La memoria en los agentes de inteligencia artificial es tan importante para que los sistemas se puedan utilizar en trabajos empresariales, que de hecho, una de las características que más se venden en los lanzamientos de nuevos modelos es la capacidad para mantener el hilo de una conversación larga.
Tanto en el desarrollo de proyectos de IA personalizados, como cuando se utiliza un sistema externo como un asistente para hacer un trabajo, la memoria en los agentes de inteligencia artificial es lo que hace que se pueda ir aumentando la complejidad de una tarea, y corrigiendo errores, o avanzando en un determinado objetivo.
De hecho, si los chatbots para empresas son tan útiles y si actualmente la gente utiliza ChatGPT o cualquier otra IA para todo, es precisamente porque estos sistemas tienen memoria, y se puede tener una conversación con ellos, en lugar de solamente hacer consultas concretas como hacíamos antes en Google.
Por eso, en nuestras formaciones en IA para empresas, estudiamos los fundamentos de esta tecnología y no solo aprendemos a usarlas, así que en este artículo, vamos a hablar del funcionamiento de la memoria en los sistemas de inteligencia artificial, sus tipos y sus limitaciones, y su diferencia con una base de datos tradicional.
¿Cómo funciona la memoria en los agentes de inteligencia artificial?
La verdad es que no existe un único tipo de memoria, sino varios sistemas que trabajan juntos, al igual que ocurre en nuestro propio cerebro cuando intentamos recordar algo mientras que estamos hablando con otra persona.
Pero en el caso de los agentes de IA, la distinción más habitual y sencilla es la que separa la memoria a corto plazo, la cual podríamos asociar al contexto inmediato de una conversación, de la memoria a largo plazo, que almacena el conocimiento adquirido a lo largo del tiempo y que puede perdurar semanas, meses o incluso indefinidamente.
La memoria a corto plazo se corresponde con el espacio que el agente dedica a mantener activa la conversación, o la tarea que está resolviendo en ese momento, puesto que cuando un usuario formula una pregunta y el sistema responde, lo habitual es que el agente guarde un registro reciente para poder referirse a él si la conversación continúa.
De hecho, si no existiera esa capacidad, cada mensaje nuevo se trataría como una consulta única, sin conexión con lo dicho anteriormente, lo que haría inviable cualquier diálogo mínimamente coherente con un sistema de IA.
Pero lo que verdaderamente supone una revolución de la inteligencia artificial en cuanto a la memoria estaría en los mecanismos de largo plazo, puesto que son los que hacen que el agente recuerde lo que ha ocurrido en la sesión actual, y también recuperar información de conversaciones anteriores, incluso con otros usuarios.
Para ello, tienen mucha importancia las bases de datos vectoriales, que son sistemas de recuperación de información y técnicas de indexación semántica que hacen posible la capacidad de que un asistente de atención al cliente tenga una memoria a largo plazo.
¿Durante cuánto tiempo conserva la memoria un agente de IA?
No existe un plazo único ni estandarizado que sirva para todas las herramientas de inteligencia artificial, porque la duración de la memoria en un agente de IA depende fundamentalmente del tipo de memoria que estemos utilizando.
De hecho, un mismo agente puede tener diferentes memorias con vigencias muy diferentes trabajando al mismo tiempo, pero en el caso de la memoria a corto plazo, su duración suele estar limitada por la longitud de los diálogos y el tiempo que transcurre entre mensaje y mensaje.
La mayoría de los sistemas configuran la memoria con un límite de tokens, que es la unidad básica de procesamiento del lenguaje, y una vez que se alcanza ese tope, los primeros mensajes van quedando fuera para dar paso a los más recientes.
Por lo tanto, en una conversación larga, el agente puede olvidar lo que se dijo al principio si la charla se alarga demasiado, aunque mientras la conversación se mantenga fluida y sin largas pausas, esa memoria de corto plazo permanece activa.
Para la memoria a largo plazo, en cambio, la duración es mucho más flexible y suele estar determinada por la configuración que los responsables del sistema decidan aplicar, porque aquí ya no hay límites impuestos por la arquitectura del modelo.
Un agente puede estar programado para recordar indefinidamente el historial de conversaciones con cada cliente, de tal forma que cuando ese cliente vuelva a conectarse meses después, el sistema recuerde toda su información, pero también puede configurarse con políticas de retención que automaticen la eliminación de registros antiguos, ya sea por motivos de privacidad, por cumplimiento normativo, o simplemente porque la información pierde vigencia con el paso del tiempo.
¿En qué se diferencia la memoria de un agente de IA de una base de datos?
A simple vista, podría parecer que la memoria de un agente de inteligencia artificial y una base de datos tradicional cumplen la misma función, que es almacenar información para recuperarla cuando esta sea necesaria.
No obstante, esta similitud superficial, en realidad, no muestra algunas diferencias que afectan directamente a cómo se utiliza cada una para automatizar tareas empresariales con inteligencia artificial y, sobre todo, a qué tipo de problemas resuelven.
Una base de datos relacional es un sistema de almacenamiento estructurado donde los datos se organizan en tablas, registros y campos, y su recuperación sigue reglas lógicas basadas en un lenguaje de consultas (SQL).
Sin embargo, la memoria de un agente de IA no funciona como un archivo al que se accede mediante una clave, puesto que en realidad, se fundamenta en un entramado de conexiones semánticas para recuperar información por su significado, incluso cuando la consulta no utiliza las mismas palabras con las que se almacenó originalmente.
Pero la diferencia no termina ahí, porque la memoria de un agente también integra y transforma la información en el momento de usarla, mientras que una base de datos devuelve los datos tal como están guardados, sin alterarlos ni interpretarlos.
Dicho todo esto, si para que puedas aprovechar las ventajas de la inteligencia artificial en tu negocio, es muy importante para ti el uso de la memoria y cómo se gestiona, no dudes en contactar con nosotros para recibir atención personalizada.