Con la creciente complejidad de los procesos industriales, cada vez son más necesarias unidades de software autónomas que puedan tomar decisiones, coordinar tareas y actuar a través de interfaces. Aquí es precisamente donde entran en juego los agentes de IA.
Combinan la inteligencia de los grandes modelos lingüísticos con la viabilidad práctica y constituyen así la base de una nueva generación de sistemas de asistencia digital: los llamados agentes de IA. En la industria electrónica, esto abre perspectivas para el aseguramiento automatizado de la calidad, los sistemas de prueba flexibles y la planificación adaptativa de la producción.
Del flujo de trabajo a la iniciativa individual
A diferencia de los flujos de trabajo de IA tradicionales, que siguen procesos fijos, los agentes asumen el control de forma independiente. Reconocen las tareas, identifican las herramientas adecuadas, acceden a los datos, analizan los resultados provisionales y realizan ajustes si es necesario. Este principio también interesa a las empresas que desarrollan sistemas integrados, fabrican placas de circuitos impresos o configuran conjuntos electrónicos. En estos casos, los sistemas agénticos (agentic AI) pueden utilizarse para analizar datos de pruebas, supervisar procesos de ensamblaje o tener en cuenta automáticamente la disponibilidad de componentes en la producción en serie.
NVIDIA AI-Q: arquitectura para sistemas agénticos
Uno de los motores tecnológicos de este desarrollo es el recientemente presentado marco AI-Q de Nvidia. Ofrece una arquitectura modular diseñada para la integración de diversas fuentes de datos, herramientas de IA e interfaces de comunicación. AI-Q se complementa con el conjunto de herramientas AgentIQ. Esta biblioteca de código abierto permite conectar en red diferentes agentes entre sí, supervisar sus acciones y optimizar su rendimiento. Las empresas pueden utilizarla para crear equipos de agentes heterogéneos, por ejemplo para analizar datos de producción, supervisar bancos de pruebas o gestionar documentación técnica.
Sistemas de IA basados en agentes inteligentes de NVIDIA
Campos de aplicación industrial concretados
Un ejemplo lo ofrece el proveedor de servicios de pago Visa. Allí, los agentes analizan los intentos de phishing en tiempo real y priorizan automáticamente los incidentes para los equipos de seguridad. Aplicados a la industria electrónica, podrían utilizarse enfoques similares para detectar automáticamente errores de fabricación o clasificar anomalías en los datos de proceso. Los agentes de IA podrían informar de forma independiente sobre desviaciones de control, proporcionar datos de medición relevantes e incluso generar soluciones sugeridas. Los sistemas de pruebas también pueden ampliarse con AgentIQ. Un agente analiza continuamente los resultados, adapta las rutas de prueba y documenta automáticamente las anomalías en el registro de producción.
Perspectivas para fabricantes de equipos originales y proveedores de servicios EMS
La capacidad de integrar sistemas de agentes directamente en plataformas técnicas hace que la tecnología sea relevante para fabricantes de equipos originales y proveedores de servicios EMS. Ya sea como componente de control en adaptadores de prueba, como parte de un módulo edge para mantenimiento predictivo o para coordinar líneas de montaje, los agentes podrían actuar como inteligencia integrada en el futuro. Su capacidad para analizar, estructurar y optimizar tareas los convierte en parte integrante de los futuros ecosistemas digitales.
Decidir, actuar, aprender
Todo sistema de agentes se basa en un ciclo iterativo. El agente recibe un objetivo, selecciona los medios adecuados, actúa y evalúa el resultado. Si es necesario, vuelve a acceder a los datos, cambia su estrategia y repite el proceso. Se crea así una estructura de aprendizaje que se adapta a las necesidades cambiantes. Se trata de una ventaja estratégica para la producción electrónica industrial. Los sistemas pueden reaccionar con mayor solidez a las fluctuaciones, adaptarse de forma autónoma a los nuevos productos y relevar de forma selectiva a los especialistas humanos.
El desarrollo de la tecnología de agentes en red está aún en pañales. Sin embargo, ya es evidente que las empresas de fabricación de productos electrónicos pueden beneficiarse considerablemente de ella, tanto en términos de optimización de procesos internos como en el desarrollo de nuevas soluciones de sistemas inteligentes para sus clientes.
www.nvidia.com/de-de/ai/, https://blogs.nvidia.com/blog/ai-agents-blueprint/
