Mejora de Agentes de IA con Modelos Predictivos Usando SageMaker y MCP

Elena Digital López

La evolución del aprendizaje automático (ML) ha dado un giro crucial, dejando atrás su fase experimental para convertirse en una herramienta indispensable en las operaciones comerciales. En la actualidad, numerosas organizaciones están aprovechando los modelos de ML para generar pronósticos de ventas precisos, realizar segmentaciones de clientes y predecir la deserción. Aunque el ML tradicional sigue optimizando los procesos de negocio, la inteligencia artificial generativa ha irrumpido como una fuerza transformadora, ofreciendo herramientas accesibles que están redefiniendo la experiencia del cliente.

A pesar de la creciente importancia de la inteligencia artificial generativa, las soluciones tradicionales de ML son fundamentales para ciertas tareas predictivas. Por ejemplo, el pronóstico de ventas, que se basa en el análisis de datos históricos y patrones de tendencias, es mejor manejado por algoritmos de ML establecidos como bosques aleatorios, máquinas de gradiente, modelos ARIMA y redes LSTM. Además, modelos como K-means y la segmentación jerárquica resultan ideales para la segmentación de clientes y la predicción de deserción. Mientras que la inteligencia artificial generativa destaca en la creación de contenido y el diseño de productos, los modelos tradicionales de ML son superiores en la generación de predicciones basadas en datos. La combinación de ambos enfoques puede resultar en soluciones que ofrezcan pronósticos precisos y rentables.

Para mostrar cómo las organizaciones pueden mejorar las capacidades de los agentes de inteligencia artificial mediante la integración de modelos predictivos de ML, se ha desarrollado un flujo de trabajo que permite a tales agentes tomar decisiones más informadas. Esta solución incorpora el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), un estándar abierto que define cómo las aplicaciones proporcionan contexto a los modelos de lenguaje grandes (LLMs) a través de Amazon SageMaker AI.

Los agentes de inteligencia artificial desarrollados con el SDK de Strands Agents operan utilizando un LLM como núcleo central, lo cual les permite observar su entorno, planificar acciones y ejecutar tareas con mínima intervención humana. Esta integración permite que los agentes vayan más allá de la simple generación de texto, actuando como entidades autónomas capaces de tomar decisiones y efectuar acciones dirigidas a metas en diferentes escenarios empresariales.

Para implementar esta solución, se presenta un proceso en el que se entrena un modelo de pronóstico de series temporales usando Amazon SageMaker AI. Con una preparación adecuada de datos y una óptima ingeniería de características, se entrena un modelo como XGBoost para predecir valores futuros de demanda basados en patrones históricos. Posteriormente, el modelo se despliega en un endpoint de SageMaker AI, permitiendo el acceso en tiempo real a través de llamadas a la API.

Al finalizar el proceso, las predicciones generadas por el modelo se devuelven al agente, que puede usarlas para mejorar la toma de decisiones y llevar a cabo acciones informadas. Esta arquitectura integral no solo proporciona un sólido fundamento para aplicaciones de inteligencia artificial, sino que también ofrece flexibilidad al permitir elegir entre un acceso directo a endpoints y una integración basada en MCP, adaptándose a diversas necesidades empresariales.

Las organizaciones continúan explorando formas de hacer que sus agentes de inteligencia artificial sean más inteligentes y basados en datos. La combinación de Amazon SageMaker AI, MCP y el SDK de Strands Agents surge como una solución poderosa para la creación de aplicaciones de próxima generación.

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