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Cómo los agentes de IA y los agentes de decisiones combinan reglas y aprendizaje automático en la automatización.

#Herramientas de IA
2025-11-03 19:4412 minuto de lectura

Introducción al contenido
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El video discute el concepto de IA agentiva, que integra grandes modelos de lenguaje con otras tecnologías de automatización para crear sistemas más adaptables y transparentes para resolver problemas complejos, particularmente en el sector bancario. Ilustra esto a través de un proceso de solicitud de préstamo, mostrando cómo un agente de chat utiliza grandes modelos de lenguaje para la interacción con los clientes. El marco involucra agentes de orquestación para controlar los procesos, agentes de ingestión de documentos para extraer datos de diversas fuentes, y agentes de decisión para asegurar evaluaciones de elegibilidad consistentes. Al combinar estos agentes de manera efectiva, el banco puede agilizar las consultas y decisiones de los clientes, manteniendo el cumplimiento normativo mientras asegura experiencias amigables para el usuario. El proceso culmina en la resolución de posibles problemas de préstamo y en la toma de decisiones de financiamiento informadas de manera eficiente.

Información Clave

  • La IA agente integra grandes modelos de lenguaje con otras tecnologías de automatización para crear sistemas adaptables y transparentes.
  • La inteligencia artificial agentica de múltiples métodos es necesaria para resolver problemas complejos, como la concesión de préstamos por parte de los bancos.
  • Los agentes de chat impulsados por modelos de lenguaje grandes pueden interactuar con los clientes para entender sus consultas sobre políticas de préstamos.
  • Los agentes de orquestación gestionan solicitudes y facilitan la comunicación entre diferentes agentes en el marco de inteligencia artificial.
  • Los agentes de decisión determinan la elegibilidad del cliente y las decisiones de originación de préstamos basándose en una lógica consistente y políticas documentadas.
  • Las tecnologías de flujo de trabajo realizan un seguimiento del proceso de solicitud de préstamo, lo que permite la gestión del estado y las interacciones con los clientes.
  • Los agentes de ingestión de documentos convierten documentos en datos procesables para la toma de decisiones.
  • Los agentes de compañía ayudan a los profesionales de servicio al cliente proporcionando la información necesaria sobre las solicitudes de préstamos.
  • Los agentes explicadores ayudan a interpretar los procesos de toma de decisiones en un lenguaje comprensible para los clientes y los agentes de servicios.

Análisis de la línea de tiempo

Palabras clave del contenido

Agente AI

La IA agentiva utiliza modelos de lenguaje grandes y los combina con otras tecnologías de automatización para crear sistemas adaptables y transparentes. Este enfoque multimétodo ayuda a construir soluciones que pueden resistir el escrutinio regulatorio.

IA Agentica de Múltiples Métodos

Este enfoque integra grandes modelos de lenguaje con automatización probada para abordar problemas complejos como los procesos de toma de decisiones en instituciones como los bancos.

Agente de Chat

Un sistema que utiliza modelos de lenguaje grandes para interactuar con los clientes de manera dinámica, entendiendo consultas y proporcionando respuestas, particularmente relevante para servicios como consultas sobre préstamos bancarios.

Agente de Orquestación

Este agente gestiona solicitudes dentro del marco agente, aprovechando modelos de lenguaje grandes para buscar agentes apropiados que manejen consultas específicas de los clientes.

Agente de Política de Préstamos

Un agente que interpreta y entrega información sobre las políticas de préstamos de un banco utilizando generación aumentada por recuperación (RAG) para proporcionar respuestas inteligibles basadas en una variedad de documentos.

Tecnología de Flujos de Trabajo

Esta tecnología rastrea los estados de interacción del cliente y gestiona procesos como las solicitudes de préstamo, asegurando que las necesidades del cliente se aborden de manera precisa a lo largo de múltiples sesiones.

Agente de Decisión

Utilizado para evaluar de manera consistente la elegibilidad para préstamos, basándose en reglas de negocio predefinidas, asegurando que las decisiones se tomen de manera transparente y puedan ser explicadas a los reguladores.

Agente de Ingesta

Un componente especializado que procesa documentos relacionados con solicitudes de préstamos, extrayendo la información necesaria para ayudar en la toma de decisiones de manera efectiva.

Agente Compañero

Sirve para asistir a los representantes de servicio al cliente al proporcionar acceso rápido a la información del cliente y al estado de la solicitud durante el procesamiento de préstamos.

Agente Explicador

Este agente traduce los registros de toma de decisiones de otros agentes en explicaciones intuitivas para los representantes de servicio al cliente, lo que les permite comunicarse de manera efectiva con los clientes sobre decisiones de préstamos.

Preguntas y respuestas relacionadas

¿Qué es la IA agente?

La inteligencia artificial agentiva es un enfoque que combina grandes modelos de lenguaje con otras tecnologías de automatización probadas para construir sistemas más adaptables y transparentes.

¿Por qué los modelos de lenguaje grandes no son suficientes por sí solos?

Mientras que los modelos de lenguaje grandes son herramientas poderosas, tienen limitaciones y restricciones. Necesitan ser combinados con otras tecnologías para manejar problemas complejos de manera efectiva.

¿Qué es la IA agente multimetodológica?

La inteligencia artificial multi-método agente es un marco que combina grandes modelos de lenguaje con otras tecnologías de automatización para crear soluciones robustas que puedan soportar el escrutinio regulatorio.

¿Cómo utiliza un banco la IA agente para prestar dinero?

Un banco puede utilizar IA agentiva para interactuar con los clientes a través de agentes de chat, agentes de orquestación, agentes de decisión y agentes de datos para manejar solicitudes y consultas de préstamos de manera eficiente.

¿Qué papel juega un agente de chat en este proceso?

El agente de chat interactúa con los clientes para entender sus solicitudes o preguntas sobre préstamos, convirtiendo sus entradas en datos procesables para el sistema del banco.

¿Qué es un agente de orquestación?

Un agente de orquestación identifica y utiliza diversos agentes necesarios para cumplir con las solicitudes de los clientes, como encontrar un agente adecuado que pueda manejar consultas sobre políticas de préstamos.

¿Cómo gestiona el proceso de solicitud de préstamo el estado?

El proceso de solicitud de préstamo utiliza tecnología de flujo de trabajo que mantiene el estado de cada solicitud, lo que permite a los clientes reanudar desde donde lo dejaron incluso después de interrupciones.

¿Qué es RAG en el contexto de la IA?

RAG significa Generación Aumentada por Recuperación, una técnica utilizada para mejorar las respuestas de IA al recuperar información relevante de un gran conjunto de documentos.

¿Cuál es el propósito de un agente de decisión?

Un agente de decisión evalúa la elegibilidad de los solicitantes aplicando reglas comerciales de manera consistente y transparente para garantizar la equidad y el cumplimiento regulatorio.

¿Cómo funcionan los agentes de ingesta?

Los agentes de ingestión procesan y transforman documentos en datos estructurados, lo que permite al sistema utilizar esa información para tomar decisiones de préstamo.

¿Qué sucede cuando una solicitud de préstamo requiere más aclaraciones?

Si una solicitud de préstamo es incierta, se alerta a un representante de servicio al cliente, y este puede trabajar con un agente compañero y un agente que explica para recopilar contexto adicional y resolver problemas.

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