La implementación de machine learning (ML) ha evolucionado de ser una simple etapa experimental a convertirse en una herramienta vital para las operaciones comerciales modernas. Las empresas han adoptado modelos de ML para mejorar la precisión en pronósticos de ventas, segmentar clientes efectivamente y predecir tasas de deserción. Aunque las técnicas tradicionales de ML continúan aportando beneficios significativos, la inteligencia artificial generativa ha emergido como una revolución en el sector, redefiniendo la experiencia del cliente con herramientas cada vez más accesibles.
A pesar de la innovación que representa la inteligencia artificial generativa, los métodos tradicionales de ML siguen siendo insustituibles para tareas predictivas específicas. Por ejemplo, los pronósticos de ventas, que dependen del análisis de datos históricos y tendencias, se benefician del uso de algoritmos consolidados como bosques aleatorios, modelos ARIMA y redes de memoria a largo y corto plazo (LSTM). Del mismo modo, técnicas como K-means y la segmentación jerárquica son óptimas para la segmentación de clientes y la predicción de deserción.
Un enfoque combinado que integre las capacidades de la inteligencia artificial generativa y los modelos de ML tradicionales puede ofrecer soluciones altamente eficaces, manteniendo la eficiencia de costos. En este contexto, se ha desarrollado un flujo de trabajo innovador que amplía las capacidades de los agentes de inteligencia artificial mediante la integración de modelos predictivos de ML, facilitando que estos agentes tomen decisiones informadas.
Este enfoque utiliza el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), un estándar abierto que proporciona contexto a modelos de lenguaje grandes (LLMs), y se implementa a través de Amazon SageMaker AI. Los agentes de inteligencia artificial, desarrollados con el SDK de Strands Agents, se valen de un LLM como su núcleo central. Esta capacidad les permite observar su entorno, planificar acciones y ejecutar tareas con una intervención humana mínima.
El proceso comienza con el entrenamiento de un modelo de predicción de series temporales usando Amazon SageMaker AI. Se prepara un modelo, como XGBoost, que es capaz de predecir demandas futuras con base en patrones históricos de datos. Una vez entrenado, el modelo se despliega en un endpoint de SageMaker AI, habilitando accesos en tiempo real mediante API.
Las predicciones generadas se transmiten al agente, que utiliza esta información para optimizar la toma de decisiones y realizar acciones con base en datos concretos. Esta arquitectura proporciona un sólido fundamento para aplicaciones de inteligencia artificial, ofreciendo flexibilidad a través del acceso a endpoints directos o una integración mediante MCP, satisfaciendo así diversas necesidades en el ámbito empresarial.
Las empresas continúan en la búsqueda de formas innovadoras para mejorar la inteligencia y eficiencia de sus agentes de inteligencia artificial. La combinación de Amazon SageMaker AI, MCP y el SDK de Strands Agents se presenta como una solución poderosa para el desarrollo de aplicaciones de próxima generación.
