Cómo utilizar SearchGPT para crear mejores agentes de IA

El panorama de la IA está a punto de cambiar radicalmente. El anuncio de OpenAI de las capacidades de búsqueda web de ChatGPT, o SearchGPT, representa un paso fundamental hacia agentes de IA verdaderamente autónomos que puedan acceder a información en tiempo real, verificarla y actuar en consecuencia.

Para las organizaciones o personas que crean e implantan soluciones de IA, este avance aborda un reto persistente: cómo crear sistemas de IA que sigan siendo actuales y precisos en nuestro mundo en rápida evolución. Hasta ahora, incluso los agentes de IA más sofisticados han estado limitados por sus datos de entrenamiento, operando dentro de una burbuja de conocimiento que se vuelve obsoleta en el momento en que termina el entrenamiento.

Las implicaciones son importantes. Como prevé Olivier Godement, jefe de producto de OpenAI: "Dentro de unos años, todos los seres humanos de la Tierra y todas las empresas tendrán un agente. Ese agente te conoce muy bien. Conoce tus preferencias". Pero para llegar a este futuro, los agentes de IA tienen que liberarse de las limitaciones de los datos estáticos de entrenamiento.

Cuando los datos de formación no bastan

Las limitaciones del entrenamiento de modelos basados únicamente en datos se han hecho cada vez más evidentes a medida que los agentes de IA se despliegan en aplicaciones del mundo real. Hay algunos puntos que los frenan.

Todo modelo de IA se enfrenta a un reto fundamental: sus conocimientos tienen fecha de caducidad. Ya se trate de acontecimientos actuales, documentación actualizada o información sobre nuevos productos, los modelos de IA tradicionales no pueden acceder a esta información a menos que se les vuelva a entrenar, un proceso que es costoso y requiere mucho tiempo.

El acceso a información actualizada es esencial. Los acontecimientos mundiales se suceden cada hora, la información cambia constantemente y las necesidades evolucionan sin cesar. Los agentes de IA que operan únicamente con datos de entrenamiento no pueden proporcionar la información en tiempo real necesaria para tomar decisiones informadas.

Quizás lo más crítico, los modelos basados únicamente en datos de entrenamiento tienen problemas con la verificación. Cuando un Agente de IA hace una afirmación o proporciona información, los usuarios necesitan confiar en que es exacta y actual. Sin acceso a fuentes en tiempo real, esta verificación resulta imposible, lo que puede dar lugar a desinformación y problemas de confianza.

La necesidad de soluciones de IA más dinámicas es evidente en múltiples ámbitos:

• Investigación y análisis: Los sistemas de IA deben controlar las condiciones, seguir los cambios e identificar las tendencias emergentes en tiempo real. Los datos de entrenamiento de hace unos meses pueden pasar por alto cambios o evoluciones cruciales.

• Acceso a la información: Las aplicaciones modernas exigen acceso inmediato a la información más reciente, actualizaciones y cambios de estado. Los agentes de IA deben ofrecer respuestas precisas y actualizadas que reflejen la realidad actual.

• Trabajo del conocimiento: En campos que evolucionan con rapidez, comprender los últimos avances requiere acceder a los datos en tiempo real. Los agentes de IA que se limitan a los datos de entrenamiento no pueden proporcionar la información oportuna necesaria para una asistencia eficaz.

Estas limitaciones han creado un claro imperativo de cambio. A medida que confiamos cada vez más en los agentes de IA para que nos ayuden con tareas complejas, la capacidad de acceder a la información actual y verificarla se convierte no solo en una mejora, sino en una necesidad.

La nueva función de búsqueda de ChatGPT

La nueva capacidad de búsqueda de ChatGPT nos ayuda a introducir un cambio fundamental en la forma en que los agentes de IA interactúan con el mundo. Al integrar el acceso web en tiempo real, ChatGPT puede ahora verificar información, acceder a datos actuales y ofrecer respuestas actualizadas. Pero, ¿cómo funciona y por qué es importante?

En esencia, la nueva función de búsqueda permite a ChatGPT hacer algo que los humanos dan por sentado: autocomprobarse. Cuando se le pregunta por la actualidad, las condiciones del mercado o cualquier tema que haya cambiado desde su formación, ChatGPT puede buscar en Internet para verificar y actualizar sus conocimientos.

Esta capacidad aborda lo que Olivier Godement, de OpenAI, identifica como uno de los dos principales obstáculos para los agentes de IA: la capacidad de conectarse con distintas herramientas. La integración de la búsqueda es el primer paso hacia agentes de IA que no solo pueden acceder a la información, sino también interactuar con diversos sistemas y herramientas para completar tareas complejas.

