Cinco nuevas profesiones surgidas gracias al auge de la IA agéntica

Andrew Andreev

Autor en ApiX-Drive

Tiempo de leer: ~8 min

Arquitecto de agentes de IA

• Diseño de sistemas multiagente. Los especialistas desarrollan sistemas que involucran múltiples agentes de IA, crean modelos de sus interacciones, asignan roles y forman jerarquías, diseñan la lógica de orquestación de tareas, administran la memoria y el contexto de los agentes, diseñan mecanismos de respaldo y recuperación, y mucho más.
• Creación de sistemas de planificación y razonamiento. Los desarrolladores dotan a los sistemas de IA de capacidades de planificación y razonamiento, lo que les permite comprender objetivos, desglosar problemas en tareas, seleccionar herramientas, adaptarse a condiciones cambiantes y evaluar los resultados de sus acciones.
• Integración y orquestación. Los arquitectos conectan sistemas autónomos con aplicaciones externas mediante API y los orquestan. Esto incluye bases de datos, CRM, servicios en la nube, motores de búsqueda, sistemas corporativos internos y herramientas de automatización.
• Selección y optimización de modelos de IA. Los especialistas seleccionan modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) adecuados para los sistemas que crean. Evalúan los modelos según diversos criterios, los prueban en diferentes tareas, comparan los LLM en función de su precisión, velocidad y coste, gestionan los procesos de inferencia y realizan ajustes y optimizaciones.
• Diseño de UI/UX. Los ingenieros diseñan interfaces y dan forma a la experiencia de usuario de los agentes de IA autónomos. Crean interfaces de usuario conversacionales, paneles de control, sistemas de retroalimentación, desarrollan interacciones multimodales y mucho más.

Diseñador de flujos de trabajo con agentes de IA

• Creación de procesos para agentes y sistemas de IA. Los ingenieros desarrollan la lógica y los mecanismos de interacción entre agentes, establecen dependencias y secuencias de tareas, crean árboles de decisión y mecanismos para distribuir tareas entre la IA y los humanos.
• Gestión del comportamiento de los agentes. Los diseñadores de flujos de trabajo de agentes dan forma a la lógica de comportamiento y la coordinación de los sistemas autónomos. Estos especialistas establecen roles, permisos y restricciones del sistema, gestionan la transferencia de contexto entre humanos y agentes de IA, así como entre los propios agentes, y definen activadores, condiciones de ejecución y lógica de reintento y recuperación.
• Creación de lógica de flujo de trabajo y gestión de estados. Las responsabilidades del diseñador de flujos de trabajo del agente de IA incluyen el desarrollo de estados de flujo de trabajo, la gestión de tareas de larga duración, la preservación de la memoria y el contexto, la definición de puntos de control del proceso y mucho más.
• Desarrollo de instrucciones y prompts. Los ingenieros de procesos de IA configuran la automatización de los flujos de trabajo. Desarrollan los prompts del sistema, los adaptan a diferentes roles, crean plantillas de tareas, estandarizan los formatos de comunicación entre sistemas y mucho más.
• Desarrollo de mecanismos de gestión de fallos y medidas de protección. Los especialistas desarrollan mecanismos alternativos para sistemas autónomos, previenen fallos en los modelos, detectan y gestionan fallos en las herramientas, establecen límites de permisos y crean flujos de trabajo de cumplimiento normativo.

