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Aplicaciones empresariales de los agentes de IA: Ejemplos, ventajas, retos

Conoce las aplicaciones reales de los agentes de IA explorando ejemplos de sanidad, finanzas, ventas y más.
Actualizado 3 jun 2025  · 8 min de lectura

Las empresas prestan cada vez más atención a las aplicaciones de agentes de IA debido al auge de los sistemas multiagente, la automatización avanzada y la demanda de información en tiempo real. Dado que pueden impulsar la productividad de empresas de cualquier tamaño, son muy relevantes tanto para las startups que buscan agilidad como para las grandes empresas que pretenden escalar de forma eficiente.

En este blog, trataré casos de uso específicos de los agentes de IA en muchos campos, como las finanzas, la sanidad, la educación y otros. Si quieres empezar a aprender a utilizar agentes de IA para tus necesidades empresariales, te recomiendo estos tutoriales prácticos:

Agentes de IA en finanzas

Casos prácticos

Empecemos por uno de los sectores más destacados en lo que se refiere a la aplicabilidad de los agentes de IA. Hay muchos casos convincentes de uso de agentes de IA en el sector financiero, como:

  • Agentes de detección del fraude
  • Robots de comercio autónomos
  • Asistentes de incorporación de clientes

La detección del fraude es un reto importante para los bancos, ya que los sistemas tradicionales a menudo tienen dificultades para seguir el ritmo de la velocidad y la complejidad de la ciberdelincuencia moderna. Los agentes de IA abordan este problema supervisando continuamente las transacciones, aprendiendo el comportamiento de los clientes y señalando anomalías en tiempo real, lo que permite una identificación más rápida y precisa de las actividades sospechosas.

En JPMorgan Chasepor ejemplo, la implantación de la detección del fraude basada en IA ha supuesto un enorme ahorro de costes, una drástica reducción de los falsos positivos y la capacidad de detectar las transacciones fraudulentas hasta 300 veces más rápido que antes, mejorando enormemente tanto la seguridad como la confianza de los clientes.

En los mercados financieros, gestionar el riesgo y ejecutar las operaciones con rapidez es importante, pero los operadores humanos pueden verse limitados por la velocidad y la capacidad de procesamiento de datos. Los robots de negociación autónomos impulsados por agentes de IA pretenden resolver esto analizando los datos del mercado, ejecutando operaciones automáticamente y ajustando los controles de riesgo en tiempo real en función de la evolución de las condiciones.

Si has tenido que abrir una cuenta financiera últimamente, quizá sepas que la incorporación de clientes y el cumplimiento de las normas CSC (Conoce a tu Cliente) suelen ser lentos y propensos a errores debido a las comprobaciones manuales de documentos y las evaluaciones de riesgos. Los agentes de IA pueden mejorar este proceso verificando instantáneamente los documentos, evaluando los perfiles de riesgo de los clientes y automatizando las comprobaciones de cumplimiento, todo ello manteniendo una gran precisión.

casos de uso de los agentes de la ai en las finanzas

Beneficios

Los agentes de IA en las finanzas aportan beneficios significativos al aumentar la velocidad y permitir respuestas en tiempo real a los cambios del mercado, los intentos de fraude y las necesidades de los clientes. Su capacidad para procesar grandes cantidades de datos al instante significa que las instituciones financieras pueden detectar riesgos, ejecutar operaciones y resolver problemas mucho más rápido de lo que permiten los métodos tradicionales.

Además, los agentes de IA ayudan a las empresas a adelantarse a los requisitos normativos automatizando las comprobaciones de cumplimiento y manteniendo registros precisos, reduciendo el riesgo de costosos errores y sanciones.

Desafíos

Muchos modelos avanzados de IA funcionan como "cajas negras", lo que dificulta que las instituciones financieras expliquen sus procesos de toma de decisiones, lo que puede minar la confianza y complicar el cumplimiento de la normativa, sobre todo porque la transparencia es crucial tanto para los clientes como para los reguladores. 

Además, el comercio impulsado por la IA puede crear peligrosos bucles de retroalimentación cuando varios agentes reaccionan simultáneamente a las mismas señales del mercado, lo que conduce a un comportamiento gregario y puede convertir pequeñas fluctuaciones en grandes perturbaciones del mercado.

