El zumbido alrededor de la IA es más fuerte que nunca.
A medida que los agentes de IA se vuelven cada vez más accesibles, la oportunidad de crear otros personalizados, diseñados específicamente para tareas de marketing, ya no se limita a los desarrolladores.
¿Se pregunta cómo construir un agente de IA que pueda manejar tareas como la generación de contenido, los informes de campaña o la participación del cliente? Entonces, esta guía es para ti.
Lo desglosaremos paso a paso, mostrándole exactamente cómo pasar de la idea a la implementación con confianza.
Sigue leyendo.
Que hay dentro
¿Qué es un agente de IA?
En los términos más simples, un agente de IA es un sistema autónomo que puede entender lo que dice, descubra qué hacer y tomar medidas por sí solas.
Aunque a menudo confundidos entre sí, un agente de IA está Más que solo un chatbot; Es un asistente digital orientado a tareas que puede tomar medidas y tomar decisiones sin la necesidad de indicaciones detalladas.
En esencia, ese agente utiliza un poderoso modelo de idioma como GPT-4 para comprender lo que un usuario dice/pregunta, razonar a través de qué hacer a continuación e interactuar con herramientas o servicios para hacer el trabajo.
Desde responder una consulta de clientes hasta crear un correo electrónico de marketing o obtener análisis del sistema CRM, un agente de IA maneja todo estos contextualmente.
¿No lo suficiente? IBM explica qué es un agente de IA como sigue:
Un agente de IA se refiere a un sistema o programa que puede completar de forma autónoma las tareas en nombre de los usuarios u otro sistema diseñando su propio flujo de trabajo y utilizando herramientas disponibles.
Además, Sundar Pichai, CEO de Alphabet, da un paso más allá y dice que los agentes de IA están a punto de formar parte de nuestra vida cotidiana, y esa no es una idea futurista:
Pueden entender más sobre el mundo que te rodea, pensar en varios pasos por delante y tomar medidas en tu nombre, con tu supervisión.
¿Qué pasa con sus principios de trabajo? Así es como funciona, pase por paso:
Ahora que sabe qué es un agente de IA y cómo interactúan sus componentes centrales, el siguiente paso es descubrir cómo crear uno (para las prácticas de marketing digital).
Echemos un vistazo a los marcos más populares que simplifican el proceso de creación de agentes de IA.
Marcos populares de agentes de IA
No es necesario reinventar la rueda para construir un agente de IA para el marketing digital desde cero.
Varios marcos de código abierto proporcionan una base lista. A continuación se presentan algunos marcos ampliamente utilizados que simplifican todo el proceso de creación:
🧠 Langchain: Este es un marco de código abierto para la creación de aplicaciones alimentadas por modelos de idiomas (también conocidos como LLMS). Se ganó popularidad para facilitar la conexión de una LLM con otras fuentes de datos, herramientas y memoria.
Langchain admite integraciones con bases de datos vectoriales para la recuperación de conocimiento y ofrece servicios públicos para agregar memoria para que la IA pueda recordar el contexto anterior.
Este marco es útil para desarrollar agentes y chatbots relativamente sencillos sin necesidad de escribir mucho código de pegamento.
🧠 Autógeno: Autogen es un marco de agente de IA de código abierto de Microsoft diseñado para conversaciones de múltiples agentes y automatización de tareas complejas.
Cada agente en autógeno puede ser especializado. Un agente podría ser bueno para hacer una lluvia de ideas y otro para verificar hechos, estadísticas o respuestas. El autógeno es poderoso cuando necesitas un “equipo de IA” completo. Puede trabajar juntos o dividir una gran tarea en partes cuando un solo agente la necesita.
Lo que es más, especialmente para los principiantes, ese marco ofrece herramientas útiles como Autogen Studio, una interfaz sin código para desarrollar y probar visualmente agentes, y un banco de autógeno para el rendimiento del agente de evaluación comparativa.
🧠Haystack: Haystack es una plataforma modular lista para la producción que permite a los usuarios conectar varios componentes.
Con Haystack, puede combinar un modelo de idioma con un sistema de recuperación para que el agente de IA pueda encontrar información relevante en documentos o una base de conocimiento antes de responder.
Esto es extremadamente útil para aquellos que desean crear un agente que proporcione respuestas objetivas basadas en datos propietarios. También admite agregar herramientas o habilidades al agente.
