¿Cómo se ve el futuro de la inteligencia artificial cuando los límites entre la colaboración humana y la máquina se difuminan, y los agentes de IA evolucionan para tomar decisiones de forma autónoma? En la conferencia Langchain Interrupt 2025, Andrew nguna de las voces más influyentes en la IA, abordó esta pregunta de frente. En un intercambio sincero y estimulante, NG exploró el fantástico potencial de los agentes de IA, desde su capacidad para automatizar flujos de trabajo complejos hasta su papel en la remodelación de las industrias como el servicio al cliente, el desarrollo de software y el emprendimiento. Con marcos como Langchain y el modelo-contexto-protocolo (MCP) liderando la carga, Ng pintó una imagen vívida de un mundo donde los sistemas de IA no solo ayudan sino que colaboran activamente con los humanos para resolver problemas de alto riesgo. Sin embargo, como señaló, esta visión no está exenta de desafíos: diseñar sistemas escalables y eficientes mientras mantiene la integridad ética y técnica sigue siendo una tarea desalentadora.
Durante esta entrevista, los espectadores obtendrán un asiento de primera fila para las ideas de NG sobre el Espectro de autonomía en sistemas de agenteLas habilidades críticas que los desarrolladores deben prosperar, y las tendencias emergentes listas para redefinir el paisaje de IA. Desde el surgimiento de la colaboración de múltiples agentes hasta el potencial sin explotar de las aplicaciones de voz, el comentario de Ng ofrece una hoja de ruta para navegar las complejidades de un futuro impulsado por IA. Ya sea que sea un desarrollador, emprendedor o simplemente curioso sobre la próxima ola de innovación, este diálogo con Andrew Ng, curado por Langchain, promete desafiar los supuestos y provocar nuevas ideas. Como sugiere el propio Ng, comprender estos cambios no se trata solo de mantenerse al día; Se trata de mantenerse a la vanguardia en un mundo donde la IA ya no es una herramienta sino una pareja.
Andrew Ng en AI Evolution
TL; DR Key Takeaways:
- Andrew Ng enfatizó la importancia de comprender el espectro de la autonomía en los sistemas de agente, centrándose en los flujos de trabajo simplificados para mejorar la productividad y la escalabilidad.
- Las habilidades clave para los desarrolladores de IA incluyen competencia en herramientas como Langchain y Langgraph, conocimiento de codificación y optimización del flujo de trabajo para construir sistemas de IA eficientes.
- El marco modelo-contexto-protocol (MCP) simplifica la integración de la IA mediante la estandarización de los flujos de trabajo de datos y herramientas, aunque los desafíos como la autenticación permanecen.
- Ng destacó el potencial de los sistemas de múltiples agentes para la colaboración entre equipos y el fantástico impacto de la codificación asistida por AI-AI en la productividad y la innovación del desarrollador.
- Las tendencias emergentes de IA incluyen avances en memoria de contexto más larga para LLM, aplicaciones de voz y marcos de evaluación sistemática, que ofrecen nuevas oportunidades para la innovación.
Comprensión de los sistemas de agente: un espectro de autonomía
Ng subrayó un cambio fundamental en el dominio AI: el enfoque ya no es únicamente en definir los agentes de IA, sino en comprender los diversos grados de autonomía dentro de los sistemas de agente. Explicó que estos sistemas funcionan a lo largo de un espectro, desde automatización de tareas simple hasta procesos de toma de decisiones altamente autónomos. Ng enfatizó la importancia de diseñar flujos de trabajo lineales aerodinámicos que simplifican operaciones complejas mientras mantienen la eficiencia. Sin embargo, reconoció la dificultad inherente para romper los intrincados procesos comerciales en tareas manejables impulsadas por agentes. Estos sistemas, señaló, son esenciales para automatizar tareas repetitivas, mejorar la productividad y permitir que las empresas escalen las operaciones de manera efectiva.
Habilidades clave para desarrolladores de IA
Ng destacó las habilidades críticas que los desarrolladores deben cultivar para sobresalir en el campo de la IA. Competencia en herramientas como Langchain, langgraph y marcos de evaluación es esencial para diseñar, depurar y optimizar los flujos de trabajo. Más allá de la experiencia técnica, NG enfatizó la importancia de codificar el conocimiento, no solo para los desarrolladores sino también para los profesionales no técnicos que buscan colaborar de manera efectiva en proyectos de IA. Alentó a los desarrolladores a perfeccionar sus instintos para optimización del flujo de trabajouna habilidad que consideraba vital para crear sistemas de IA eficientes y escalables. Esta combinación de habilidades técnicas y estratégicas, argumentó Ng, capacitará a los profesionales para que prosperen en el panorama de IA en evolución.
