La inteligencia artificial está evolucionando rápidamente y hoy ya no basta con que un sistema “responda” una consulta: las organizaciones buscan soluciones capaces de analizar, planificar y ejecutar tareas de forma más autónoma.
En ese contexto, el Magíster en Business Analytics UC realizó el webinar Agentes inteligentes y modelos de lenguaje, dictado por Marcelo Mendoza, profesor UC e investigador especializado en inteligencia artificial y analítica avanzada, quien explicó cómo los modelos de lenguaje están dando paso a una nueva generación de sistemas: los agentes inteligentes.
Durante la charla, el profesor abordó el impacto de los modelos de lenguaje (LLM) en distintas industrias y cómo estas tecnologías han pasado de generar texto a convertirse en herramientas clave para el trabajo profesional.
Hoy, estos modelos se utilizan para resolver tareas como análisis de información, generación de reportes, automatización de respuestas, apoyo en procesos y asistencia a la toma de decisiones.
Sin embargo, su verdadero potencial aparece cuando se combinan con nuevas estrategias que mejoran su desempeño y los transforman en sistemas más robustos y “operativos”.
Modelos de lenguaje: la base de una IA más útil para organizaciones y profesionales
Uno de los puntos centrales del webinar fue comprender por qué los modelos actuales funcionan mejor como asistentes: gracias a técnicas como el instruction tuning, que permite ajustar un modelo para que responda con mayor precisión a instrucciones concretas.
Esto se traduce en sistemas capaces de entregar respuestas más alineadas a lo que una persona necesita, especialmente cuando se trata de tareas aplicadas en contextos reales.
En paralelo, también se revisaron estrategias de prompting avanzadas como chain-of-thought, un enfoque que invita al modelo a “razonar paso a paso” para resolver problemas complejos. Esto resulta especialmente relevante en escenarios donde la respuesta no es inmediata, sino que requiere estructura, análisis o una secuencia lógica, como evaluación de alternativas, revisión de información o resolución de tareas con múltiples variables.
Agentes inteligentes: el salto desde responder hacia actuar
Como se vio en el webinar, el futuro de la IA no está únicamente en modelos más grandes, sino en la forma en que estos modelos trabajan como agentes inteligentes. A diferencia de un chatbot tradicional, un agente puede cumplir objetivos, mejorar su desempeño en el proceso y entregar resultados más sólidos gracias a ciclos de evaluación y refinamiento.
En la presentación, Marcelo Mendoza explicó enfoques como self-refine, en el cual el modelo genera una respuesta inicial y luego la revisa para mejorarla, corregirla o fortalecerla.
También se exploraron estrategias con múltiples agentes, capaces de proponer distintas soluciones, contrastarlas y llegar a una respuesta final más robusta.
Este tipo de dinámicas permite aumentar la calidad sin depender únicamente del modelo base, abriendo oportunidades para aplicaciones más sofisticadas en empresas y organizaciones.
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