El equipo de investigación (Las herramientas): Así como un detective utiliza lupas, microscopios o bases de datos policiales, los agentes de IA emplean interfaces para conectarse con sistemas externos como Google Cloud, Vertex AI o bases de datos especializadas.

La metodología de investigación (La capa de orquestación): Similar al método que sigue un detective para resolver casos, esta capa coordina cómo el agente utiliza su «intelecto» y «herramientas» para alcanzar sus objetivos.

Métodos de investigación: las técnicas del detective digital

Como todo buen detective, los agentes de IA utilizan diferentes métodos para resolver sus casos:

ReAct: el método del detective activo Como un detective que observa una pista, razona sobre ella y actúa en consecuencia, ReAct permite al agente mantener un ciclo continuo de observación, razonamiento y acción.

Chain-of-Thought: el cuaderno de notas Similar a cuando un detective conecta pistas en su libreta, este método permite al agente desarrollar un razonamiento paso a paso, documentando cada conclusión.

Tree-of-Thoughts: el mapa de investigación Como un investigador que explora múltiples líneas de investigación simultáneamente, este método permite al agente explorar diferentes caminos de solución.

El equipo de investigación especializado

Extensiones: los contactos especializados Al igual que un detective recurre a expertos forenses o informantes, las extensiones permiten a los agentes conectarse con servicios especializados como Google Flights o Google Maps.

Funciones: los procedimientos estándar Similar a los protocolos de investigación policial, las funciones establecen procedimientos específicos para manejar diferentes tipos de tareas, manteniendo el control y la seguridad.

Almacenes de datos: los archivos del caso Como el archivo de casos de un departamento de policía, los almacenes de datos proporcionan información histórica y actualizada que el agente puede consultar para mejorar sus decisiones.

Mejorando las habilidades del detective

El entrenamiento continuo es fundamental tanto para detectives como para agentes:

• Aprendizaje en contexto: Como un detective aprendiendo de casos similares anteriores

• Aprendizaje basado en recuperación: Similar a consultar archivos de casos antiguos

• Aprendizaje por ajuste fino: Como un detective especializándose en cierto tipo de casos

Casos prácticos y futuro de la investigación digital

Los agentes de IA están resolviendo «casos» en diversos campos:

• Atención al cliente: Como detectives de satisfacción del cliente

• Análisis de datos: Investigadores de patrones y tendencias

• Automatización empresarial: Detectives de eficiencia operativa

• Asistencia decisional: Consultores investigadores

• Gestión de sistemas: Supervisores de operaciones complejas

Herramientas para nuevos investigadores

Para quienes deseen formar su propio equipo de «detectives digitales», existen plataformas especializadas:

• LangChain: Como una academia de entrenamiento para detectives digitales

• Vertex AI: Un departamento de policía digital completo

• Herramientas de evaluación: Como los sistemas de control de calidad en investigaciones

El futuro de la investigación digital promete equipos de agentes especializados trabajando en conjunto, similar a diferentes departamentos policiales colaborando en casos complejos. La evolución de sus capacidades de razonamiento y toma de decisiones seguirá creciendo.