Inteligencia Artificial: Más Allá de los Términos, Casos de Uso Reales
Inteligencia Artificial: Más Allá de los Términos, Casos de Uso Reales
Tal vez o tal vez no hayas escuchado términos como RAG, bases de datos vectorizadas, large language models (LLM), entre otros que giran alrededor de la inteligencia artificial. Y no es de sorprender: en un tema que saca tantas novedades todos los días, es difícil seguirle la pista a todas las innovaciones que el mercado ofrece a los usuarios.
Si me conoces o sabes un poco de mí, sabes que soy programador, y mi formación técnica me permite entender todos estos términos. Sin embargo, en conversaciones con amigos y conocidos me doy cuenta de que realmente a muy pocas personas les interesa profundizar en el significado de cada concepto. Y no los culpo: al final lo que uno quiere de una herramienta es explotarla a favor de nuestras actividades y negocios. Por eso, en este artículo no vamos a revisar definiciones técnicas en detalle, sino casos de uso reales que muestran cómo estas tecnologías pueden ahorrar tiempo y dinero.
¿Qué es RAG?
RAG significa Retrieval-Augmented Generation (Generación Aumentada por Recuperación). Es una técnica que combina dos elementos:
- Recuperación (Retrieval): el modelo busca información relevante en una base de datos, documentos o fuentes externas (por ejemplo, una base vectorizada con embeddings).
- Generación (Generation): con esa información, un LLM genera una respuesta más precisa, actualizada y con contexto.
En pocas palabras: 👉 un modelo con RAG no responde solo con lo que "sabe" de su entrenamiento, sino que consulta primero una fuente de datos y luego construye la respuesta.
Ejemplo real: venta de zapatos por catálogo
Una marca de zapatos sufría constantes quejas porque, después de que las clientas cerraban un pedido, recibían la noticia de retrasos o cancelaciones por falta de stock. El estudio reveló que el problema no era la falta de producto en sí, sino la gestión de expectativas: si la clienta sabía desde antes que el producto no estaba disponible, estaba más dispuesta a elegir otro sin molestarse.
Aquí entra RAG: un agente de IA conectado a la base de datos de inventario puede consultar existencias en tiempo real, registrar pedidos y hasta recomendar productos alternativos. Todo esto a través de un simple canal de WhatsApp para las vendedoras, lo que resolvió el problema de raíz.
¿Qué es un Agente de Inteligencia Artificial?
Un AI Agent no es solo un modelo que responde preguntas como ChatGPT o Gemini. Es un sistema que combina:
- Un modelo de lenguaje, que interpreta y razona.
- Herramientas externas (APIs, bases de datos, ERPs, CRMs, etc.).
- Memoria y orquestación, para mantener contexto y ejecutar secuencias de acciones.
Esto le permite actuar de forma autónoma. Puede, por ejemplo, revisar inventarios, mandar correos, generar reportes y subirlos a sistemas internos, todo sin intervención humana más allá de la instrucción inicial.
Diferencia con ChatGPT o Gemini
- ChatGPT/Gemini: son modelos conversacionales, potentes en diálogo y generación de texto, pero con un esquema reactivo: tú preguntas, ellos responden.
- Agentes AI: son proactivos y autónomos, capaces de ejecutar procesos completos en segundo plano.
Ejemplo práctico: atención al cliente
Imagina un chatbot para aires acondicionados. Su misión es resolver dudas y agendar soporte. Si además le damos RAG, puede consultar la agenda de técnicos, crear citas sin empalmes y considerar tiempos de traslado. Así los técnicos tienen rutas eficientes y los clientes reciben atención puntual.
MCP: el traductor entre mundos
Otro término en auge es el Model Context Protocol (MCP). Se trata de un software que actúa como traductor entre modelos de lenguaje modernos y sistemas más antiguos (como SAP, MySQL, ERPs o CRMs).
Ejemplo: un MCP server en un sistema de inventarios permitió al dueño preguntar directamente al modelo cosas como:
- ¿Cuáles son los productos más vendidos?
- ¿Cuáles se quedan cortos de stock?
- Dame una propuesta de compra tomando en cuenta las ventas y adquisiciones del último mes.
Todo esto sin descargar archivos de Excel ni perder tiempo con tablas o fórmulas.
Bases de Datos Vectorizadas: la galaxia de ideas
Quizá el concepto que más fascina son las bases de datos vectorizadas. En lugar de almacenar texto tal cual, lo convierten en coordenadas en un espacio virtual que representan su significado.
Por ejemplo: carro, auto, automóvil y coche se ubican cerca unas de otras, mientras que querer, amar, adorar están en otro punto. Es como una galaxia de ideas por explorar.
Esto permite que una pregunta también reciba coordenadas y, con ellas, encontrar los fragmentos de texto más relevantes.
Gracias a esto, un agente puede:
- Responder preguntas puntuales sobre un documento extenso como una constitución.
- Explorar tendencias en enormes volúmenes de comentarios de redes sociales.
La clave: herramientas correctas, soluciones simples
Todas estas tecnologías suenan fabulosas, pero muchas veces escucho frustraciones de usuarios que no logran que ChatGPT o Gemini resuelvan sus problemas. La verdad no es falta de capacidad: es que les pedimos actuar sin las herramientas apropiadas.
Los recursos existen y tienen un potencial enorme. Este año me ha tocado experimentar con varios de ellos y aprender que lo más importante es usar la herramienta correcta para cada reto. Como dice el dicho: no hay que cortar un pollo con una sierra eléctrica ni matar una mosca con una bazuca; aunque tengas un martillo, no todo es un clavo.
La verdadera clave está en encontrar soluciones elegantes y simples que funcionen.
Como dijo Steve Jobs: "It takes a lot of hard work to make something simple, to truly understand the underlying challenges and come up with elegant solutions."
Y es justo ahí donde veo el valor de mi experiencia: conocer estas herramientas, entender sus alcances y limitaciones, y diseñar implementaciones que realmente resuelvan problemas de negocio. Parte de mi trabajo como consultor es traducir toda esta complejidad técnica en soluciones prácticas que ayuden a las empresas a ahorrar recursos, optimizar procesos y generar nuevas oportunidades.
👉 Conclusión: la IA no es solo hype ni un cúmulo de términos técnicos. Bien implementada, puede ahorrar tiempo, dinero y frustraciones, ofreciendo ventajas competitivas reales a negocios de cualquier tamaño.