La revolución del machine learning (ML) ha superado su fase experimental para convertirse en una herramienta clave dentro del ámbito empresarial, permitiendo a las organizaciones mejorar sus operaciones con precisión y eficiencia. Las soluciones de ML se han consolidado en áreas como pronósticos de ventas, segmentación de clientes y análisis de deserción, mientras que la inteligencia artificial generativa está transformando la experiencia del cliente con herramientas creativas y accesibles.
Aunque la inteligencia artificial generativa destaca en la creación de contenido y diseño de productos, los modelos tradicionales de ML siguen siendo cruciales para tareas predictivas específicas. Algoritmos consolidados como bosques aleatorios, máquinas de gradiente y modelos ARIMA, entre otros, son esenciales en pronósticos de ventas basados en datos históricos. Asimismo, técnicas como K-means resultan ideales para segmentaciones y predicciones de deserción. La sinergia entre ML tradicional y artificial generativa ofrece soluciones eficientes y precisas al combinar capacidades predictivas con creatividad.
Con este fin, se han desarrollado flujos de trabajo que integran modelos predictivos de ML en agentes de inteligencia artificial, optimizando sus capacidades para toma de decisiones informadas. Esta solución, basada en el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) y Amazon SageMaker AI, facilita la implementación de agentes más autónomos y eficaces en entornos empresariales complejos.
Los agentes, estructurados con Strands Agents y un modelo de lenguaje como núcleo, no solo generan texto, sino que también planifican y ejecutan acciones de manera independiente. Este enfoque integrativo permite a los agentes interactuar con su entorno de manera avanzada, impulsando la eficiencia y precisión en la gestión empresarial.
El proceso comienza entrenando un modelo de pronóstico de series temporales con Amazon SageMaker AI. A través de la ingeniería de características y preparación de datos, modelos como XGBoost son utilizados para anticipar la demanda futura. Una vez desplegados en un endpoint de SageMaker AI, permiten el acceso en tiempo real para mejorar la toma de decisiones. Esta arquitectura flexible se adapta a las variadas necesidades empresariales mediante acceso directo a endpoints o integración con MCP.
Las empresas buscan continuamente innovar y optimizar el rendimiento de sus agentes de inteligencia artificial. La combinación de Amazon SageMaker AI, MCP y el SDK de Strands Agents representa una poderosa configuración para desarrollar aplicaciones empresariales de última generación, alineadas con las exigencias del mercado actual.
