Rowan Trollope, director ejecutivo de Redis, dijo que cualquiera que lea las noticias podría pensar que el pedal está a fondo cuando se trata de implementar agentes de IA, pero las implementaciones están cayendo. El Registro.
La empresa detrás de la base de datos Redis, que ha conseguido seguidores como caché en la arquitectura de aplicaciones en la nube para convertirse en la base de datos más popular en AWS, está tratando de ayudar a los usuarios a sacar los proyectos de agentes de IA del laboratorio y ponerlos en producción.
Gartner predijo a principios de este mes que las inversiones de los proveedores de software y proveedores de nube agregarían un billón de dólares al gasto en inteligencia artificial este año, ya que la inversión alcanzó los 2.520 billones de dólares. Sin embargo, los usuarios corporativos están «en el fondo de la desilusión», ya que la reacción a las presentaciones de proyectos corporativos va desde «fue una gran idea» hasta «¿dónde están mis ingresos?». – anunció la empresa de investigación.
Trollope dijo que el fenómeno se refleja en la forma en que ha ayudado a los clientes a crear proyectos que implementan plataformas de agentes de IA en los negocios.
«He visto menos ejemplos de agentes de fabricación realmente exitosos de los que hubiera imaginado fuera de la ingeniería», dijo. «Todavía es bastante difícil hacer eso, y sólo las empresas más grandes del mundo entienden que este es el futuro en el que están invirtiendo. No creo que vayan a parar. Se están dando cuenta de que necesitan esta plataforma de próxima generación».
Redis comenzó en 2009 como un intento de crear una base de datos clave-valor eficiente. A finales de 2020, era la opción más popular para el almacenamiento en caché y la mensajería en pilas de aplicaciones en la nube. Desde entonces, Redis ha ampliado sus ambiciones, expandiéndose más allá de sus raíces de almacenamiento en caché con funciones de aprendizaje automático y soporte para documentos JSON. Ahora admite implementaciones de IA. El año pasado, anunció LangCache, un servicio REST totalmente administrado que reduce las llamadas LLM costosas y propensas a la latencia al almacenar en caché respuestas anteriores a consultas semánticamente similares.
Si bien Gartner considera que la mayor parte del gasto empresarial en LLM se destina a grandes proveedores de aplicaciones a medida que los usuarios buscan opciones de bajo riesgo actualizando el software existente, Trollope dice que las organizaciones deben repensar las fuentes de agentes de IA que necesitan para tomar decisiones.
Si bien Salesforce puede almacenar el descuento que se le ha dado a un cliente y Workday almacena información sobre los empleados, los agentes que toman decisiones también pueden solicitar información del correo electrónico, plataformas de mensajería instantánea y otras fuentes, argumentó. Por lo tanto, las organizaciones que desarrollan sistemas de agentes de IA utilizaron el marco de Microsoft, Google o LangChain, una plataforma de ingeniería independiente para crear, probar e implementar agentes de IA confiables.
«La información necesaria para tomar las decisiones más importantes a menudo no es inmediatamente obvia para el agente», dijo Trollope. «Por ejemplo, si tuviera que crear un agente que interactúe con mis clientes y permita la fijación de precios, ¿por qué y cuándo puede el agente hacer una excepción a la política de precios estándar? Si solo desea la política de precios estándar, entonces eso es muy simple, pero no voy a reemplazar a nadie con ella. Tiene que averiguar dónde aplican las personas sus decisiones y qué datos están tomando decisiones juntas. A menudo no está estructurado en hilos de Slack, está en cadenas de correo electrónico, en mensajes de texto.
Los requisitos de datos para que los agentes de IA tomen decisiones significativas son parte de la motivación para las características vectoriales en las bases de datos. Varios proveedores, incluidos Redis y Oracle, así como proveedores especializados respaldan el concepto. Debido a los pocos estudios de casos exitosos, aún no se sabe si habrá un regreso. Pero Redis al menos cree que las grandes empresas seguirán invirtiendo a pesar de los desafíos. ®