Como puede ver, cada uno de estos marcos es responsable de conectarse a modelos de IA, formatear indicaciones, administrar el contexto y orquestar cualquier herramienta o búsqueda que el agente pueda usar.
Para un profesional de marketing, esto significa que estos marcos sirven como base para el agente.
Ahora, veamos otro componente clave; Bloques de construcción que funcionan dentro de estos marcos para formar un agente de IA funcional.
Bloques de construcción de un agente de IA
No importa qué marco prefiera, los agentes de IA exitosos para el marketing digital comparten un conjunto de componentes centrales. Comprender estos componentes, llamándonos bloques, lo ayudará a conceptualizar cómo funciona el agente debajo del capó.
Entonces, ¿cuáles son los componentes clave en términos para principiantes?
👾 Modelo de idioma (LLM): En el centro de cada agente de IA es un modelo de idioma: el cerebro del agente. Es lo que procesa el lenguaje natural y ofrece respuestas rápidas y relevantes.
El LLM procesa la entrada del usuario y decide qué hacer a continuación. Por eso se llama el “cerebro”. Sirve como el centro de inteligencia central del agente, interpretando preguntas y determinando las respuestas.
GPT-4 u otros modelos similares caerían en esta categoría.
👾 Memoria: La memoria permite que un agente de IA recordara la información de las interacciones anteriores y mantenga el contexto con el tiempo.
Por lo general, hay dos tipos (como en humanos): memoria a corto plazo (como recordar la conversación actual o las consultas recientes) y memoria a largo plazo (almacenar conocimiento o hechos que el agente puede recordar más tarde)
Esto es crucial para que un agente continúe con una conversación coherente o retire las instrucciones dadas anteriormente. Es como el cuaderno del agente o CRM; Realiza un seguimiento de los detalles importantes para que no olvide el contexto. Entonces, en caso de que un usuario haga preguntas de seguimiento, la memoria del agente de la conversación anterior asegura que no se repita ni se contradice.
👾 Herramientas e integraciones: Estas son funciones o recursos externos que el agente puede usar para recopilar información o tomar medidas, sin duda. Extiende las capacidades del agente, por lo que no se limita a lo que tiene el modelo Base LLM.
Esta podría ser una búsqueda web, una calculadora, una búsqueda de base de datos, enviar un correo electrónico o cualquier integración de API. En marcos como Almiar y Langchainel agente de IA decide cuándo invocar las funciones.
Por ejemplo, un agente podría usar un Búsqueda de Google herramienta para responder una pregunta sobre las noticias de hoy o un Base de datos herramienta para recuperar el historial de pedidos de un cliente en un chatbot.
👾 Planificador de acción (módulo de razonamiento): Este es el componente que desglosa las tareas y determina qué paso para tomar a continuación. Implica razonamiento.
Action Planner es como la voz o entrenador interno del agente, descubriendo una estrategia para abordar una pregunta, al igual que un humano recopilaría pensamientos y recursos antes de responder a una consulta difícil.
Los agentes modernos de IA utilizan técnicas de incitación como el marco React de la investigación para que el LLM piense paso a paso y determine cuándo usar una herramienta o cuándo responder directamente.
👾 Motor de ejecución: Es lo que realmente Dirige el programa Cuando el agente está en acción.
El motor de ejecución garantiza la secuencia de interacciones entre el LLM y las herramientas ocurren en el orden correcto y administra el contexto en todo momento. También debe manejar errores o tiempos de espera con gracia. Si una herramienta falla, podría intentar una alternativa o informar un error.
Para un agente de IA de marketing, este motor sería la parte asegurándose de que cuando solicite “las estadísticas principales de este mes”, en realidad va y obtiene los datos y luego le brinda el resumen.
Estos bloques de construcción trabajan juntos de cerca:
Este bucle puede repetirse varias veces; El agente puede pensar, usar una herramienta, obtener información, pensar de nuevo, etc., hasta que el LLM decida que tiene una respuesta para dar. Finalmente, el agente produce la respuesta para el usuario.
Cómo construir un agente de IA (edición de marketing digital)
Ahora que está familiarizado con los componentes esenciales de un agente de IA, como el modelo de lenguaje, la memoria, las herramientas y el planificador de acción, y cómo trabajan juntos en un flujo de trabajo típico.
Es hora de pasar de la teoría a la ejecución.