La seguridad es otra preocupación importante, ya que los despliegues de IA descentralizados y de terceros pueden introducir vulnerabilidades, exponer datos sensibles y aumentar el riesgo de ciberataques o fallos sistémicos que podrían afectar a un amplio segmento del sistema financiero.

agentes ai en finanzas ventajas y retos

Agentes de IA en sanidad

Casos prácticos

Los avances en los agentes de IA ofrecen una perspectiva prometedora para numerosas aplicaciones sanitarias, entre ellas:

  • Agentes de atención virtual para programar citas y triaje de síntomas
  • Agentes de IA que apoyan el diagnóstico resumiendo los datos de la HCE
  • Sistemas multiagente para la logística hospitalaria

Los proveedores de asistencia sanitaria luchan contra la ineficacia en la programación de citas y la evaluación inicial del paciente, lo que conlleva una carga administrativa y retrasos en la asistencia. Los agentes de atención virtual solucionan esto automatizando la reserva de citas, recopilando información del paciente y realizando un triaje inicial de síntomas mediante interfaces conversacionales que guían a los pacientes y los dirigen a los niveles de atención adecuados.

Los clínicos se enfrentan a una sobrecarga de información al analizar los datos de los pacientes, lo que dificulta la identificación de patrones, anomalías o la toma de decisiones diagnósticas oportunas. Los agentes de diagnóstico de IA abordan este reto analizando grandes cantidades de historias clínicas electrónicas, imágenes médicas y resultados de laboratorio para identificar patrones, señalar anomalías y proporcionar apoyo para la toma de decisiones a los profesionales sanitarios.

Por ponerte un ejemplo del mundo real: Ada Saludutilizado por millones de personas en todo el mundo, utiliza el procesamiento del lenguaje natural y árboles lógicos médicos para evaluar más de 30.000 afecciones médicas y dirigir a los usuarios a la telemedicina o a la atención de urgencias en función de la urgencia.

La logística hospitalaria y la gestión de recursos también son retos complejos, que implican la coordinación de múltiples departamentos. Para hacer frente a las ineficiencias en la utilización de equipos y la asignación de personal, los sistemas multiagente crean redes de agentes de IA especializados que rastrean los activos, predicen las necesidades de mantenimiento y optimizan la asignación de recursos en todas las instalaciones hospitalarias.

casos de uso de los agentes de la ai en la sanidad

Beneficios

Los agentes de IA en la asistencia sanitaria aportan importantes beneficios al mejorar la atención al paciente mediante recomendaciones personalizadas, tiempos de respuesta más rápidos y mejores resultados de los tratamientos.

Al analizar grandes cantidades de datos de pacientes para identificar patrones, señalar anomalías y proporcionar sugerencias de tratamiento basadas en pruebas, permiten a los profesionales sanitarios tomar decisiones más informadas. Esto puede significar que se salven vidas, por ejemplo cuando se trata de detectar complicaciones antes que con los métodos tradicionales.

Más allá de las aplicaciones clínicas, los agentes de IA mejoran las operaciones sanitarias automatizando tareas administrativas como la programación, la tramitación de reclamaciones y la introducción de datos, reduciendo la carga del personal sanitario. Esta eficiencia operativa permite a los médicos centrarse más en la atención al paciente que en el papeleo.

Desafíos

A pesar de sus promesas, los agentes de IA en la asistencia sanitaria se enfrentan a importantes retos en torno a la privacidad de los datos, la parcialidad y la integración con los sistemas existentes. Obviamente, los datos de los pacientes son muy sensibles, y garantizar una seguridad sólida y el cumplimiento de normativas como la HIPAA es complejo, sobre todo porque los agentes de IA a menudo necesitan acceder a conjuntos de datos grandes y diversos. Además, si los datos utilizados para entrenar a estos agentes son incompletos o sesgados, las recomendaciones resultantes pueden conducir inadvertidamente a diagnósticos inexactos.

Otro reto importante es la integración de los agentes de IA en los flujos de trabajo diarios de los profesionales sanitarios, que pueden mostrarse escépticos ante las nuevas tecnologías o preocupados por la explicabilidad. Muchos modelos de IA funcionan como "cajas negras", lo que dificulta que los médicos entiendan o confíen en sus recomendaciones, lo que puede obstaculizar su adopción.

