Hay mucho optimismo sobre el futuro de la IA agente porque es un trabajo autónomo y complejo de trabajo múltiple promete impulsar altos niveles de transformaciones digitales al operar con precisión, velocidad y escalas.
La mayoría de los rumores en torno a los agentes de la IA se deben a la habilidad de tomar decisiones sin intervención humana, debido a la liberación de talento calificado para el trabajo estratégico y la escala para la toma de decisiones sin agregar personal.
Se decía, ¿cómo puede Agen Ai salir de la exageración para comprender mejor cómo el agente AI puede ejecutar habilidades más altas y volver a la inversión?
Según el PwC, el Agente AI tiene un creciente interés en la traducción de la inversión de TI. Según su encuesta en mayo de 2025, el 88% de los encuestados dijo que su equipo o línea de negocios planearon aumentar el presupuesto relacionado con la IA el próximo año debido a la IA del Agente.
PFU America, Inc.
Y% 5% informan que los agentes de IA ya están adoptados en sus agencias y dos tercios de esos agentes (% 66%) afirmaron que estaban proporcionando precios medibles a través de una mayor productividad.
Sin embargo, hay algunas nubes en el horizonte: Gartner predice que más del 40% de proyectos de IA de agentes se cancelarán debido a finales de 2027, el valor del negocio oscuro o el control de riesgos inadecuado.
Sin embargo, con la preparación adecuada, el generador del Agente AI tiene el potencial de ser mucho más perjudicial que la IA porque tiene un impacto directo en el impacto directo en el KPI comercial, como la reducción, la toma de decisiones rápidas y la finalización del trabajo.
Los agentes están ejecutando la conversión de atención médica
Los casos de uso de inicio de uso ya están mostrando promesas. Tome Nvidia por ejemplo. AI Innovator está desarrollando una plataforma de IA empresarial para crear un agente de IA específica para la tarea para el Hospital AutoA que administrará las cuestiones preoperatorias de los pacientes 24/7.
Estos incluyen cómo estar preparados para la cirugía y proporcionar detalles sobre la recuperación posquirúrgica y la rehabilitación. Según Kimberley Powell, vicepresidente y gerente general de servicios de salud en el NVIDIA, los agentes de IA pueden ahorrar tiempo y dinero, así como mejorar la experiencia del paciente.
Sin embargo, si los modelos de entrada reciben datos antiguos, de baja calidad o incorrectos, el agente es una pérdida de tiempo de inversión, dinero y recursos de la IA del agente. En el caso de AutoA Hospital Agent in Development, depende de la información del paciente bueno, preciso y actualizado para automáticamente automáticamente automáticamente.
La atención médica es el único uso posible de agente IA para la IA. Casi cualquier empresa de la industria puede beneficiarse de las habilidades avanzadas mediante la toma de decisiones escalonadas en aplicaciones, de la automatización de tareas, reduce los defectos de las personas y del apoyo social, la recolección, las operaciones de TI y muchas más aplicaciones.
La calidad de los datos y el documento determina la efectividad de la IA
A diferencia de Genius, un equipo de fabricación de material muy útil, el agente AI funciona de forma autónoma, por lo que la calidad de los datos y el documento es más esencial. Se requieren datos limpios, válidos y protegidos para los LLM en la parte principal de los agentes porque los agentes son tan buenos como los verbos y los datos y reglas de toma de decisiones.
Agente para tomar decisiones de IA, dependiendo de datos estructurales y documentos digitalizados para producir flujo de trabajo o salida de activación. En pocas palabras: SkyO usando datos incorrectos, antiguos o incompletos directamente para ejecutar AI.
Una escena en las aplicaciones de préstamos bancarios que representan cómo los agentes pueden estar terriblemente equivocados. Si la información financiera de formularios escaneados u otros insumos es antigua, puede llevar a IA a un solicitante de alto riesgo a la aprobación, lo que aumenta la posibilidad de pérdida bancaria.
Para la documentación no dígita, las copias impresas que se escanean utilizando herramientas antiguas con baja resolución y calidad de imagen débil pueden confundir el reconocimiento de caracteres ópticos (OCR) y los sistemas de procesamiento del lenguaje natural (PNL), lo que lleva al agente a engañar al contenido.
Los escáneres mejorados de imagen de alta velocidad que rompen los documentos de SCOPER, proporcionan resoluciones de 300 DPI y usan la alineación adaptada para aumentar las letras, eliminar las manchas, las marcas de agua y los sonidos de fondo-ideales para un reconocimiento correcto de OCR y resultados más precisos.
La preparación de datos hace todas las diferencias
Para evitar que los agentes autónomos interrumpan la “alucinación” o proporcionen decisiones débiles que puedan afectar las habilidades operativas, las empresas deben seguir las mejores prácticas de las principales gestión de datos de la industria y tener las mejores prácticas de un LLM para prepararse, que incluyen:
- Preposcus y datos limpios – “Spring Clean” sin datos consistentes luchará incluso con la IA más avanzada y será menos efectiva. Eliminar documentos y datos duplicados, versiones antiguas y archivos corruptos es fundamental. El proceso acelera dramáticamente el proceso de clasificación, escasez y limpieza del documento, reduce los esfuerzos manuales utilizando IA para las limpiezas. Incluso la escritura de tipografía, los problemas de formato y los documentos escaneados y los PDF mejorarán las entradas de IA, reducirán la probabilidad de “basura, basura”.
- Categoría y etiqueta los documentos – Una vez que los datos se limpian y procesan, las etiquetas de metadatos, como “presentación de ventas” o “manual de capacitación de recursos humanos”, se aplican a los documentos para detección simple y luego organizan contenido en las categorías semánticas relacionadas con los procesos de negocios. Dar la estructura del documento permite a los agentes lograr mejores ideas de contexto y relevancia.
- Guardar la privacidad de los datos – Es fundamental que todos los sistemas de IA solo tengan acceso a datos y documentos que necesitan y no tengan nada más que eso. También se aplica al uso de API o equipo externo. Los datos personales confidenciales que ya no se necesitan deben desinfectarse y eliminar permanentemente para reducir los riesgos relacionados con la privacidad de los datos, la fuga o la violación del consentimiento.
- Examen y análisis – Finalmente, use conjuntos de documentos pequeños para probar el indicador de la muestra y luego analizar las salidas. Reaccione el uso de bucles y refine las fuentes de datos y se formatea antes de ampliar. Este importante paso permitirá que los equipos de TI malinterpreten los problemas de formato, las alucinaciones o los malos de datos.
Es esencial para la calidad y el futuro del agente AI
Hay mucho movimiento con la promesa de IA autónoma de alcanzar los $ 1 mil millones por 20 años. Sin embargo, para ser preciso, confiable y consentimiento de soporte para el Agente AI, las empresas deben dar prioridad a la calidad de los datos y el documento.
Las empresas están adoptando las mejores prácticas que dan prioridad a los datos limpios y ordenados y la documentación de limpieza pueden garantizar que los agentes de IA que están contratando con precisión e integridad. En la forma de los sistemas autónomos en el futuro, la información de alta calidad no es solo un recurso, es un requisito previo para una salida de agente confiable y efectiva.
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