Pero se trata de algo más que un motor de búsqueda atornillado a un chatbot. El sistema debe:

• Comprender cuándo necesita buscar información

• Formular consultas de búsqueda eficaces

• Evaluar y sintetizar los resultados

• Integrar esta nueva información con sus conocimientos existentes

• Presentar respuestas coherentes y precisas

El resultado es un agente de IA capaz de proporcionar información más fiable, actualizada y verificable, un paso crucial hacia asistentes de IA de confianza que puedan abordar tareas del mundo real.

La brecha entre búsqueda y autonomía

Aunque la búsqueda web representa un avance significativo, aún existe una brecha considerable entre las capacidades actuales y los agentes de IA verdaderamente autónomos. Comprender esta brecha es crucial para cualquiera que trabaje con soluciones de IA o las aplique.

Estado actual: Recuperación y síntesis de la información

Los agentes de IA actuales, incluso con capacidades de búsqueda en la web, sobresalen en:

• Encontrar y sintetizar información

• Respuesta a consultas con datos actuales

• Verificación de hechos y declaraciones

• Dar respuestas contextualizadas

Pero siguen estando limitados en aspectos cruciales. Hay que superar dos obstáculos importantes.

1. El reto del razonamiento

El primer obstáculo es el razonamiento fiable. Aunque OpenAI ha introducido "cadena de pensamiento" en sus últimos modelos, aún queda trabajo por hacer. Los agentes de IA necesitan:

• Procesar la información de forma más sistemática

• Reconocer y corregir sus propios errores

• Desglosar eficazmente problemas complejos

• Probar distintos enfoques cuando fracasen los primeros intentos

2. La barrera de la integración de herramientas

El segundo gran reto es conectar los agentes de IA con diversas herramientas y sistemas. Aunque la búsqueda es un primer paso crucial, los agentes verdaderamente autónomos necesitarán:

• Interfaz con múltiples sistemas

• Ejecutar acciones en distintas plataformas

• Maneje los datos confidenciales de forma segura

• Gestión de flujos de trabajo complejos

De cara al futuro, la senda de desarrollo es clara pero difícil. Los futuros agentes de IA necesitarán:

• Capacidades de razonamiento mejoradas en las que se pueden confiar tareas complejas.

• Marcos de seguridad sólidos para el tratamiento de información sensible

• Métodos fiables para ejecutar acciones en el mundo real

• Mecanismos claros de rendición de cuentas y gestión de errores

Creación de agentes de IA nos exige confiar en que realizarán tareas complejas y tomarán las decisiones correctas. Esta confianza sólo se logrará mediante avances tanto en la capacidad de razonamiento como en la integración de herramientas prácticas.

Pasar de la actual IA con capacidad de búsqueda a agentes verdaderamente autónomos no es sólo cuestión de avances tecnológicos, sino de crear sistemas en los que se pueda confiar para actuar en el mundo real. Aunque la capacidad de búsqueda de ChatGPT es un importante paso adelante, también pone de manifiesto el trabajo que aún queda por hacer para alcanzar la visión de agentes de IA que puedan actuar realmente como asistentes capaces en nuestra vida cotidiana.

Los números hablan: Primeros resultados de la IA basada en la web

La integración de la búsqueda web en los agentes de IA no es sólo prometedora en teoría: las primeras aplicaciones ya están mostrando efectos mensurables. Veamos cómo esta capacidad está transformando áreas clave:

El estudio de mercado que nunca duerme

Los estudios de mercado tradicionales pueden llevar semanas o meses. Ahora, los agentes de inteligencia artificial pueden:

• Siga los movimientos de la competencia en tiempo real

• Seguimiento de los cambios de precios en los mercados

• Identificar las tendencias emergentes a medida que se producen

• Recopilación y análisis de noticias y opiniones en las redes sociales

Un proceso que antes requería una actualización manual constante puede ejecutarse ahora de forma continua, proporcionando información siempre actualizada. Por ejemplo, un agente de IA puede realizar un seguimiento simultáneo de los lanzamientos de productos, los cambios de precios y las reacciones del mercado entre varios competidores, una tarea que normalmente requeriría un equipo de analistas trabajando las 24 horas del día.

