Cada vez escuchamos hablar más sobre cognición artificial, ¿pero qué es realmente? ¿Puede replicar el pensamiento humano? Si bien aún existen grandes limitaciones, hoy Tero nos ayuda a superar muchas barreras, con los seres humanos en el centro de las decisiones.

La cognición artificial se refiere a la simulación de los procesos cognitivos humanos, como razonamiento, toma de decisiones y comprensión en sistemas de inteligencia artificial. 

Si bien la IA no tiene conciencia ni capacidad de razonamiento como los seres humanos, los avances en el diseño de sistemas permiten crear modelos de IA avanzados que simulan un razonamiento estructurado. Estos modelos “piensan” procesando información y tomando decisiones basadas en patrones, lo que los convierte en una herramienta poderosa para sectores como finanzas y salud.

En este artículo, exploramos cómo las tecnologías actuales, como Tero, están acercando los sistemas de IA a un modelo de cognición artificial, y cómo este avance puede transformar la forma en que las organizaciones toman decisiones críticas.

Similitudes con la cognición humana

A diferencia de la cognición humana, que está basada en experiencias personales y emociones, la IA emplea un enfoque estadístico para aprender y tomar decisiones. Aunque no razona ni siente como los humanos, los sistemas de IA pueden imitar el proceso cognitivo al identificar patrones en grandes volúmenes de datos. 

A través de modelos de aprendizaje profundo y el análisis de datos masivos, la IA genera respuestas que simulan un tipo de razonamiento y  ayudan a las organizaciones a tomar decisiones informadas y precisas.

Por ejemplo, en el sector bancario, un modelo de IA entrenado con datos históricos puede prever comportamientos de riesgo y sugerir medidas preventivas, de manera similar a cómo un analista humano evaluaría patrones para tomar decisiones en un entorno de alto riesgo.

Emulación del razonamiento humano en cognición artificial

Aunque los sistemas de IA pueden simular ciertos aspectos del razonamiento humano, lo hacen de manera estructurada y lógica, sin contar con las experiencias personales, emociones o la flexibilidad que poseen los seres humanos. 

En lugar de razonar de forma intuitiva, la IA emula el proceso cognitivo mediante patrones y reglas predefinidas. Esto significa que, aunque los avances en cognición artificial son significativos, aún estamos lejos de replicar la complejidad y adaptabilidad del pensamiento humano en situaciones nuevas o complejas.

En Abstracta, nos dedicamos a acompañar a las empresas a integrar IA de forma tal que sus modelos puedan acercarse a simular el razonamiento humano en sus procesos de toma de decisiones y mejorar la calidad de los resultados en entornos complejos y dinámicos.

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Cómo Tero se acerca a la cognición artificial

Si bien Tero, nuestro framework de código abierto para la creación e implementación de agentes de IA, sin lugar a dudas no cuenta con cognición humana, sus funcionalidades están diseñadas para acercarse lo máximo posible a la cognición artificial.

Utilizando system prompts avanzados y procesos de múltiples pasos, Tero logra simular el tipo de pensamiento estructurado que se requiere para la toma de decisiones complejas, en donde es capaz de guiar a las personas a través de diferentes procesos.

Ejemplo de interacción con un agente que ayuda a las personas a crear agentes desde cero en Tero.

Prompts avanzados y múltiples pasos: el camino hacia la cognición artificial

Los system prompts (las instrucciones base de los agentes, que aporta un marco troncal, alcance y límites estrictos) de Tero no se limitan a una entrada simple. Son procesos iterativos que permiten a la IA ajustar sus respuestas basadas en múltiples factores. 

Los agentes pueden integrarse a múltiples herramientas, las cuales les aporta un contexto profundo, y tienen la capacidad de contar con prompts preconfigurados que responden en una iteración o siguen multipasos de forma estricta y guiada, para poder actuar o responder, según la autonomía brindada.

Estas capacidades y configuración customizable permite que Tero tome decisiones más complejas, en consideración de diversas variables en cada interacción, con un razonamiento más cercano al humano.