Garantizar una gobernanza adecuada, una validación continua y una comunicación clara entre los equipos técnicos y el personal médico es esencial para generar confianza y maximizar los beneficios de los agentes de IA en los entornos sanitarios del mundo real.

beneficios y retos de la ai en sanidad

Agentes de IA en Atención al Cliente

Casos prácticos

La atención al cliente es una de las áreas en las que los agentes de IA ya se han adoptado de forma generalizada, con chatbots y asistentes virtuales que gestionan millones de consultas de clientes a diario en todos los sectores. Los casos de uso incluyen:

  • Agentes de chat con IA para la interacción con los clientes
  • Orquestación multiagente
  • Agentes conscientes de los sentimientos

La asistencia tradicional de nivel 1, que es la primera línea de atención al cliente que se ocupa de las consultas básicas, a menudo tiene problemas con procesos manuales ineficaces, que provocan retrasos en las respuestas y clientes frustrados. Los agentes de chat con IA resuelven esto automatizando las consultas rutinarias, clasificando los problemas y escalando de forma inteligente sólo los casos complejos que requieren intervención humana.

Lyft ha implementado con éxito agentes de IA utilizando el modelo de Anthropic Claude en su servicio de atención al cliente, reduciendo los tiempos de resolución en un impresionante 87% gracias a las transferencias inteligentes entre IA y humanos que recopilan el contexto antes de la escalada.

Las empresas se enfrentan a retos cuando los clientes tienen necesidades diversas que requieren conocimientos diferentes, lo que crea cuellos de botella e ineficiencias en los flujos de trabajo de asistencia. La orquestación multiagente resuelve esto creando agentes de IA especializados que se ocupan de ámbitos específicos como la facturación o el soporte técnico, con traspasos eficientes entre agentes cuando una consulta traspasa los límites de la experiencia.

Encontrar el tono adecuado es clave en el trato con los clientes, pero los equipos de atención al cliente a menudo tienen dificultades para gestionar interacciones cargadas de emoción que pueden dañar las relaciones con los clientes y provocar su pérdida. Los agentes conscientes de los sentimientos abordan esta cuestión analizando el tono y el lenguaje del cliente en tiempo real, ajustando automáticamente el estilo de comunicación o activando técnicas de desescalada cuando detectan frustración o enfado.

casos de uso de los agentes de la ai en el servicio de atención al cliente

Beneficios

Los agentes de IA reducen drásticamente los tiempos de espera de los clientes al gestionar múltiples consultas simultáneamente, eliminando la frustración de estar en espera. A diferencia de los agentes humanos, que sólo pueden gestionar una conversación a la vez, los sistemas de asistencia de IA pueden procesar miles de solicitudes simultáneamente. Proporcionar respuestas inmediatas a las preguntas más comunes y a la resolución de problemas básicos se traduce directamente en la satisfacción del cliente.

La disponibilidad 24/7 y la coherencia de los agentes de IA representan otra ventaja para las empresas que operan en un mercado global. Nunca duermen, ni se toman descansos, ni tienen días malos, lo que garantiza que los clientes reciban la misma calidad de servicio a las 3 de la madrugada que en horario comercial.

Esta fiabilidad crea una experiencia del cliente predecible en todas las interacciones, eliminando la variabilidad que se produce con los agentes humanos, que pueden interpretar las políticas de forma diferente o tener niveles de rendimiento fluctuantes.

Desafíos

Integrar los agentes de IA con los CRM y los sistemas de venta de entradas presenta importantes retos técnicos, sobre todo en torno a la compatibilidad de sistemas y la sincronización de datos. Las plataformas de atención al cliente heredadas a menudo carecen de la flexibilidad necesaria para los marcos de IA, con formatos de datos incompatibles y capacidades de API limitadas que obligan a las empresas a invertir en middleware o conectores personalizados.

Otro obstáculo importante es mantener la funcionalidad en tiempo real al tiempo que se hace frente a los límites de velocidad de la API y a los problemas de versiones. Muchos sistemas de terceros imponen restricciones a las llamadas a la API, limitando el volumen de datos al que puede acceder un agente de IA en un plazo determinado, lo que puede provocar una ingestión incompleta de datos o retrasos en la sincronización.

