Cuando trabajamos con inteligencia artificial, la cantidad no siempre es calidad. A menudo pensamos que, para que un sistema nos ayude, debemos darle hasta el último detalle, pero saber gestionar esa información es la verdadera clave del éxito. No se trata solo de volcar datos, sino de entender qué es útil y qué puede acabar confundiendo al sistema.
Buenas prácticas para mejorar agentes de IA
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Definir prioridades con claridad: los agentes no pueden deducir por sí solos qué es relevante. Por ejemplo, en un asistente de atención al cliente, hay que indicar si debe priorizar las consultas urgentes o responder por orden de llegada. Sin esta jerarquía explícita, pueden actuar de manera ineficiente.
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Separar intención y comportamiento operativo: mensajes como “sé proactivo” pueden interpretarse de muchas maneras. Es preferible dar indicaciones específicas como “puedes sugerir opciones de compra, pero no confirmar ningún pedido sin validación humana”. Esto evita que el agente tome decisiones fuera de su alcance.
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Curar el contexto antes de entregarlo: reducir el volumen de información a solo lo relevante mejora la eficiencia del modelo. Por ejemplo, en lugar de enviar todo el historial de un cliente, es mejor resumir los puntos clave: las tres últimas interacciones, el estado actual del problema y los datos de contacto. Esto evita confusiones y respuestas descontextualizadas.
Este enfoque refuerza la importancia de una supervisión humana informada y de una estructura programática para guiar a los agentes hacia resultados fiables.
Hacia un enfoque híbrido
Muchos sistemas apuestan hoy por un modelo híbrido: un primer volcado masivo seguido de una curación automática. Esta estrategia permite garantizar una cobertura informativa inicial, al tiempo que afina la respuesta final. Para aplicar este enfoque, el mercado ofrece soluciones especializadas: LlamaIndex para conectar datos con criterio, Pinecone o Weaviate como memorias eficientes, y herramientas de refinamiento como los rerankers de Cohere para asegurar que el agente no se pierda en el ruido informativo.
En definitiva, la decisión entre “volcarlo todo” o “elegir con cuidado” dependerá de cada caso, pero en entornos profesionales la curación es lo que marca la diferencia entre una respuesta brillante y una confusa. El futuro nos lleva hacia una IA que no solo lea más, sino que sepa entender y priorizar mejor.
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