Andrew Ng explica el futuro de la colaboración de IA en Langchain 2025
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Aplicaciones de voz: Mejora de la experiencia del usuario
Las interacciones basadas en la voz están surgiendo como una herramienta poderosa para reducir la fricción del usuario y mejorar la accesibilidad. Ng discutió la creciente demanda de respuestas de baja latencia en aplicaciones de voz, particularmente en entornos empresariales y de servicio al cliente. Destacó técnicas innovadoras, como las respuestas previas, que anticipan que el usuario necesita ofrecer interacciones más rápidas y perfectas. Explicaron estos avances, NG, tienen el potencial de mejorar significativamente la eficiencia operativa y la satisfacción del usuario. Sin embargo, reconoció que alcanzar Integración y capacidad de respuesta perfecta sigue siendo un desafío técnico que los desarrolladores deben abordar para desbloquear todo el potencial de las tecnologías de voz.
Marco de MCP: simplificación de la integración de IA
Ng introdujo el marco modelo-contexto-protocol (MCP) como un enfoque prometedor para estandarizar los datos y las integraciones de herramientas en los sistemas de IA. Al reducir la complejidad del desarrollo, MCP permite a los desarrolladores optimizar los flujos de trabajo que involucran múltiples modelos y fuentes de datos. Ng enfatizó que este marco puede ayudar a construir sistemas de IA robustos y eficientespero también reconoció desafíos persistentes, como las barreras de autenticación e implementación. Estas obstáculos, señaló, requieren un mayor refinamiento para realizar plenamente el potencial de MCP. A pesar de estos desafíos, NG destacó la capacidad de MCP para simplificar el proceso de integración, por lo que es una herramienta valiosa para los desarrolladores que trabajan en proyectos de IA complejos.
Sistemas de múltiples agentes: colaboración de desbloqueo
Ng exploró el potencial de los sistemas de múltiples agentes para ayudar a la colaboración entre los agentes de IA. Explicó que si bien las implementaciones actuales se limitan en gran medida a entornos de un solo equipodonde los agentes operan dentro de la configuración controlada, la siguiente frontera se encuentra en permitir colaboraciones de los equipos cruzados. Ng argumentó que estas dinámicas más complejas podrían desbloquear nuevas posibilidades para automatizar y optimizar los flujos de trabajo en diversas industrias. Hizo hincapié en la importancia de avanzar en sistemas de múltiples agentes para lograr mayores niveles de coordinación y eficienciaque podría transformar cómo las empresas abordan las operaciones a gran escala.
Codificación asistida por AI: impulsar la productividad del desarrollador
Las herramientas de codificación asistida por AI están remodelando la forma en que los desarrolladores abordan su trabajo. Ng destacó la capacidad de estas herramientas para automatizar tareas de codificación repetitiva, lo que permite a los desarrolladores centrarse en resolución de problemas de nivel superior e innovación. Sin embargo, advirtió que una base sólida en la programación de los fundamentos es esencial para maximizar los beneficios de estas herramientas. Ng alentó a la adopción más amplia de la codificación asistida por AI-AR en las industrias, citando su potencial para acelerar la innovación y reducir los plazos de desarrollo. Al usar estas herramientas de manera efectiva, los desarrolladores pueden mejorar la productividad y contribuir a avances tecnológicos más rápidos.
Emprendimiento en IA: Estrategias para el éxito
Ng ofreció valiosos consejos para aspirantes a emprendedores de IA, enfatizando dos factores clave para el éxito: Velocidad y experiencia técnica. Instó a los fundadores a priorizar la ejecución rápida mientras desarrollaba una comprensión profunda de las tecnologías con las que están trabajando. Según NG, la innovación proviene de una combinación de profundidad técnica y la capacidad de adaptarse rápidamente a las demandas cambiantes del mercado. Alentó a los empresarios a mantenerse informados sobre las herramientas y metodologías emergentes, ya que esta adaptabilidad es crucial para mantener una ventaja competitiva en la industria de IA de ritmo rápido.
Tendencias emergentes en AI
Ng compartió su perspectiva sobre las tendencias que dan forma al futuro de la IA. Destacó los avances en memoria de contexto más larga Para modelos de lenguaje grande (LLM), que permitirá a los sistemas de IA procesar y retener más información, mejorando su rendimiento en tareas complejas. Además, señaló áreas subexploradas como aplicaciones de voz y marcos de evaluación sistemática como oportunidades de innovación. Ng enfatizó la importancia del aprendizaje y la adaptación continua, instando a los desarrolladores y empresas a mantenerse a la vanguardia adoptando nuevas herramientas y metodologías. Estas tendencias, señaló, jugarán un papel crucial en la configuración de la próxima generación de tecnologías de IA.
Crédito de los medios: Langchain
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