De los modelos estáticos a los agentes autónomos

En 2026, el enfoque de la IA ha pasado de la implementación básica a la ampliación de los sistemas autónomos. Gartner prevé que, en 2028, un tercio de todas las interacciones generativas de IA dependerán de agentes autónomos.
En la edición de este mes:
- Exploramos cómo el entrenamiento postmemoria potencia los agentes de la IA para gestionar activamente su propio estado cognitivo, reduciendo los costes de computación e igualando al mismo tiempo la precisión de los modelos más grandes.
- Nuestro nuevo libro blanco, People Analytics Beyond Turnover Prediction: Aplicaciones potenciales de la IA en RRHH, revela cómo los líderes de RRHH están aprovechando los agentes autónomos a lo largo del ciclo de vida del empleado para personalizar el desarrollo y prever el absentismo, yendo mucho más allá de la predicción básica del volumen de negocio.
- Discutimos el impacto transformador de la IA en la fabricación, destacando que el mantenimiento predictivo puede reducir el tiempo de inactividad en 30%, siempre que las organizaciones apliquen una sólida gobernanza operativa.

Parte I - Entrenamiento post-memoria: Ta los agentes a recordar, no sólo a recuperar.

Históricamente, las organizaciones personalizaban el comportamiento de la IA mediante costosos ajustes que requerían una enorme potencia informática e ingenieros especializados, explica Victor Coimbra, socio de Artefact y jefe de plataforma y TI de Data.

A medida que crece el contexto conversacional, Los costes se escalan cuadráticamente y los modelos luchan por retener la información relevante. Las soluciones tradicionales, como la generación aumentada por recuperación o las reglas heurísticas, se quedan cortas porque se basan en la similitud semántica o en una lógica rígida diseñada por el ser humano.

El entrenamiento post-memoria ofrece una alternativa más accesible, que utiliza el aprendizaje por refuerzo durante la fase de post-entrenamiento para enseñar al modelo a gestionar su propio estado cognitivo. El agente aprende por ensayo y error cuándo debe almacenar, actualizar, eliminar o recuperar información para completar una tarea.

“Este método requiere una potencia de cálculo significativamente menor, lo que permite a las organizaciones más pequeñas construir agentes autónomos altamente funcionales”.” afirma Víctor.

Entre las ideas arquitectónicas clave se incluyen:
- Los modelos más pequeños que utilizan el entrenamiento post-memoria pueden igualar o superar la precisión de modelos mucho más grandes al tiempo que se reduce la latencia de la inferencia.
- Los agentes pueden mantener un tamaño de memoria constante generando un estado interno y descartando el contexto anterior.
- Las operaciones de memoria especializadas permiten a los modelos procesar documentos masivos con una complejidad lineal y una pérdida de rendimiento mínima.

Parte II - De la memoria a la navegación: Ampliación de los agentes autónomos más allá de la recuperación. 

Los recientes avances en la formación postmemoria y los modelos lingüísticos recursivos ofrecen una vía muy accesible para escalado de agentes autónomos de IA. Históricamente, las organizaciones dependían de costosos ajustes o de una rígida GAR para gestionar los contextos largos. Hoy en día, El aprendizaje por refuerzo permite a los modelos gestionar activamente su propio estado de memoria decidiendo qué almacenar, eliminar o consolidar.

Además, los modelos lingüísticos recursivos replantean la gestión del contexto como un reto de navegación más que como una simple tarea de recuperación. En lugar de recibir pasivamente data, los agentes exploran activamente, filtran y leen selectivamente contextos externos masivos. Los agentes autónomos de la IA demuestran estos conceptos en la producción, reduciendo significativamente los costes de computación y eliminando la necesidad de conocimientos especializados en aprendizaje automático.

Como señala Victor, “Los agentes que escalen en producción no serán los que tengan las mayores ventanas contextuales ni los modelos más caros”.”

- Los agentes aprenden a gestionar la memoria mediante ensayo y error en lugar de costosas modificaciones de peso.
• Modelos activamente navegar por el conocimiento externo en lugar de confiar en la similitud semántica pasiva.
- Estos enfoques reducir los costes de inferencia y evitar la degradación de la fiabilidad en flujos de trabajo ampliados.

