La mayoría de los agentes de IA no fallan por falta de potencia.
Fallan porque han aprendido con los datos equivocados.
Un agente no aprende a reservar un vuelo, resolver una incidencia o actualizar un CRM leyendo Wikipedia.
Para ejecutar tareas reales necesita ejemplos reales:
→ Cómo utilizar una herramienta
→ Cómo conectarse a una API
→ Cómo reaccionar cuando algo falla
→ Cómo completar varios pasos sin inventarse el siguiente
NVIDIA acaba de publicar datasets abiertos diseñados precisamente para esto, entrenar agentes de IA en el uso de herramientas, la coordinación de APIs y la ejecución de procesos completos.
El modelo sabe hablar sobre la tarea... pero nunca ha visto cómo realizarla.
Si tu proyecto de agentes de IA no consigue pasar de la demostración, quizá el problema no sea el modelo.
Quizá sea el corpus (material de estudio de la IA) con el que lo estás entrenando.
Dejo el enlace al dataset de NVIDIA en comentarios.