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La cruda realidad sobre los agentes de IA y la precisión

2 weeks ago | planetachatbot.com | Cobus Greyling

Con toda la emoción que rodea a los agentes de IA, hay dos áreas que se están descuidando… la seguridad y la precisión. En este artículo quiero echar un vistazo al estado de la precisión de los agentes de IA. ¿Hasta qué punto son precisos los agentes de IA? Bueno, depende… hay varias cosas a tener en cuenta…¿Las tareas son más generales o específicas? ¿Cuánto tardaría un especialista humano en completarla? ¿Cuál es la complejidad de la tarea? ¿Cuántos pasos hay que dar?
Creación de una infraestructura de datos para IA Agentic

1 month ago | planetachatbot.com | Anthony Alcaraz

La arquitectura de datos empresarial actual no se diseñó para la IA de los agentes. Se construyó para una época en la que los datos servían como un registro histórico, estático, compartimentado y recuperado principalmente a través de consultas explícitas.
Búsqueda en la web de OpenAI

1 month ago | planetachatbot.com | Cobus Greyling

La siguiente tabla ofrece un desglose detallado de los costes de los modelos de OpenAI. Desde mi punto de vista, OpenAI destaca en dos áreas clave…En primer lugar, sus modelos demuestran sistemáticamente una precisión y alineación superiores. Numerosos estudios destacan los modelos de OpenAI como los mejores en términos de fiabilidad y eficacia. En segundo lugar, destaca la simplicidad de su ecosistema.
Cómo construir un agente informático de OpenAI (modelo CUA)

1 month ago | planetachatbot.com | Cobus Greyling

Yo, como tantos otros, vi la demostración informática de OpenAI en la que mostraban su implementación de Operator. Lo que me entusiasmó fue el hecho de que Operator hace uso de un modelo CUA, Computer-Using Agent (CUA) model. Este es un buen ejemplo de cómo las capacidades multimodales de los modelos se están expandiendo con la visión y siendo capaces de interpretar GUIs dentro de un navegador.
Los agentes de IA están cambiando nuestra relación con los datos

2 months ago | planetachatbot.com | Cobus Greyling

Notice: Undefined index: uniqueId in /home/planetac/public_html/wp-content/plugins/generateblocks/includes/blocks/class-container.php on line 1004La primera oleada trajo consigo un acceso sin precedentes a los datos, democratizando el acceso al conocimiento. Ahora estamos entrando en una era de datos altamente personalizados y contextualizados, adaptados a cada usuario, una audiencia de uno.
Convertir conversaciones en flujos de trabajo

Mar 5, 2025 | planetachatbot.com | Cobus Greyling

La automatización todavía parece depender de flujos de trabajo bien estructurados para ofrecer respuestas coherentes y precisas a las consultas de los clientes. OpenAI ha llevado a cabo una investigación en la que utiliza la documentación de una organización para crear flujos de trabajo o lo que se conoce como datos gráficos. Esencialmente, nodos y aristas que actúan como puntos de decisión. Pero, ¿qué hacer si no hay documentación o manuales de formación que utilizar como fuente?
De los flujos de trabajo artesanales a los agentes de IA, pasando por los flujos de trabajo agenéticos

Feb 27, 2025 | planetachatbot.com | Cobus Greyling

Durante décadas hemos tenido un enfoque de elaboración manual y mapeo de procesos de principio a fin. Por ejemplo, en el caso de una empresa que construía un chat comprado, había que diseñar y desarrollar sus flujos para todos y cada uno de los escenarios posibles. Cada uno de estos flujos estaba vinculado y destinado a abordar una determinada intención del cliente y, una vez detectada la intención, se invocaba un determinado flujo predeterminado y fijo.
Nuevos mercados netos en el contexto de los agentes de IA y Agentic «X» - Planeta Chatbot

Dec 26, 2024 | planetachatbot.com | Cobus Greyling

Un nuevo mercado neto es un mercado que surge debido a la creación de una categoría de productos o una tecnología totalmente nuevas. No se trata de una ampliación o modificación de un mercado existente. Representa necesidades u oportunidades de clientes sin explotar previamente y suele implicar una innovación que desbloquea la demanda donde antes no existía.
6 elementos clave de Prompt Engineering para agentes de IA

Dec 18, 2024 | planetachatbot.com | Cobus Greyling

Un prompt bien construido encapsula toda la información necesaria, garantizando que el Agente de IA genere respuestas precisas y ejecute las tareas con eficacia. Combinando sistemáticamente componentes específicos, el prompt proporciona un marco completo para que el LLM funcione de forma óptima. Los 6 elementos esenciales de AI Agent Prompt Engineering son los siguientes:Se trata de la descripción original de la tarea proporcionada por el usuario, que describe el objetivo y el resultado deseado.
Interfaz agente-ordenador (ACI) de IA

Nov 26, 2024 | planetachatbot.com | Cobus Greyling

Con los avances de Claude 3.5 en Sonnet, los modelos lingüísticos han evolucionado hasta convertirse en agentes de IA capaces de realizar acciones autónomas como navegar por Internet, ejecutar cálculos, controlar software y completar tareas del mundo real. Esto supone un cambio significativo, ya que se pasa de completar textos de forma pasiva a resolver problemas y ejecutar tareas de forma proactiva.