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Para 2027, se espera que el 70% de los desarrolladores profesionales usen herramientas de codificación con AI, en comparación con menos del 10% en septiembre de 2023, Según Gartner Research. Y dentro de los tres años, el 80% de las empresas tendrán herramientas de prueba inugentadas con AI-AI en su cadena de herramientas de ingeniería de software, un aumento significativo de aproximadamente el 15% a principios del año pasado, dijo Gartner.
Más allá de la codificación, los agentes de IA están diseñados para percibir su entorno, tomar decisiones basadas en esa información, tomar acciones y, a veces, aprender y adaptarse con el tiempo para realizar tareas de forma autónoma. El aprendizaje de refuerzo es clave para la capacidad de AI de agente para continuar creciendo en sofisticación al realizar tareas.
«Si estás jugando un juego, ganas o pierdes. Si pierdes, regresas y evalúas por qué, y luego juegas de nuevo pero lo haz de manera diferente», dijo Kapoor. «Con la IA Agentic, hay un conjunto muy definido de KPI que le está pidiendo que se reúna, por lo que sabría si los ha cumplido o no. Y luego se remonta y se refuerza para hacer esta tarea de manera diferente».
