El presente documento tiene por objeto ofrecer un resumen de un video acerca del uso de la IA agéntica en procesos de investigación de cierta complejidad. En este tipo de casos, el objetivo no es únicamente obtener una respuesta a un problema o incógnita, sino hacerlo con un alto nivel de confiabilidad, precisión y relevancia, a fin de satisfacer adecuadamente una solicitud que exige calidad en los resultados. Para ello, el proceso se desarrolla en varias etapas, en las que intervienen distintos agentes IA, cada uno con las competencias necesarias para desempeñar la tarea correspondiente. Por su naturaleza, esta estructura difiere de las solicitudes habituales a un producto de IA.
RESOLUCIÓN DE TAREAS COMPLEJAS MEDIANTE AGENTES IA
Versión académica del contenido del video:
El uso de la inteligencia artificial (IA) en investigaciones va más allá de la simple formulación de preguntas. Su aplicación efectiva requiere una arquitectura metodológica estructurada, especialmente en áreas que demandan análisis riguroso y profundidad conceptual. En este contexto, la resolución de tareas complejas se concibe como un procedimiento de múltiples etapas, basado en la coordinación de agentes IA especializados, cada uno con funciones definidas y distintos niveles de experticia.
- Definición del objetivo investigativo
La primera fase consiste en clarificar y estructurar el objetivo de investigación. Un agente IA especializado en interpretación de problemas recibe la consulta inicial y la transforma en un planteamiento estructurado. Esto implica definir el tipo de salida esperada (por ejemplo, un conjunto de datos, un resumen conceptual o un informe analítico) y determinar los requisitos de información que guiarán el desarrollo posterior. La precisión en esta etapa es crítica, pues condiciona la efectividad de todas las fases subsiguientes.
- Elaboración de una hoja de ruta (plan de investigación)
Una vez definido el objetivo, un segundo agente —con capacidades estratégicas— diseña un plan de investigación. Este puede incluir la formulación de subpreguntas, la segmentación del problema en componentes abordables y la identificación de fuentes de datos pertinentes. El diseño de la hoja de ruta puede realizarlo un agente adicional o el mismo inicial, siempre que disponga de competencias en planificación investigativa.
- Recolección y curaduría de datos
En esta etapa, el agente encargado recopila información a través de interfaces de programación de aplicaciones (API), búsquedas semánticas o vectoriales y herramientas de minería de datos. La prioridad aquí es la fiabilidad de las fuentes. Se deben aplicar mecanismos de verificación para evitar sesgos, desinformación o datos degradados. Por ejemplo, en contextos médicos se recomienda recurrir a bases de datos revisadas por pares, mientras que en el ámbito jurídico deben priorizarse repositorios oficiales y jurisprudencia consolidada. La calidad prevalece sobre la cantidad.
- Análisis y validación de la información
Posteriormente, un agente con perfil de analista procesa y evalúa la información recopilada. Su tarea es verificar la coherencia interna, la credibilidad y el valor explicativo de los datos. Además, debe garantizar que no existan contradicciones sustanciales ni inferencias erróneas (alucinaciones) que comprometan las conclusiones. Si detecta inconsistencias, puede proponer una reformulación parcial del plan, incorporando nuevas fuentes o ajustando las hipótesis de trabajo.
- Generación de la respuesta final
En la fase final, un agente con competencias en comunicación y redacción integra los hallazgos en un producto claro, preciso y adaptado al público objetivo. Para ello se emplean modelos de lenguaje de gran escala (LLM), entrenados para producir textos coherentes, estructurados y adecuados al contexto académico, técnico o divulgativo requerido.
Evaluación del desempeño
La selección de los agentes y la garantía de su eficacia se apoyan en pruebas de referencia (benchmarks), diseñadas para evaluar tareas específicas en entornos técnicos y académicos. Estas métricas permiten calibrar el rendimiento y optimizar los procesos.
Consideraciones finales
El trabajo colaborativo entre agentes IA no busca únicamente acelerar tareas, sino garantizar confiabilidad y profundidad en los resultados. La implementación de agentes especializados en procesos investigativos representa un cambio de paradigma en la producción de conocimiento, con el potencial de incrementar significativamente la calidad y robustez de los hallazgos.
Fuente: Video disponible en YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=j_Q1cL6Cog4
