sistema verdaderamente inteligente.