Como ya sabe, el 88% de los especialistas en marketing ya usan IA de alguna forma (incluidos los agentes) para optimizar sus flujos de trabajo, personalizar experiencias y analizar datos. Además, se espera que el mercado de inteligencia artificial en el marketing alcance los $ 217.33 mil millones para 2034, frente a solo $ 15.84 mil millones en 2021. Y eso es grande.
Teniendo en cuenta estas cifras, la pregunta no es si los especialistas en marketing deberían usar agentes de IA, sino cómo.
En esta sección, desglosaremos los pasos exactos para construir su propio agente de inteligencia artificial, ambientado para las necesidades de marketing digital. Desde definir su propósito hasta seleccionar el marco correcto y iniciarlo en campañas del mundo real, aprenderá cómo crear un asistente de IA que realmente impulse los resultados.
Definir el propósito del agente de IA
Sin duda, la base de cualquier agente de IA exitoso se encuentra en un propósito claro y bien definido.
Esto podría variar desde automatizar las interacciones del cliente y personalizar contenido hasta analizar las tendencias del mercado o administrar campañas de redes sociales.
Comience por identificar el problema específico que abordará su agente o la tarea que realizará dentro del ámbito de marketing digital.
🧩 ¿Es un chatbot que ayuda a los clientes en su sitio web?
🧩 ¿Un generador de contenido de redes sociales?
🧩 ¿Una automatización de interacción con el cliente?
En esta etapa, también considere el alcance y las limitaciones. Por ejemplo, un agente que crea una copia de marketing podría no manejar consultas de atención al cliente, obviamente. La salida de esta etapa es una declaración de propósito clara y quizás algunas consultas o casos de uso de ejemplo. Es como Escribir una descripción de trabajo para su agente de IA.
Consideraciones clave:
- Identificación de problemas: Determine los desafíos que su agente de IA tiene como objetivo resolver. Por ejemplo, en caso de que su objetivo sea mejorar la participación del cliente, su agente podría centrarse en recomendaciones de contenido personalizadas.
- Investigación de mercado: Revise los agentes de IA existentes en su área de marketing. Comprender sus funcionalidades puede ayudarlo a identificar brechas y oportunidades de diferenciación.
- Alineación con experiencia: Reúna sus propias habilidades y experiencia en áreas específicas de marketing digital, como SEO, creación de contenido o análisis, para diseñar un agente que capitalice sus fortalezas.
Por lo tanto, definir un propósito preciso asegura que su agente de IA se adapte a las necesidades específicas, aumentando su efectividad y valor.
Recopilar y preparar datos relevantes
Los datos son el alma de cualquier sistema de IA. Una vez que haya definido el propósito de su agente de IA, el siguiente paso es recopilar y preparar los datos relevantes que usará para aprender y tomar decisiones.
Pasos a considerar:
- Identificar fuentes de datos: Determinar dónde residen los datos relevantes. Esto podría incluir análisis de sitios web, bases de datos de clientes, métricas de redes sociales o investigación de mercado de terceros.
- Recopilación de datos: Use herramientas y API para recopilar datos. Por ejemplo, Google Analytics puede proporcionar información sobre el comportamiento del usuario en su sitio web, mientras que las plataformas de redes sociales ofrecen métricas de participación.
- Limpieza de datos: Asegúrese de que los datos recopilados sean precisos y libres de errores. Esto implica eliminar duplicados, manejar valores faltantes y corregir inconsistencias.
- Estructuración de datos: Organice los datos en un formato estructurado adecuado para el análisis, como bases de datos o hojas de cálculo, asegurando que esté listo para las próximas etapas de procesamiento.
Un conjunto de datos robusto es crucial para capacitar a un agente de IA efectivo, ya que forma la base de las capacidades de aprendizaje y toma de decisiones del agente.
Limpiar y preprocesar los datos
Los datos sin procesar a menudo contienen ruido e inconsistencias que pueden obstaculizar el rendimiento de su agente de IA. La limpieza y el preprocesamiento son esenciales para garantizar la calidad y relevancia de los datos.
Proceso paso a paso:
- Limpieza de datos:
- Eliminar los duplicados: elimine las entradas redundantes que pueden sesgar el análisis.
- Manejar valores faltantes: decida si completar, ignorar o eliminar los puntos de datos faltantes en función de su importancia.