Atención al cliente 2.0

El impacto en la atención al cliente es particularmente sorprendente. Los agentes de IA con acceso a la web pueden:

• Proporcionar información precisa y actualizada sobre los productos

• Referencia a las políticas y procedimientos actuales

• Ofrecer soluciones pertinentes basadas en actualizaciones recientes

• Gestión de consultas complejas que requieren información en tiempo real

La diferencia es significativa: en lugar de indicar a los clientes que consulten sitios web o esperen a agentes humanos, estos asistentes de IA pueden acceder inmediatamente a la información actual y transmitirla, lo que reduce drásticamente los tiempos de resolución y mejora los índices de satisfacción.

Investigación y análisis en tiempo real

Quizá el impacto más transformador se produzca en la investigación y el análisis. Los agentes de IA habilitados para la web pueden:

• Sintetizar la información procedente de múltiples fuentes actuales

• Cotejar las afirmaciones y verificar los hechos

• Identificar y analizar los temas de actualidad

• Genere informes exhaustivos con los datos más recientes

2025: La IA basada en búsquedas reconfigura el software empresarial

De cara a 2025, la integración de las capacidades de búsqueda en los agentes de IA está catalizando cambios importantes en nuestra forma de interactuar con la tecnología. Esto es lo que probablemente ocurra en los próximos 12 meses:

• Las capacidades de razonamiento mejoradas se convierten en norma en los agentes de IA

• Mejor integración entre las funciones de búsqueda y acción

• Desarrollo de agentes especializados para industrias y tareas específicas

• Normalización de los protocolos de seguridad y verificación

La verdadera transformación llegará cuando los agentes de IA dejen de limitarse a buscar y sintetizar información para pasar a utilizarla realmente. Los desarrollos futuros incluyen:

• Agentes de IA que pueden ejecutar acciones basadas en información en tiempo real

• Integración con múltiples herramientas y plataformas

• Marcos de seguridad y permisos mejorados

• Capacidades de razonamiento más sofisticadas

Plan de acción para la IA basada en la web

A medida que las capacidades de búsqueda se convierten en estándar en los agentes de IA, usted necesita una estrategia de implementación clara. He aquí una hoja de ruta práctica:

1. Identificar casos de uso de búsqueda de gran impacto

• Tareas de investigación: Trace flujos de trabajo de investigación repetitivos que requieran sintetizar información de múltiples fuentes web.

• Actualizaciones sensibles al tiempo: Enumerar los procesos que actualmente sufren retrasos en el acceso a la información en tiempo real (por ejemplo, seguimiento de la competencia, análisis de mercado).

• Flujos de trabajo de comprobación de hechos: Documente el tiempo que su equipo dedica a verificar la información o a buscar actualizaciones.

2. Prepare su base de datos

• Integración de la base de conocimientos: Organice su documentación interna y los datos que los agentes necesitarán consultar junto con las búsquedas en Internet.

• Verificación de la fuente: Crea una lista de fuentes y dominios de confianza para tu sector

• Plantillas de consulta: Desarrolle patrones de búsqueda estandarizados para las necesidades de información más comunes en su ámbito.

3. Empezar con despliegues de agentes centrados

• Asistente de investigación: Despliegue de un agente centrado en recopilar y resumir información de fuentes especificadas.

• Monitor en tiempo real: Implementar agentes que rastreen sitios web o fuentes de datos específicos para detectar cambios.

• Agente de verificación de hechos: Crear un agente especializado en verificar las reclamaciones con fuentes web fiables.

4. Medir y optimizar

• Calidad de la respuesta: Seguimiento de la precisión y pertinencia de las respuestas de los agentes al combinar los datos de la web con los conocimientos internos.

• Ahorro de tiempo: Medir la reducción del tiempo dedicado a tareas manuales de investigación y verificación.

• Frescura de la información: Controle la rapidez con la que sus agentes incorporan nueva información en comparación con los procesos manuales.

5. Plan de integración avanzada

• Conexiones API: Identifique las herramientas internas a las que sus agentes necesitarán acceder junto con las búsquedas en la web.

• Límites de búsqueda personalizados: Defina parámetros específicos para lo que sus agentes pueden y no pueden buscar

• Protocolos de escalada: Establecer procedimientos claros para cuando los agentes deban remitirse al juicio humano.

Este enfoque estratégico le garantiza que está maximizando el valor de los agentes de IA habilitados para la web, al tiempo que construye una base para capacidades más avanzadas a medida que evoluciona la tecnología.

La introducción de las capacidades de búsqueda en la web en los agentes de IA marca un momento crucial en su evolución de sistemas de conocimiento estáticos a asistentes dinámicos en tiempo real. Aunque aún quedan retos por superar en cuanto a capacidad de razonamiento e integración de herramientas, la capacidad de acceder a información actual, verificarla y actuar en consecuencia representa un paso crucial hacia agentes de IA verdaderamente autónomos.