La evolución del machine learning ha dejado atrás su etapa experimental para convertirse en una herramienta esencial dentro de las operaciones comerciales. Hoy en día, muchas organizaciones implementan modelos de ML para mejorar sus procesos, ya sea en pronósticos de ventas, segmentaciones de clientes o predicciones de deserción. Aunque el machine learning tradicional sigue siendo altamente valioso, la inteligencia artificial generativa está revolucionando la manera en que se ofrece una experiencia al cliente más envolvente.
A pesar del auge de la inteligencia artificial generativa, los modelos tradicionales de ML mantienen su relevancia en tareas predictivas críticas. Herramientas consolidadas como bosques aleatorios, máquinas de gradiente y modelos ARIMA son fundamentales para el pronóstico de ventas basado en el análisis de datos históricos. Por otro lado, algoritmos como K-means y la segmentación jerárquica son los preferidos para realizar segmentaciones de clientes y prever su deserción. Aunque la inteligencia artificial generativa se destaca en la creación de contenido innovador, los modelos tradicionales dominan el terreno predictivo, permitiendo una combinación poderosa que optimiza tanto la precisión como los costos.
Para mostrar cómo los agentes de inteligencia artificial pueden beneficiarse de modelos predictivos de ML, se ha creado un flujo de trabajo que los dota de capacidades para tomar decisiones informadas. Este sistema utiliza el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), un estándar abierto que aporta contexto a grandes modelos de lenguaje a través de Amazon SageMaker AI.
Los agentes desarrollados con el SDK de Strands Agents utilizan un modelo de lenguaje como su núcleo central. Esto les permite observar su entorno, planificar acciones y ejecutar tareas con mínima intervención humana, llevando su funcionalidad más allá de la simple generación de texto. Así, se convierten en entidades capaces de tomar decisiones y actuar en función de metas empresariales específicas.
La implementación de esta solución se logra entrenando un modelo de pronóstico de series temporales con Amazon SageMaker AI. Tras una preparación minuciosa de datos, se emplea un modelo como XGBoost para prever la demanda futura con base en patrones previos. Este modelo se despliega luego en un endpoint de SageMaker AI, permitiendo su acceso en tiempo real.
Al finalizar el proceso, las predicciones generadas son retroalimentadas al agente, perfeccionando su capacidad de decisión. Esta arquitectura proporciona no solo un sólido marco para aplicaciones de inteligencia artificial, sino que también ofrece flexibilidad al permitir elegir entre acceso directo a endpoints o una integración vía MCP, adaptándose a variadas necesidades empresariales.
Las organizaciones buscan constantemente maneras de potenciar la inteligencia de sus agentes y la solución combinada de Amazon SageMaker AI, MCP y el SDK de Strands Agents emerge como una opción robusta para crear las aplicaciones del futuro.