Además, las plataformas de CRM actualizan o dejan obsoletas sus API con frecuencia, lo que crea una deriva de compatibilidad que requiere una supervisión y adaptación constantes para evitar la interrupción de los flujos de trabajo o la pérdida de datos.

ai en la atención al cliente: ventajas y retos

Agentes de IA en la educación

Casos prácticos

La educación es otro campo en el que los agentes de IA pueden marcar una diferencia significativa. Algunos ejemplos son:

  • Agentes tutores personalizados
  • Asistentes AI en el aula
  • Agentes de aprendizaje de idiomas para conversaciones en tiempo real

La educación tradicional tiene dificultades para adaptarse a los diversos ritmos y estilos de aprendizaje, lo que provoca lagunas en la comprensión y la falta de compromiso de los estudiantes. Los agentes tutores personalizados solucionan esto analizando continuamente los datos de rendimiento de los alumnos y ajustando dinámicamente la dificultad de los contenidos, los itinerarios de aprendizaje y los métodos de enseñanza para adaptarse a los estilos de aprendizaje individuales y abordar las lagunas de conocimiento en tiempo real.

Los profesores se enfrentan a una carga de trabajo abrumadora con la planificación de las clases, la creación de contenidos y la calificación, lo que les deja poco tiempo para una interacción significativa con los alumnos. Los asistentes de IA para el aula abordan este reto automatizando las tareas administrativas, generando planes de clase personalizados, creando evaluaciones y proporcionando una calificación objetiva con comentarios detallados, liberando a los educadores para que se centren en el apoyo directo a los alumnos.

Las oportunidades de práctica limitadas, la retroalimentación incoherente y la ansiedad por cometer errores son los grandes adversarios de cualquier estudiante de idiomas, que obstaculizan su progreso y su confianza. Los agentes de aprendizaje de idiomas resuelven estos retos proporcionando acceso ininterrumpido a la práctica de la conversación con una IA similar a la humana que se adapta al nivel del alumno, ofrece correcciones inmediatas y crea un entorno sin presiones en el que los errores se convierten en oportunidades de aprendizaje.

casos de uso de los agentes de la ai en la educación

Beneficios

Los agentes de IA en la educación aportan beneficios al crear experiencias de aprendizaje escalables e individualizadas que antes eran imposibles de implementar. Analizando los datos de rendimiento en tiempo real, los agentes de IA pueden identificar las lagunas de aprendizaje individuales, curar recursos, generar experiencias de aprendizaje personalizadas y proporcionar retroalimentación y apoyo inmediatos.

Esencialmente, los agentes de IA permiten crear un programa educativo individualizado para cada alumno simultáneamente, sin las tradicionales limitaciones de tiempo y trabajo.

Desafíos

Sin embargo, existen algunos retos. Una dependencia excesiva de las herramientas de IA podría hacer que los alumnos dependieran de la información y la orientación inmediatas en lugar de desarrollar estrategias independientes de resolución de problemas, lo que, a largo plazo, podría ser perjudicial para sus habilidades de pensamiento crítico.

Quizá lo más preocupante sea el potencial de pérdida de motivación cuando los alumnos interactúan principalmente con la IA en lugar de con profesores humanos, ya que la ausencia de una auténtica conexión y estímulo humanos podría disminuir la motivación intrínseca y el compromiso emocional con el material de aprendizaje.

agentes ai en la educación ventajas y retos

Agentes de IA en Logística y Cadena de Suministro

Casos prácticos

En el ámbito de la logística, todo es cuestión de eficacia. Los casos de uso de los agentes de IA incluyen

  • Agentes dinámicos de optimización de rutas
  • Coordinadores de inventario
  • Agentes negociadores de proveedores

Los métodos tradicionales de planificación de rutas suelen tratar de encontrar la ruta más corta o más rápida. A menudo no se ajustan a la evolución de las condiciones, provocando retrasos cuando surgen obstáculos inesperados, como atascos o cierres de carreteras. Los agentes de optimización de rutas de IA resuelven este problema de las rutas estáticas analizando continuamente datos en tiempo real de fuentes como GPS, bases de datos de tráfico y previsiones meteorológicas. A continuación, recalibran dinámicamente las rutas con la nueva información para evitar la congestión y optimizar las rutas de entrega.

