Este boletín tiene como finalidad mostrar casos de uso de la Inteligencia Artificial (IA) de mayor complejidad, donde se requieren evaluaciones de situación, análisis de falencias, formulación de soluciones y actualización constante de resultados. Estas tareas pueden resolverse mediante procedimientos automáticos, ejecutados por un “LLM compuesto” —al que denominaremos Agente IA autónomo, o más propiamente IA agéntica—, capaz de desarrollar procesos iterativos de mejora continua hasta alcanzar niveles óptimos de calidad.
CASO DE ESTUDIO: DESARROLLO DE UN PLAN DE MERCADEO
Se presenta un ejemplo que, aunque inicialmente parece sencillo, adquiere progresiva sofisticación: la creación de un Plan de Mercadeo para el lanzamiento de un nuevo producto. Esta tarea se encomienda a un agente de IA, o a un grupo de agentes, responsables de elaborar, revisar, actualizar y generar una versión final de alta calidad.
DIFERENCIAS CON EL TRABAJO HUMANO
Mientras que una persona suele desarrollar un borrador, revisarlo, consultarlo con otros y ajustarlo gradualmente, el Agente IA “no posee una tecla de retroceso”. En su lugar, genera una primera versión completa de manera casi inmediata. Esto no significa que el resultado sea definitivo: puede y debe ser perfeccionado, pero a través de ciclos sucesivos.
EVALUACIÓN ITERATIVA: CRÍTICA Y ACTUALIZACIÓN
El procedimiento se compone de los siguientes pasos:
- Solicitar al Agente IA un primer borrador del plan.
- Enviar ese borrador al mismo u otro agente para someterlo a un proceso de crítica.
- Solicitar al Agente IA la actualización del documento tomando en cuenta las observaciones.
- Repetir este ciclo de crítica y actualización tantas veces como sea necesario. Con cada iteración, el plan alcanza un nivel más refinado y efectivo.
(Reutilizar un mismo agente puede implicar un entrenamiento previo en la nueva tarea. Utilizar uno distinto para cada función también es una posibilidad, siempre que cumpla los requisitos.)
AGENTE IA COMO ORQUESTADOR
El rol de un Agente IA puede variar según el nivel de complejidad. En algunos casos, actúa como una herramienta puntual —por ejemplo, para buscar información normativa específica—. Pero su verdadero potencial emerge cuando debe resolver tareas que requieren mejoras sucesivas y complejas. En tales casos, el Agente puede asumir el rol de “Orquestador”, gestionando de forma autónoma un ciclo de crítica, análisis y actualización, bajo parámetros predefinidos y sin intervención humana.
CONCLUSIÓN
Este enfoque abre paso a una mayor automatización y versatilidad en la interacción con la IA: desde el uso como herramienta de ejecución estática, hasta su configuración como un sistema dinámico, autónomo y orientado a la mejora continua, con mínima o nula supervisión humana.
Fuente: Using Agentic AI to create smarter solutions with multiple LLMs (step-by-step process).
Disponible en: YouTube. https://www.youtube.com/watch?v=O0GNrvO7wD0