- Errores correctos: identifique y rectifique las inexactitudes o anomalías en los datos.
- Transformación de datos:
- Normalización: Datos numéricos de escala a un rango estándar para garantizar la uniformidad.
- Codificación de variables categóricas: Convierta los datos categóricos en formatos numéricos adecuados para algoritmos de aprendizaje automático.
- Ingeniería de características:
- Cree nuevas características: deriva variables adicionales que pueden mejorar el poder predictivo del modelo.
- Seleccione características particulares: identifique las variables más impactantes para sus objetivos de marketing específicos.
En lugar de un proceso manual, existen, por supuesto, herramientas para la limpieza de datos y el preprocesamiento. Estos son algunos de ellos:
Herramientas de limpieza de datos y preprocesamiento
- Pandas: Para manejar valores faltantes, duplicados, valores atípicos y convertir tipos de datos.
- Numpy: Para operaciones numéricas y limpieza de bajo nivel.
- Freesfino: Para explorar, limpiar y transformar datos desordenados, especialmente conjuntos de datos pesados por texto.
- Dask: Para conjuntos de datos más grandes que no caben en la memoria.
- Polar: Ideal para el preprocesamiento a escala.
Herramientas de preparación de datos centradas en AI
- Conjuntos de datos de la cara: Conjuntos de datos NLP listos para usar y utilidades de preprocesamiento.
- extirpado: Para la tokenización, la lemmatización, etc.
- Nltk: Biblioteca de PNL para tareas como eliminación de palabras de parada, derivación, etc.
- TextBlob: Biblioteca NLP para etiquetado de sentimientos y limpieza básica.
- TidyText ®: Ideal para el preprocesamiento de datos de texto.
El preprocesamiento adecuado asegura que sus datos estén en condiciones óptimas para el entrenamiento, lo que lleva a modelos de IA más precisos y confiables.
Seleccionar marco y bloques de construcción
En esta etapa, es hora de tomar decisiones arquitectónicas clave basadas en el propósito de su agente de IA.
Comience por seleccionar el marco o la combinación de herramientas que mejor se alinee con sus objetivos. Aquí está cómo hacerlo:
- Si su agente se basa en la documentación interna o el contenido de forma larga, considere preferir un marco como Almiarconocido por su robusta recuperación de documentos y capacidades de preguntas.
- Si su agente necesita realizar razonamiento de múltiples pasospensamientos de cadena, o interactuar con API externasherramientas como Langchain o Autogénico son más adecuados.
En esta etapa también:
- Elija el modelo de idioma en el que se ejecutará su agente (por ejemplo, GPT-4, Claude, todos).
- Decide si su agente necesita memoria o contexto a largo plazo almacenamiento.
- Identificar que Herramientas o API El agente puede acceder, similar a la asignación de software y permisos a un nuevo miembro del equipo.
Y seleccionar el modelo de aprendizaje automático correcto es fundamental. El modelo que elija impacta directamente en qué tan bien su agente puede aprender de los datos, comprender las instrucciones y tomar decisiones inteligentes.
Consideraciones clave:
- Alineación objetiva: Asegúrese de que el modelo se adapte a sus objetivos específicos, como clasificación, regresión o agrupación.
- Características de los datos: Evalúe el tamaño, la calidad y la naturaleza de su conjunto de datos para seleccionar un modelo compatible.
- Complejidad versus interpretabilidad: Equilibre la necesidad de modelos sofisticados con la capacidad de interpretar y explicar sus resultados.
- Disponibilidad de recursos: Considere los recursos computacionales requeridos para capacitar e implementar el modelo.
En este punto, le recomendamos que consulte las populares bibliotecas de aprendizaje automático. Por ejemplo, Lear (ideal para tareas tradicionales de aprendizaje automático, ofreciendo interfaces fáciles de usar), o
Flujo tensor y Pythorch (Más adecuado para aplicaciones de aprendizaje profundo, proporcionando flexibilidad y escalabilidad).
La selección de un modelo y biblioteca apropiados garantiza que su agente de IA esté equipado para manejar las tareas para las que está diseñada, lo que lleva a estrategias de marketing digital más efectivas.
Modelo de entrenar y evaluar
Esta es la fase de implementación: construir el agente de IA para el marketing digital utilizando el marco y los componentes elegidos.