Las empresas se enfrentan a importantes retos a la hora de mantener niveles óptimos de inventario en múltiples ubicaciones, lo que provoca roturas de existencias o un exceso de inventario que inmoviliza capital y espacio de almacén. Los agentes de IA para la gestión de inventarios abordan este problema analizando grandes cantidades de datos, como el historial de ventas, las tendencias del mercado e incluso los patrones meteorológicos, para predecir la demanda futura con una precisión sin precedentes, ajustando después automáticamente los niveles de existencias y activando nuevos pedidos en las redes de almacenes.

El sistema combina ambas cosas prediciendo la demanda en cada tienda y teniendo en cuenta las ventas históricas, las tendencias del mercado y las condiciones meteorológicas. La optimización del movimiento de las existencias y de las rutas de entrega reduce significativamente los costes de transporte y mejora los plazos de entrega.

Los equipos de aprovisionamiento luchan con procesos de negociación ineficaces que consumen mucho tiempo, son incoherentes y a menudo pierden oportunidades de ahorro de costes debido a las limitadas capacidades de análisis de datos. Los agentes de negociación de IA transforman este proceso evaluando de forma autónoma las ofertas de los proveedores utilizando datos históricos como propuestas, descuentos anteriores e indicadores macroeconómicos externos, generando después estrategias de negociación sólidas y negociando directamente con los proveedores para garantizar unas condiciones óptimas.

agentes de la ai en casos de uso logístico

Beneficios

Los agentes de IA en logística y gestión de la cadena de suministro proporcionan una mayor eficacia. Desde el punto de vista de los costes, las organizaciones que apliquen soluciones de cadena de suministro basadas en la IA pueden esperar una reducción significativa de los costes logísticos gracias a la optimización del transporte, la reducción de los gastos laborales y la minimización de los costes de mantenimiento del inventario. Quizá lo más valioso en el volátil mercado actual sea la mayor resistencia que proporcionan estos sistemas, ya que vigilan continuamente las posibles perturbaciones debidas al tiempo, los acontecimientos políticos y los indicadores económicos, permitiendo una gestión proactiva del riesgo mediante rutas alternativas y planes de contingencia.

Desafíos

A pesar de sus ventajas, los agentes de IA en logística se enfrentan a varios obstáculos operativos y estratégicos. En primer lugar, la integración de los sistemas de IA con la infraestructura heredada de la cadena de suministro suele ser compleja, especialmente cuando los datos están aislados en sistemas ERP, plataformas de gestión de almacenes y software de transporte. Muchas organizaciones siguen funcionando con datos fragmentados o incoherentes, lo que limita la precisión de las predicciones y automatizaciones de la IA.

En segundo lugar, la naturaleza dinámica de las cadenas de suministro significa que los agentes deben adaptarse constantemente a las perturbaciones -desde acontecimientos geopolíticos a catástrofes naturales-, lo que puede introducir fragilidad si los modelos no se reentrenan frecuentemente con datos actualizados. Sin una supervisión continua, incluso un agente con un buen rendimiento puede provocar asignaciones erróneas o desabastecimientos cuando cambian las condiciones.

Por último, surgen problemas éticos y contractuales con los agentes negociadores que se relacionan de forma autónoma con los proveedores. Estos agentes deben encontrar el equilibrio adecuado entre el ahorro de costes y las relaciones con los proveedores, y las organizaciones necesitan mecanismos de supervisión para evitar comportamientos demasiado agresivos o legalmente arriesgados.

agentes de la ai en logística ventajas y retos

Agentes de IA en Marketing y Ventas

Casos prácticos

Por último, echamos un vistazo a los siguientes casos de uso en marketing y ventas:

  • Agentes de cualificación de clientes potenciales
  • Agentes de generación de contenidos
  • Agentes de pruebas A/B

Los equipos de ventas pierden un tiempo valioso con clientes potenciales no cualificados, lo que provoca una asignación de recursos ineficaz y menores tasas de conversión. Los agentes de IA de cualificación de clientes potenciales resuelven esto analizando el comportamiento de los clientes potenciales, los niveles de compromiso y los datos demográficos para puntuar automáticamente a los clientes potenciales, priorizar a los clientes potenciales de alto potencial y comprometerlos a través de sus canales preferidos antes de que intervengan los representantes de ventas humanos.

