Hace poco, en nuestro último evento, nuestro Co-Founder Benja nos ofreció una charla fascinante sobre los Agentes de IA. Durante el after, entre ideas y risas, surgió una conversación que abrió muchos debates:

¿Eres del Team que ve la Inteligencia Artificial como amenaza para la industria del Marketing, o como nosotros, que la vemos como una oportunidad para mejorar el desempeño de nuestro trabajo?

Hace ya varios años, en Wisdo Global, comenzamos a construir procesos de ventas y marketing utilizando herramientas como ManyChat, HubSpot, Make, N8N y Apollo para automatizar acciones. Construimos nuestro producto "Wisdo" conectando diferentes aplicaciones y automatización, pero aún las tareas seguían siendo muy manuales.

Sin embargo, ahora, con los modelos de inteligencia artificial, contamos con el “CEREBRO” que necesitábamos para tomar decisiones más estratégicas y basadas en datos.

Hace poco, el CEO de NVIDIA, Jensen Huang durante una entrevista habló sobre como a los agentes de inteligencia artificial tomarán decisiones autónomas, realizando tareas aprendiendo constantemente a medida que interactúan con datos y usuarios.

En sus propias palabras, los agentes de IA están destinados a ser "los trabajadores digitales" que asistirán a profesionales en todas las industrias.

Para Huang, los agentes de IA no solo representan un avance tecnológico, sino también una oportunidad económica masiva. De acuerdo con sus estimaciones, este mercado tiene el potencial de convertirse en una industria multibillonaria en los próximos años, afectando todos los sectores, desde la atención médica hasta la educación y las finanzas.

Según Huang, los agentes de IA serán capaces de:

• Automatizar tareas repetitivas y tediosas.
• Ayudar en la toma de decisiones basadas en datos.
• Personalizar experiencias tanto para empresas como para usuarios individuales.

Si estas ideas te inspiran y buscas soluciones para integrar IA en tus proyectos, en Wisdo.io puedes encontrar expertos y herramientas que te ayudarán a dar el siguiente paso hacia el futuro.

Pero vamos a ver,

¿Qué son los agentes de Inteligencia Artificial en marketing y cómo funcionan?

Los agentes de inteligencia artificial (IA) son como asistentes virtuales avanzados que no solo siguen órdenes, sino que también pueden aprender, tomar decisiones y resolver problemas de forma autónoma.

Para lograr esto, necesitan un "cerebro" (los modelos), también necesitan herramientas, técnicas específicas y datos de donde aprender.

Vamos a explicar cada parte:

1. Los Modelos: El cerebro del agente 🧠

Los modelos son como el "cerebro" que hace posible que el agente piense y entienda el mundo. En este caso, vemos varios modelos como:

• OpenAI, Claude, Gemini y Llama. ( estos son los modelos de Google, Chat GPT, Meta, etc)

Cada uno tiene su especialidad:

• Algunos son buenos para interpretar texto (como responder preguntas o escribir contenido).
• Otros son mejores en razonamiento o manejar múltiples tareas al mismo tiempo.

El modelo que se elige depende de lo que se necesita. Por ejemplo, si quieres un agente que escriba correos, usarías un modelo enfocado en lenguaje.

2. Herramientas: 💪🏽 Las manos del agente 🦾

Las herramientas son como las "manos" del agente, que le permiten hacer cosas específicas. Los agentes pueden usar herramientas como:

• Code Interpreters: Para entender y escribir código de programación.
• Browser Automation: Para navegar por internet automáticamente (por ejemplo, buscar información o llenar formularios).
• Campaign Management Tools: Para gestionar campañas de marketing.
• Creative Asset Generation: Para crear imágenes, videos o contenido creativo.
• Notification and Alerting Systems: Para enviar alertas y notificaciones importantes.

Estas herramientas ayudan al agente a interactuar con el mundo de forma práctica y funcional, dependiendo de lo que necesites hacer.

3. Técnicas: Cómo aprende y mejora el agente ⚙️

Las técnicas son como las “habilidades” del agente para entender mejor lo que se le pide y cumplirlo de manera eficiente. En esta imagen se mencionan varias:

• RAG (Retrieval-Augmented Generation): Esto le permite buscar información relevante (como en Google) y usarla para responder.
• Prompt Engineering: Es como enseñarle al agente cómo entender mejor las instrucciones que le das.
• Evaluation Frameworks: Son métodos para evaluar si lo que el agente hace es correcto o no, ayudándolo a mejorar.
• Model Selection and Routing: Ayuda a elegir el mejor "cerebro" para cada tarea.
• Advanced Multi-Agent Orchestration: Si varios agentes están trabajando juntos, esta técnica organiza sus tareas para que no se interfieran entre sí.

