Agentic RAG es el siguiente paso en una IA empresarial más inteligente

Agentic RAG: cómo la inteligencia artificial impulsa la transformación digital y revoluciona la competitividad empresarial

Imagínese pedirle a su inteligencia artificial empresarial que compare dos productos y, en lugar de esperar mucho tiempo por una respuesta torpe y paso a paso, obtenga una respuesta ultrarrápida y precisa que parezca magia.

Esa es la promesa de Agentic RAG (Generación Aumentada por Recuperación) y está revolucionando el mundo empresarial. En nuestra entrada anterior del blog presentamos cómo la recuperación agéntica está transformando la IA empresarial al combinar velocidad, relevancia y personalización.

Ahora profundicemos en el próximo capítulo: cómo Agentic RAG evoluciona con flujos de trabajo más inteligentes, comparando dos enfoques (orquestación de múltiples agentes y ejecución de gráficos jerárquicos) para demostrar por qué este último es un cambio radical para las empresas.

Por qué es importante Agentic RAG

Agentic RAG se basa en la recuperación agéntica, haciendo que la IA no solo sea reactiva sino proactiva. Es como pasar de un bibliotecario que busca un libro a la vez a un equipo de asistentes superinteligentes que trabajan juntos, se anticipan a sus necesidades y ofrecen respuestas más rápido. Para las empresas, esto significa gestionar consultas complejas, como comparar características de productos o analizar datos de clientes, sin los retrasos ni las complicaciones habituales.

¿El resultado? Empleados más felices, clientes satisfechos y una sólida ventaja competitiva.

Dos caminos hacia la RAG agencial

Orquestación multiagente: un inicio sencillo

Imagine la orquestación multiagente como una carrera de relevos. Una IA supervisora central recibe su consulta (por ejemplo, “Comparar las características del Modelo X y del Modelo Y”) y la pasa a los subagentes, uno por uno. Cada subagente se encarga de una tarea, como obtener las características del Modelo X, luego las del Modelo Y y, finalmente, compararlas.

Es fácil de configurar y funciona bien para tareas sencillas, pero aquí está el truco: cada paso espera a que el anterior termine. Este enfoque secuencial puede parecer como esperar a que cargue un sitio web lento, especialmente para consultas complejas. Además, el supervisor tiene que gestionar transferencias de datos desordenadas (como al pasar apuntes en clase), lo que puede ralentizar aún más el proceso y requerir ajustes constantes para evitar errores.

Ventajas: fácil de crear prototipos, flujo de trabajo claro.
Contras: lento para tareas complejas, alto mantenimiento para el manejo de datos.

Ejecución de gráficos jerárquicos

Ahora imagine un equipo ideal donde todos trabajan a la vez. La Ejecución de Gráficos Jerárquicos es así. En lugar de un solo supervisor, utiliza un mapa (o “gráfico”) de agentes de IA que dividen una consulta en tareas y las abordan en paralelo.

Para la misma consulta “Comparar Modelo X y Modelo Y”, un agente obtiene las características del Modelo X, otro obtiene las del Modelo Y y un tercero prepara la comparación, todo a la vez.

Si algo falla, los bucles de retroalimentación inteligentes solucionan solo la parte problemática sin tener que reiniciar todo. Los datos fluyen fluidamente entre agentes sin las torpes transferencias y todo el sistema está diseñado para crecer sin esfuerzo.

Ventajas: increíblemente rápido, escalable y fácil de ajustar.
Contras: requiere un poco más de configuración por adelantado.

Por qué los gráficos jerárquicos son una ventaja para las empresas

Vamos a desglosarlo con impacto en el mundo real:

Velocidad: las pruebas demuestran que la Ejecución Jerárquica de Gráficos reduce drásticamente los tiempos de respuesta. Consultas complejas que tardan entre 86 y 87 segundos con la Orquestación Multiagente se reducen a entre 24 y 28 segundos con gráficos. Es como pasar de una larga carrera por un café a una rápida compra para llevar.

Flexibilidad: ¿necesita añadir una nueva tarea, como analizar las opiniones de los clientes junto con las características del producto? Con los gráficos, simplemente conecta un nuevo nodo sin tener que reescribir todo el sistema. La orquestación multiagente necesitaría una revisión a fondo.

Fiabilidad: si una parte de la consulta falla (por ejemplo, si una fuente de datos deja de responder), los gráficos pueden redirigir o reintentar solo esa parte. El enfoque de carrera de relevos a menudo se estanca por completo.