Crear contenido personalizado y de alta calidad a través de múltiples canales es difícil, pero esencial. Los agentes de IA de generación de contenidos como Jasper AI abordan las lagunas de contenido y los mensajes incoherentes analizando la voz de la marca, las preferencias de la audiencia y los datos de rendimiento para crear, optimizar y distribuir de forma autónoma contenidos a medida para redes sociales, campañas de correo electrónico y anuncios.

Las pruebas A/B tradicionales son lentas, requieren mucho trabajo y están limitadas por suposiciones humanas, lo que dificulta la optimización eficaz de las campañas de marketing. Los agentes de pruebas A/B potenciados por IA, como Kameleoon, solucionan esto eligiendo variables de forma autónoma, generando automáticamente múltiples variaciones y analizando los datos de rendimiento en tiempo real, de modo que los recursos pueden asignarse dinámicamente a las versiones de mejor rendimiento sin esperar a que finalice la prueba.

agentes ai en casos de uso de marketing y ventas

Beneficios

Los agentes de IA en marketing y ventas permiten una iteración más rápida de las campañas automatizando la creación de contenidos, probando múltiples variables simultáneamente y reasignando dinámicamente los recursos a los enfoques de éxito sin esperar a que se completen los ciclos de prueba tradicionales.

No sólo ahorran un tiempo precioso, sino que también proporcionan un alcance más personalizado al analizar los datos y patrones de comportamiento de cada cliente, lo que da como resultado mayores tasas de compromiso y métricas de conversión que los enfoques estandarizados.

Desafíos

Los agentes de IA en marketing ofrecen velocidad y escala, pero no sin contrapartidas. Un reto importante es la coherencia de la marca. Los agentes de generación de contenidos, especialmente los entrenados con modelos lingüísticos de uso general, pueden producir inadvertidamente mensajes que se desvíen del tono de la marca, incluyan un lenguaje sesgado o hagan referencia a información obsoleta, a menos que se afinen y controlen cuidadosamente.

Otra cuestión clave es el exceso de personalización. Aunque la personalización puede aumentar el compromiso, una orientación demasiado intrusiva basada en datos de comportamiento puede provocar la incomodidad del usuario o incluso el escrutinio normativo en virtud de leyes de privacidad de datos como la GDPR o la CCPA. Esto es especialmente cierto cuando los agentes de IA funcionan en modo caja negra y los vendedores no pueden explicar completamente cómo se tomaron las decisiones.

Por último, medir el ROI de las campañas impulsadas por IA puede ser difícil si los modelos de atribución no se ajustan adecuadamente para tener en cuenta la actividad de los agentes autónomos. Sin unos canales de información y unos puntos de referencia de rendimiento claros, los equipos pueden malinterpretar los resultados o tener dificultades para justificar la inversión en estas herramientas.

agentes ai en marketing ventajas y retos

Conclusión

El entusiasmo en torno a los agentes de IA está bien fundado, pues su impacto ya es visible en sectores que van desde la sanidad a la logística y el marketing. Los temas comunes a las distintas aplicaciones son la colaboración autónoma, la priorización de tareas y la reevaluación continua de estrategias en tiempo real.

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Tom Farnschläder
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Tras construir una base sólida en economía, derecho y contabilidad en mis estudios duales en la administración financiera regional, entré en contacto por primera vez con la estadística en mis estudios de ciencias sociales y mi trabajo como tutora. Realizando análisis empíricos cuantitativos, descubrí una pasión que me llevó a continuar mi viaje adentrándome en el hermoso campo de la ciencia de datos y a aprender herramientas analíticas como R, SQL y Python. Actualmente, estoy mejorando mis habilidades prácticas en Deutsche Telekom, donde puedo recibir mucha experiencia práctica en la codificación de rutas de datos para importar, procesar y analizar datos utilizando Python.

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