El entrenamiento es parte de esa fase; Es un proceso en el que su modelo de aprendizaje automático aprende de los datos procesados para tomar predicciones o decisiones. Es muy crucial para la capacidad del agente de IA para realizar sus funciones previstas.
Esta práctica esencialmente implica elaborar el mensaje que dirige el comportamiento del agente, configurando cómo el agente utiliza herramientas y programando cualquier lógica específica según sea necesario.
Las pruebas son cruciales aquí. Es posible que deba ajustar las indicaciones o ajustar la configuración del agente en función de estas pruebas.
🧩 ¿Usa correctamente las herramientas cuando debería?
🧩 ¿La salida es precisa y bien formateada?
Pasos para entrenar el modelo:
- División de datos: Divida su conjunto de datos en subconjuntos de capacitación y prueba para evaluar el rendimiento del modelo con precisión.
- Entrenamiento modelo: Use los datos de capacitación para enseñar el modelo, ajustando los parámetros para minimizar los errores.
- Validación: Emplee técnicas de validación cruzada para garantizar que el modelo se generalice bien a los datos invisibles.
- Evaluación: Evalúe el rendimiento del modelo utilizando los datos de prueba, centrándose en métricas relevantes como la precisión o el error cuadrático medio equipado para manejar las tareas para las que está diseñada, lo que lleva a estrategias de marketing digital más efectivas.
Después de la capacitación, es esencial evaluar el rendimiento de su modelo y hacer los ajustes necesarios para mejorar su precisión y confiabilidad.
Pasos de evaluación:
- Métricas de rendimiento: Utilice métricas como precisión, precisión, recuperación y puntaje F1 para medir la efectividad del modelo.
- Validación cruzada: Implemente técnicas de validación cruzada para garantizar que el modelo se generalice bien a los datos invisibles.
- Tonte del hiperparámetro: Ajuste los parámetros como la velocidad de aprendizaje y el tamaño de lotes para optimizar el rendimiento.
El ajuste fino asegura que su agente de IA opera con una máxima eficiencia, proporcionando información valiosa para sus esfuerzos de marketing.
Desplegar el agente de IA
Una vez que confíe en el rendimiento de su agente en un entorno de prueba, es hora de implementarse.
La implementación implica integrar su modelo capacitado en un entorno de producción donde pueda procesar datos del mundo real y ayudar en la toma de decisiones.
Opciones de implementación:
- Integración incrustada: Incorporar el modelo directamente en las aplicaciones existentes.
- Servicios web (API): Aloje el modelo en un servidor, permitiendo la interacción a través de API.
- Contenedorización: Use herramientas como Docker para empaquetar el modelo y sus dependencias para una implementación consistente en varias plataformas.
La implementación efectiva garantiza que su agente de IA sea accesible y funcional dentro de su infraestructura de marketing.
Monitorear y mantener el agente de IA
El despliegue no es el final de la historia. Es importante monitorear continuamente el rendimiento del agente y recopilar comentarios. Esto puede incluir el seguimiento de la frecuencia con la que brinda respuestas correctas versus errores, cómo los usuarios están involucrados con él y cualquier fallas o errores en el uso de herramientas.
Dado que los agentes de IA pueden aprender o actualizarse con el tiempo, el posterior despliegue, el monitoreo continuo y el mantenimiento son cruciales para garantizar un rendimiento y adaptabilidad sostenidos a los nuevos datos.
Prácticas de mantenimiento:
- Seguimiento de rendimiento: Evalúe regularmente los resultados del agente de IA para detectar cualquier desviación o disminución de precisión.
- Actualizaciones de datos: Vuelve periódicamente al modelo con nuevos datos para mantener la relevancia.
- Comentarios del usuario: Incorporar comentarios para refinar las funcionalidades y abordar las necesidades emergentes.
El mantenimiento continuo garantiza que su agente de IA siga siendo un activo valioso en su conjunto de herramientas de marketing digital.
Conclusión
La creación de un agente de IA para el marketing digital es un proceso multifacético que exige una planificación, ejecución y mejora continua. Al seguir meticulosamente estos pasos, desde la definición del propósito del agente hasta el mantenimiento continuo, puede desarrollar una herramienta poderosa que mejore sus estrategias de marketing, impulse el compromiso y entregue experiencias personalizadas a su audiencia. Abrace el viaje de construir su agente de IA y desbloquear nuevos potenciales en sus esfuerzos de marketing digital.