Análisis de personas más allá de la predicción de la rotación: Aplicaciones potenciales de la IA en RRHH.

Recursos Humanos está pasando de ser un centro de costes reactivo a un impulsor proactivo del valor organizativo. Sin embargo, muchas empresas siguen limitando su uso de data a la predicción básica de la rotación de personal. Los responsables de RRHH deben pasar de los cuadros de mando pasivos a la orquestación activa integrando el aprendizaje automático, la IA generativa y los agentes autónomos en todo el ciclo de vida del empleado para anticipar las necesidades, personalizar el desarrollo y optimizar la salud de la plantilla mucho antes de que la retención se convierta en una preocupación.

- Los agentes autónomos de IA están sustituyendo a los sistemas tradicionales de tickets de RRHH, permitiendo a RRHH orquestar trayectorias profesionales fluidas a escala.
- Las aplicaciones en el mundo real pueden prever el absentismo para ahorrar costes y eludir los prejuicios humanos identificar diversos talentos de liderazgo para obtener rendimientos financieros.
- El éxito de la implantación de la IA requiere una sólida gobernanza ética y estrictas salvaguardias técnicas para proteger la privacidad de los empleados y mantener la confianza.

“La IA en Recursos Humanos se reduce a menudo a un único escenario familiar: predecir la rotación de empleados. Las empresas que van más allá de los modelos convencionales obtienen una ventaja competitiva sin precedentes.”

La transformación de las cadenas de valor industriales impulsada por la IA.

Alexandre Thion de la Chaume, Managing Partner y Global Lead Utilities & Industry, y Florence Bénézit, Partner y Global Lead Manufacturing, de Artefact, exploran los retos de la IA en la industria y la fabricación, y las condiciones que deben cumplirse para que la IA se convierta en un verdadero motor de rendimiento, innovación y resistencia.

Los fabricantes se enfrentan a un aumento de los costes energéticos, a interrupciones en la cadena de suministro y a estrictos requisitos de sostenibilidad. Para adaptarse, las empresas están implantando la IA en todas sus operaciones para automatizar flujos de trabajo complejos. “La IA puede utilizarse para predecir mejor la demanda y alinear la cadena de suministro”.” dice Alexandre.

A pesar de estas oportunidades, la fragmentación de la data y los estrictos requisitos de seguridad siguen siendo obstáculos importantes. El éxito requiere una base sólida de calidad data y gobernanza operativa. Como destaca Florence, “Al igual que hoy controlamos la calidad del data, tendremos que controlar la calidad de los agentes de la IA”.”

Claves de su conversación:
- El mantenimiento predictivo puede reducir los costes de mantenimiento y el tiempo de inactividad en unos 30%.
- La automatización impulsada por la IA tiene el potencial de disminuir la duración de los procesos en un 70 - 75%.
- El despliegue de la IA requiere marcos de gobernanza sólidos para equilibrar la innovación con el riesgo operativo y la seguridad física.

Cumbre Adopt AI: Explore las perspectivas de la edición de 2025.

Producido en colaboración con el Instituto Hub, el Adopt AI - Informe Grand Palais 2025 recoge las lecciones clave de los debates del año pasado en el Grand Palais.

A medida que la IA pasa de los pilotos al despliegue a escala industrial, el informe destila las perspectivas de los directores ejecutivos mundiales, los líderes públicos y los pioneros de la IA. Proporciona una visión estructurada de cómo las organizaciones pueden traducir la ambición en impacto.

Lea el informe para equipar a su organización con ideas prácticas y hojas de ruta operativas compartidas durante la cumbre:
• Marcos estratégicos para pasar de la experimentación al valor empresarial mensurable.
- Inmersiones sectoriales en profundidad que destacan casos concretos de uso de la IA en 10 sectores
- A hoja de ruta de la soberanía abordar la gobernanza, la ética y las infraestructuras en Europa.

Reserve la fecha para la Cumbre 2026 Adopt AI - Grand Palais
¡los días 3 y 4 de diciembre en París!