Una persona mirando la imagen digitalizada de un cerebro.

¿Qué es la IA autónoma y por qué su empresa la necesita?

Análisis de servicios basados en IA autónoma

Última actualización: 27 Enero 2025 10:24AM

Ante la rápida evolución de las soluciones de IA para responder a las necesidades de los servicios lingüísticos y de contenido, es fundamental saber identificar cuáles son las opciones más adecuadas para sus servicios de localización y traducción por IA o de contenido generado por IA. Su proveedor de soluciones de IA generativa puede ayudarle a elegir los mejores modelos lingüísticos de gran tamaño (LLM), flujos de trabajo e intervención humana (HITL) para lograr los objetivos de contenido de su negocio. La próxima generación de servicios basados en IA en el punto de mira son los sistemas de IA autónoma. Siga leyendo para descubrir qué es la IA autónoma y qué puede ofrecer a las empresas.

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¿Qué es la IA autónoma?

La IA autónoma (o Agentic AI en inglés) abarca todos los sistemas de IA con capacidad para operar con un alto grado de autonomía y tomar decisiones para lograr un objetivo específico. Estos sistemas pueden funcionar de forma independiente en entornos controlados o cuando se dan condiciones predefinidas. Con una intervención humana muy limitada o incluso nula, la IA autónoma es capaz de:

Iniciar tareas
Realizar tareas
Tomar decisiones y ajustar procesos
Proporcionar información
Adaptarse a nuevos datos

Los sistemas de IA autónoma destacan por estas cualidades:

Autonomía: funcionan con control humano limitado o nulo.
Adaptabilidad: aprenden de las experiencias, los datos, los comentarios, etc., para mejorar su rendimiento.
Orientación a objetivos: persiguen objetivos específicos, que pueden ajustarse (como se indicó anteriormente)
Capacidad de comunicación: se comunican fácilmente con humanos, otros sistemas de IA, sus entornos, etc.
Principios éticos sólidos: utilizan el entrenamiento de la IA para aprender y cumplir estándares compatibles con los valores humanos. Estos sistemas pueden ayudar a garantizar una IA responsable.
Seguridad: garantizan la ciberseguridad y la protección de los datos y los usuarios.
Restricciones de los conjuntos de datos: la limitación de los datos de entrenamiento garantiza la reducción de las alucinaciones y la obtención de resultados fiables.

Cómo la IA autónoma mejora los servicios de traducción, localización y contenido

La IA autónoma ayuda a crear un ciclo de vida de contenido continuo que respalda las estrategias de contenido de las empresas. A continuación, le explicamos cuatro formas para lograr este efecto:

Activa un flujo autogenerado de contenido atractivo: una vez que un sistema de IA autónoma tiene acceso a datos clave sobre el servicio o producto y las audiencias objetivo, activa la generación de un flujo constante de contenido multilingüe. Solo tiene que definir su objetivo y conceder al sistema de IA acceso a algunos (o a cualquier combinación) de estos elementos:
- Bases de datos lingüísticas
- Bases de datos culturales
- Memorias de traducción
- Bancos de términos del glosario específicos de la marca
- Conversaciones con compradores
- Fechas de compra
- Información del producto
- Comentarios de los clientes
Garantía de calidad: la IA autónoma utiliza rigurosos mecanismos de autocorrección basados en IA para garantizar que el contenido cumpla y preserve los estándares de contenido de una empresa. Mediante estos mecanismos, puede identificar y corregir problemas, como los siguientes:
- Incoherencias
- Sesgos
- Inexactitudes 
- Irrelevancia
- Estilo y voz
Automatiza la publicación y la distribución: los sistemas de IA autónoma pueden utilizar la automatización de los canales tradicionales para ofrecer el contenido correcto al público adecuado en el momento oportuno. El sistema gestiona automáticamente varios canales de distribución (incluidas todas las redes sociales y los sitios web pertinentes) y adapta los formatos de contenido a las dimensiones y requisitos de cada plataforma.
Seguimiento y actualización del contenido: la IA autónoma puede supervisar el rendimiento del contenido en diferentes mercados. Puede ajustar y adaptar el contenido mediante el seguimiento de métricas como las siguientes:
- Impresiones de los usuarios 
- Interacciones 
- Tendencias en redes sociales 
- Datos de ventas y comentarios

Una persona revisando conjuntos de datos complejos

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Samantha Keefe

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