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Agentes de IA en Ascenso: Nuevas Habilidades, Menores Costos, Mayor Rendimiento

OpenAI ha actualizado su API de Respuestas, lo que indica un cambio en el desarrollo de los agentes de IA, mientras que están surgiendo nuevas arquitecturas de memoria para reducir costos y mejorar el rendimiento, según informes recientes de VentureBeat. Las actualizaciones de la API, que permite a los desarrolladores acceder a múltiples herramientas agentivas con una sola llamada, incluyen la Compacción del lado del servidor y Hosted Shell. Simultáneamente, la industria está explorando arquitecturas de memoria alternativas, como la "memoria observacional", para mejorar las capacidades de los agentes de IA.

Los avances en la tecnología de agentes de IA se producen mientras la industria se enfrenta a los desafíos de escalar estos sistemas. Según Taryn Plumb, editora colaboradora de VentureBeat, "lo que ha faltado son los fundamentos necesarios para escalar". Las limitaciones de los sistemas existentes, particularmente en agentes de larga duración y con muchas herramientas, han impulsado la búsqueda de soluciones más eficientes. "RAG no siempre es lo suficientemente rápido o inteligente para los flujos de trabajo de IA agentiva modernos", señaló Sean Michael Kerner de VentureBeat.

Un desarrollo prometedor es la "memoria observacional", una tecnología de código abierto desarrollada por Mastra, que prioriza la persistencia y la estabilidad sobre la recuperación dinámica. Este enfoque tiene como objetivo reducir los costos y mejorar el rendimiento, potencialmente reduciendo los costos de los agentes de IA en un factor de 10 y superando a RAG en puntos de referencia de contexto largo, según VentureBeat.

La aplicación de la IA en la detección de fraudes también destaca los rápidos avances en el campo. Decision Intelligence Pro (DI Pro) de Mastercard utiliza modelos de IA sofisticados para analizar transacciones individuales e identificar actividades sospechosas en milisegundos, según VentureBeat. Johan Gerber, vicepresidente ejecutivo de Mastercard, explicó que DI Pro se centra en "cada transacción y el riesgo asociado a ella". Esta tecnología es crucial, ya que Mastercard procesa aproximadamente 160 mil millones de transacciones anualmente, con períodos pico que experimentan hasta 70,000 transacciones por segundo.

La evolución de los agentes de IA también se está explorando en el contexto de los Servicios Globales de Negocios (GBS). Si bien el potencial de la IA agentiva para transformar las empresas es significativo, el despliegue real se ha quedado atrás de la exageración. Como señaló N. Shashidar de EdgeVerve en VentureBeat, "Como con muchas tecnologías nuevas, la retórica ha superado al despliegue en este caso".

El MIT Technology Review también ha lanzado un nuevo boletín semanal, "Making AI Work", para explorar las aplicaciones prácticas de la IA generativa en varios sectores. El boletín examinará casos de uso específicos y proporcionará información sobre cómo los profesionales pueden aplicar la IA en su trabajo diario.

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This article was generated with AI assistance, synthesizing reporting from multiple credible news sources. Our editorial team reviews AI-generated content for accuracy.

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