4. Datos: La base del conocimiento del agente

Los datos son como los "libros" o “experiencias” que el agente usa para aprender. Hay varios tipos:

• Estructurados y no estructurados: Esto incluye tablas organizadas o información más libre como documentos y correos electrónicos.
• Almacenes de datos internos: Información privada de una empresa, como registros de clientes o ventas.
• Bases de conocimiento propias: Son como enciclopedias internas que una empresa crea para sus agentes.
• Flujos de datos de terceros: Información pública o comprada, como tendencias de mercado o datos de redes sociales.

Cuantos más datos tenga el agente (y de mejor calidad), más preciso será al responder o tomar decisiones.

Resumiendo cómo funciona todo junto

1. El modelo (cerebro): Se selecciona el modelo adecuado según la tarea que quieras hacer.
2. Las herramientas (manos): Estas permiten al agente ejecutar tareas específicas.
3. Las técnicas (habilidades): Ayudan a que el agente entienda mejor las instrucciones y haga su trabajo más eficiente.
4. Los datos (libros): Son la fuente de conocimiento que usa el agente para aprender y tomar decisiones.

Ejemplo sencillo

Imagina que necesitas un agente que te ayude a crear una campaña publicitaria:

• Modelo: Seleccionas uno que sea bueno para escribir y analizar datos, como OpenAI.
• Herramientas: Usará Campaign Management Tools para gestionar tu campaña y Creative Asset Generation para crear imágenes o videos.
• Técnicas: Se entrenará con Prompt Engineering para entender mejor tus ideas y con RAG para buscar inspiración en internet.
• Datos: Usará información de tus clientes y tendencias del mercado para personalizar la campaña.

¡Y listo! El agente combina todo esto para crear una estrategia efectiva en menos tiempo del que tú podrías hacerlo manualmente.

¿Ahora, Por qué NVIDIA es clave en el desarrollo de los agentes de Inteligencia Artificial?

NVIDIA es líder en el desarrollo del hardware y software que hace posible la inteligencia artificial. Las GPUs de la empresa han sido el motor detrás del auge de la IA, permitiendo procesar datos masivos de forma rápida y eficiente.

En las entrevistas recientes, Jensen Huang ha destacado cómo su compañía está invirtiendo fuertemente en el desarrollo de herramientas para crear y entrenar agentes de IA avanzados. Entre estas herramientas, destacan:

• Omniverse Avatar Cloud Engine: Una plataforma que permite a los desarrolladores crear agentes virtuales con capacidades avanzadas de comunicación e interacción en tiempo real.
• Hopper GPUs: Diseñadas específicamente para acelerar procesos de aprendizaje automático, haciendo que los agentes de IA sean más rápidos y eficientes.
• Software de simulación: Herramientas que ayudan a entrenar agentes de IA en entornos virtuales antes de implementarlos en el mundo real.

La oportunidad económica: ¿Por qué es un mercado multibillonario?

Huang ha señalado que los agentes de IA tienen el potencial de revolucionar sectores enteros, desde la automatización de procesos empresariales hasta la creación de experiencias personalizadas para consumidores. Según sus estimaciones, esta tecnología generará trillones de dólares en valor económico.

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Los desafíos del futuro de los agentes de Inteligencia Artificial

Aunque el potencial de los agentes de IA es inmenso, hay varios desafíos que deben abordarse antes de que esta tecnología alcance su máximo impacto:

1. Privacidad de datos: A medida que los agentes recopilan grandes cantidades de datos personales, garantizar la privacidad será fundamental para ganar la confianza de los usuarios.
2. Regulación: Los gobiernos deberán establecer normas claras para el uso ético de la IA, evitando abusos o sesgos en los algoritmos.
3. Accesibilidad: Aunque la tecnología avanza, todavía es costosa para muchas empresas pequeñas y medianas.

Conclusión: Los agentes de IA tendrán el protagonismo este 2025.

La visión de Jensen Huang sobre los agentes de IA no solo es ambiciosa, sino también realista. Con trillones de dólares en juego y una capacidad revolucionaria para transformar industrias, está claro que los agentes de IA no son una moda pasajera, sino el próximo gran salto en innovación tecnológica.

Si quieres estar preparado para este futuro, ahora es el momento de actuar. En Wisdo.io conectamos a las empresas con expertos y herramientas que pueden ayudarte a implementar soluciones basadas en IA. Además, en nuestro marketplace encontrarás recursos diseñados para optimizar tu negocio en ventas, marketing y más.

El futuro no espera. ¿Estás listo para unirte a la revolución de los agentes de IA?