En un avance significativo en la automatización de workflows complejos y en la toma de decisiones, los agentes inteligentes de Amazon Bedrock están revolucionando la manera en que las empresas desarrollan aplicaciones de inteligencia artificial generativa. Aprovechando las capacidades de razonamiento de modelos fundamentales, estos agentes descomponen las tareas solicitadas por los usuarios en múltiples pasos, coordinando la ejecución a través de una serie de acciones conectadas a APIs empresariales y bases de conocimiento, gracias a la tecnología de Generación Aumentada por Recuperación (RAG).
No obstante, la creación de agentes autónomos que manejen eficazmente las consultas de los usuarios implica una planificación meticulosa y salvaguardias robustas. Aunque los modelos continúan mejorando, aún pueden producir resultados incorrectos. Debido a la complejidad de los sistemas de agentes, los errores pueden ocurrir en varias etapas del proceso. Por ejemplo, un agente podría seleccionar la herramienta incorrecta o usar parámetros que, aunque correctos, resulten inapropiados. Aunque Amazon Bedrock permite que los agentes se autorregulen mediante su estrategia de razonamiento y acción, la repetición de herramientas podría ser aceptable para tareas no críticas, pero representaría un riesgo para operaciones esenciales del negocio, como las modificaciones en bases de datos.
En estos escenarios delicados, la interacción humana se convierte en un componente esencial para el éxito de los despliegues de agentes de IA, abarcando múltiples puntos de contacto críticos entre personas y sistemas automatizados. Esta interacción puede asumir diversas formas, desde la aprobación de acciones por los usuarios finales hasta la revisión de respuestas por parte de expertos en la materia. El objetivo común es asegurar una supervisión humana, utilizando la inteligencia humana para mejorar el rendimiento del agente.
Para facilitar esta interacción, Amazon Bedrock ofrece a los desarrolladores dos marcos principales para implementar la validación humana: la confirmación de usuario y la devolución de control (ROC). La confirmación de usuario es un método sencillo que permite detener y validar acciones específicas antes de su ejecución, mientras que la ROC ofrece un nivel más profundo de intervención humana, permitiendo que los usuarios modifiquen parámetros o aporten información adicional antes de que se lleve a cabo una acción.
Por ejemplo, en el contexto de un agente de Recursos Humanos, una solicitud de tiempo libre puede procesarse automáticamente si el tiempo disponible es suficiente, pero requerirá confirmación si implica acciones críticas como la creación, actualización o cancelación de solicitudes.
La implementación de la confirmación de usuario y la ROC no solo minimiza los errores, sino que también empodera a los usuarios al otorgarles un control más directo sobre las acciones del agente. Estos métodos fomentan una interacción más dinámica y flexible, generando confianza en el sistema y mejorando la experiencia del usuario.
En resumen, a medida que evolucionan las tecnologías de automatización, la integración de marcos que aseguran una participación humana informada se torna cada vez más relevante. Amazon Bedrock no solo optimiza la automatización de procesos, sino que también establece un modelo operativo que combina eficazmente la inteligencia artificial con la supervisión humana necesaria para garantizar decisiones confiables y precisas en entornos empresariales críticos.
