Agente de IA para optimizar datos (Recopila y Procesa): Modelos de Conocimiento. (I)

¿Es posible crear Agentes capaces de entender qué son los datos reales y útiles de los que no lo son? Los mejores datos para crear un modelo de Gen AI son los datos reales. Hoy os presentamos, un "Agente de Conocimiento" para desarrollar, usar y entrenar para cualquier función que deba acometer el Agente de IA.

Aunque podamos usar datos sintéticos, basándonos en la Economía de Datos, antes necesitamos un linaje y una limpieza de datos propios en profundidad, mucho antes de empezar a trabajar en un modelo concreto para nuestra Organización. 

La creación de un Agente de IA eficaz es compleja, requiere una profunda comprensión de la Economía de Datos, el Aprendizaje Automático y la Inteligencia Artificial, pero también requiere de una combinación de conocimientos sectoriales capaces de dar valor al Agente creado para un entorno real de producción.

Todos más o menos conocemos ya las ventajas de los Agentes, los puedes implementar para flujos increíbles que optimizan el trabajo en todos los departamentos y áreas. ¿Pero por qué no funcionan como deberían hacerlo? 

Un agente de IA diseñado para la recopilación y procesamiento de datos reales podría revolucionar la forma en que obtenemos y preparamos los datos para entrenar modelos de Gen AI, haciéndonos Autoeficientes.

Un modelo entrenando a otro...

Diseñar un Agente de IA que sea capaz de comprender las necesidades específicas de cada proyecto, así como de adaptarse a diferentes fuentes de datos y formatos no es para nada fácil, pero sí es posible, y muy beneficioso para cualquier Organización.

Estos modelos que podemos llamar "Agentes de Conocimiento" pueden ayudar a las máquinas a representar y razonar sobre el mundo real en el que operan, así que se convierten rápidamente en modelos muy poderosos si los creamos y usamos en una estrategia de despliegue que va más allá de la Tecnología y que tiene que ver con la Cultura de la Empresa.

Un agente de IA equipado con un Modelo de Conocimiento podría evaluar la coherencia y plausibilidad de los datos en relación con su conocimiento del mundo específico para el que se está entrenando en el flujo empresarial.
¿Ves el potencial?

Para abordar la creación de un Modelo para este objetivo necesitamos definir en la Compañía los"datos reales útiles". Este es el punto más importante para el éxito del modelo así que lo primero y necesario es establecer criterios claros y objetivos para determinar qué datos son considerados "útiles". Esto puede variar según el contexto y la tarea específica en el área concreta.

Pongamos un ejemplo, los datos útiles en un CRM, cuyo objetivo es la trazabilidad de la venta y, en una Empresa avanzada, la combinación de las Ventas y el Análisis de la Satisfacción.

En una primera capa de conocimiento, es obvio que los datos útiles son los requerimientos del cliente, sus datos personales de contacto que ha dado con pleno consentimiento a la Compañía en cuestión.

En una capa de inteligencia más optimizada los datos útiles son el origen del contacto y su intencionalidad de compra, el ciclo de venta de la compra, el tiempo en el que se ha dilatado un cierre (de la venta o la no compra) que se desprende de su información relacional con la Empresa.

Por otro lado, Datos inútiles son las duplicidades e incongruencias en flujos de trabajos desde el origen de la cuenta a su cierre, por ejemplo. 

Un agente de IA podría utilizar el procesamiento de lenguaje natural para analizar metadatos, descripciones y otros elementos textuales asociados con los datos, y así determinar su utilidad.

Los datos reales son a menudo ruidosos, incompletos y contienen inconsistencias. Un agente de IA debe ser capaz de manejar esta complejidad y ayudar a tomar decisiones para eliminar datos inútiles. Con el tiempo esas decisiones podrían ser totalmente autónomas, basándonos en un entrenamiento profundo del modelo y en la madurez digital de la Organización. 

Para ello, es prioritario un equipo mixto colaborador, entre los conocimientos de los procesos y los expertos en Ventas y en Marketing, todos ellos familiarizados en el modo de trabajar sincronizados basados en una Cultural Empresarial Ética. Dado que es un Agente que debe ser ético y velar por los datos más sensibles de una Organización y el trabajo de todos los departamentos de una Empresa, Autoeficiencia y Ética Empresarial van de la mano, afortunadamente, en este caso.

Un modelo con sesgo no funciona, por consiguiente, es importante que podamos comprender cómo el agente de IA llega a sus conclusiones, para poder confiar en sus resultados y detectar posibles sesgos.

Un agente de IA entrenado para la recopilación y procesamiento de datos reales podría convertirse en una herramienta indispensable para los investigadores y desarrolladores de modelos de Gen AI, automatizando las tareas menos interesantes para sus roles asociadas con la gestión de datos, el agente permitiría a los investigadores concentrarse en lo que mejor saben hacer: desarrollar procesos más innovadores y potentes con toda la IA nativa que llega a cualquier plataforma. 

Los modelos de Aprendizaje Automático(ML), especialmente los de Aprendizaje Profundo (DL), han demostrado una gran capacidad para identificar patrones complejos en grandes cantidades de datos. Esto los hace idóneos para tareas de clasificación y análisis que son fundamentales para determinar la calidad y relevancia de los datos.

Entrenar un agente de IA para gestionar la calidad de los datos es un objetivo ambicioso pero alcanzable.
A medida que la tecnología avanza hacia las "Autoeficiencias", podemos esperar ver progresiones significativas en este campo para la Retroalimentación de los modelos que comprendan los datos útiles para una Compañía. Una hipótesis más que plausible y que podemos empezar a moldear desde ahora mismo con la integración de nuestros datos y la implementación de una Cultura sin sesgo, mientras analizas las posibilidades de crear un modelo con nosotros que cumpla con este objetivo. 

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