Auditor de seguridad y cumplimiento de IA

• Evaluación de riesgos relacionados con la IA. Los especialistas identifican los posibles daños derivados del comportamiento de la IA, evalúan su imparcialidad y sesgo, identifican comportamientos discriminatorios y riesgos de seguridad, prueban la fiabilidad y la resiliencia de los sistemas autónomos y analizan los fallos de los sistemas de IA.
• Garantizar el cumplimiento. Los auditores se aseguran de que los sistemas de IA cumplan con las leyes, regulaciones y estándares de la industria aplicables. Revisan la documentación técnica y los registros de auditoría, los mecanismos de gestión y almacenamiento de datos, y validan los procedimientos de elaboración de informes y cumplimiento normativo, entre otros aspectos.
• Pruebas de seguridad de sistemas de IA. Las responsabilidades de los auditores incluyen probar y evaluar sistemas de IA basados en agentes para detectar comportamientos maliciosos, inseguros o no deseados. Analizan las vulnerabilidades de los agentes, prueban sus mecanismos de control y evalúan las medidas de moderación del contenido generado por IA.
• Revisión de la documentación y la transparencia. Los especialistas revisan las fichas de los modelos de IA, la documentación de los conjuntos de datos, los registros de incidentes y otras fuentes de información relacionadas con el funcionamiento de los agentes de IA. Asimismo, garantizan la transparencia de las acciones del agente de IA y la trazabilidad de los cambios en los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM).
• Auditoría de proveedores externos y sistemas de IA. Los auditores evalúan los riesgos asociados con los modelos de IA y las herramientas automatizadas de terceros. Revisan las licencias y los derechos de uso, analizan los riesgos de los modelos de código abierto, examinan las prácticas de seguridad, el cumplimiento de las API y otros factores.

Optimizador del rendimiento de agentes

• Mejorar la precisión y la fiabilidad de los agentes de IA. Los optimizadores ajustan los prompts, los flujos de trabajo y las estrategias de razonamiento, mejoran la calidad de la búsqueda en los sistemas RAG, aumentan la precisión de la planificación y ejecución de procesos multietapa, minimizan los ciclos de fallos y mejoran la coherencia al realizar tareas repetitivas.
• Monitorización de las métricas de rendimiento de los agentes. Los especialistas desarrollan paneles de control para la monitorización del rendimiento, definen los KPI para los sistemas autónomos, realizan un seguimiento de los cambios en las métricas, analizan el uso del sistema y comparan las versiones del modelo.
• Optimización de prompts y flujos de trabajo. Esta función implica desarrollar y configurar prompts del sistema, refinar las estrategias de razonamiento, optimizar procesos que involucran a múltiples agentes y mejorar la selección de herramientas y la gestión del contexto.
• Mejorar la velocidad y la eficiencia de costes. Los optimizadores se centran en seleccionar LLM adecuados, optimizar el uso de tokens, reducir los costes de inferencia y la latencia, y realizar otras tareas necesarias para lograr un equilibrio entre el coste y el rendimiento de los agentes.
• Realización de experimentos y pruebas. Los especialistas llevan a cabo periódicamente diversas pruebas y experimentos con el objetivo de mejorar el rendimiento de los agentes de IA. Comparan variantes de prompts, realizan pruebas comparativas entre modelos, evalúan estrategias de búsqueda y analizan los resultados de las interacciones de la IA con los usuarios, entre otras cosas.

Gestor de sinergias entre humanos y agentes

• Diseño de la interacción entre humanos e IA. Los gestores diseñan mecanismos para distribuir tareas entre humanos y agentes de IA, desarrollan flujos de trabajo híbridos y garantizan un equilibrio entre la automatización de la IA y la supervisión humana.
• Orquestación de agentes de IA. Este puesto implica la gestión del funcionamiento de múltiples sistemas de IA. Se asignan flujos de trabajo y funciones empresariales a los agentes, se supervisan sus interacciones, se crean sistemas de delegación de tareas y se garantiza su compatibilidad.
• Supervisión y gestión humana. Los gestores de sinergias desarrollan sistemas para verificar el rendimiento de los sistemas autónomos, definir puntos de control de aprobación para las decisiones de la IA, supervisar el comportamiento para detectar errores o resultados inseguros, mantener la transparencia operativa y garantizar el cumplimiento de las normativas y los estándares éticos.
• Formación y desarrollo del personal. Los especialistas capacitan a los empleados para interactuar con sistemas de IA, desarrollan sus habilidades en la gestión de sistemas autónomos y crean guías prácticas de aplicación de IA y programas de incorporación para flujos de trabajo habilitados por IA.

Reflexiones finales

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