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Actionable Generative AI

LAM: Large Action Models


¿Grandes Modelos de Acción?

En los últimos meses, hemos visto el surgimiento de una nueva tendencia en la que los grandes modelos de lenguaje (LLMs) se amplían para convertirse en “agentes”: entidades de software capaces de realizar tareas por sí mismas (LAMs)

El universo de nuevas posibilidades, al combinar la fluidez lingüística de un LLM con la capacidad de realizar tareas y tomar decisiones de forma independiente, hace que la IA generativa pase de ser una herramienta pasiva, a un agente activo para realizar el trabajo en tiempo real.

Pronto estos LAMs harán posible automatizar procesos completos, y como dominan el lenguaje por naturaleza, interactuarán inteligentemente con los humanos, comunicándose automática e independientemente con personas, según circunstancias o configuraciones definidas.

Para la realización de tareas repetitivas, estos LAMs serán un elemento diferenciador muy potente, tanto a nivel de empresa, como de individuos.

¿Serán estos agentes el punto de inflexión que estamos esperando? ¿Será que esta tecnología realmente puede ayudarnos?

Imaginemos cómo podrían ayudar con una decisión de compra importante pero personal, como la de un automóvil. Para muchos, el proceso de compra de un vehículo puede ser más complicado que emocionante, y la fase de investigación en particular puede resultar abrumadora. Sin embargo, con un LAM, es posible que pronto requiera poco más que un mensaje como el siguiente:

Estoy buscando un sedán con un buen rendimiento, seguro, con mucho espacio, idealmente blanco, año de fabricación superior al 2020, con kilometraje inferior a 50.000 km, en un rango de precio de $5.000.000 y $8.000.000 pesos.

El primer paso, sería visitar sitios de compra de automóviles. Luego elaborar una lista con todas las opciones. Finalmente, llamar entre unos 5 a 8 posibles vendedores.

Un agente, por su parte, puede consumir grandes cantidades de información de distintas fuentes. Es decir, visitar probablemente todos los sitios web de automóviles, identificando rápidamente candidatos que satisfagan los parámetros que has definido. Este LAM podría detectar riesgos potenciales, contrastando la información con servicios de transporte y registros públicos (multas), saber que un año en particular de un modelo de automóvil, en particular, es conocido por tener transmisiones defectuosas o problemas eléctricos.

Luego, este agente podría iniciar conversaciones con vendedores potenciales, utilizando canales como el correo electrónico o SMS para comunicarse. Aunque también ya es posible que directamente genere una llamada y se comunique en un lenguaje claro, fluido y natural, con saludos, oraciones completas y una solicitud o declaración clara en cada mensaje.

A nivel de empresa las posibilidades de automatización son infinitas. Con un impacto significativo en la productividad de las operaciones y sus costos. Por primera vez estariamos hablando de una automatización completa de campañas de marketing (algo que solo es alcanzado parcialmente con LLMs).

Imaginemos, un agente de seguros que utiliza gran parte del día reuniendose con clientes, para evaluar sus necesidades y desarrollar propuestas. Todo esto se podría automatizar a través de un agente, quien además podría adaptar el tono personal que este mismo agente utiliza como elemento principal para generar relaciones con sus prospectos.

Imagine una empresa completa dotando a su personal con herramientas de este tipo. ¿Cuánto tiempo y gastos se ahorrarán? Esta es una tecnología que realmente puede ofrecer valor en cualquier escala de implementación.

Una de las características más poderosas de los LAM es su capacidad de aprender. A medida que estos agentes están expuestos a cada vez más información y procesos estos se vuelven más eficientes, pudiendo extraer interpretaciones valiosas de flujos y procesos, y analizando datos que van desde transcripciones de servicio al cliente hasta registros de eventos, reuniendo los pasos ideales que conectan un punto de partida determinado con el resultado más deseable.

Serán capaces de comprender la lógica de los procesos, adaptándose a nuevas circunstancias. Esto es una de las capacidades más similares al comportamiento humano.


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