Por ejemplo, en un sistema de priorización de alertas de riesgo, un agente de IA configurado con prompts multipasos puede evaluar cada alerta no solo con datos inmediatos, sino también con el historial del cliente, transacciones previas y políticas internas, y ajustar su análisis en función de estos elementos para proponer una acción específica.

Iteración y aprendizaje continuo: mejorando el razonamiento

El aprendizaje iterativo es otro componente clave de cómo Tero se acerca a una cognición artificial. Si recibe retroalimentación sobre sus decisiones anteriores, Tero puede mejorar sus criterios de decisión y  adaptar sus respuestas a los cambios en el contexto y los datos.

Este tipo de aprendizaje es similar al proceso humano de toma de decisiones, donde ajustamos nuestras respuestas y adaptamos nuestras acciones según nuevas experiencias, con la diferencia de que aquí es preciso que quien utiliza el agente ingrese estos datos como instrucciones en el agente de forma manual. En el futuro, se espera que esto también pueda automatizarse. 

En el sector financiero, por ejemplo, la cognición artificial está demostrando cómo la IA puede transformar procesos regulatorios complejos, mejorar la eficiencia operativa y ayudar a cumplir con normativas de manera más efectiva.

En el sector salud, Tero también demuestra cómo los sistemas de IA avanzados pueden acercarse a una cognición artificial al proporcionar diagnósticos más rápidos y recomendaciones de tratamiento personalizadas.

Ejemplo real de Abstracta:  Agente de IA en finanzas

Para ilustrar cómo las capacidades de la cognición artificial pueden mejorar la toma de decisiones en la práctica, a continuación presentamos un ejemplo real que muestra cómo los agentes de IA están transformando procesos complejos en el sector financiero.

Automatización del cumplimiento regulatorio con IA

Akua, una empresa fintech que está revolucionando los pagos en América Latina, necesitaba una solución para automatizar la adaptación de su software a nuevos países. El proceso de adaptación requería analizar un extenso documento de 3.600 páginas con especificaciones de Mastercard para generar archivos de configuración de acuerdo con reglas internas del negocio.

Solución con IA: Creamos un agente de IA que procesó automáticamente toda la documentación y aplicó las reglas internas de Akua para generar configuraciones precisas para cada país. 

Resultados:

• Reducción de tiempo: El proceso manual de 3 meses se redujo a 3 semanas gracias a la automatización con el agente de IA.
• Mejora en precisión: El agente alcanzó una precisión del 95% en la generación de configuraciones, aplicando las reglas internas de manera coherente.
• Escalabilidad: La solución permitió a Akua expandirse más rápido en América Latina.

Este ejemplo refleja cómo la cognición artificial no solo mejora la eficiencia operativa, sino que también tiene un impacto directo en la toma de decisiones estratégicas en entornos altamente regulados. 

Las organizaciones que implementan soluciones basadas en IA pueden expandirse más rápido y cumplir con normativas más efectivamente, como lo demuestra el caso de Akua.

Puedes leer el caso de éxito completo en nuestra web.

Cognición artificial: Limitaciones y proyecciones futuras

A pesar de las limitaciones actuales, los avances en cognición artificial ya están teniendo un impacto significativo en la forma en que las empresas toman decisiones estratégicas. 

Aunque plataformas como Tero están alcanzando niveles impresionantes de razonamiento estructurado, aún estamos lejos de replicar completamente la cognición humana. Las limitaciones actuales incluyen la incapacidad de los modelos para tener una comprensión profunda del contexto o realizar juicios intuitivos en situaciones nuevas y complejas por sí mismas.

A medida que los modelos mejoren en aprendizaje autónomo y los prompts se refinen de forma meticulosa, la cognición artificial podría mejorar su capacidad para tomar decisiones contextualizadas, así como abordar problemas complejos con mayor adaptabilidad.

Tero y el futuro de la cognición artificial

A través de Tero, estamos viendo cómo la intersección entre la lingüística y la tecnología nos está permitiendo configurar system prompts con un alto nivel de precisión y múltiples pasos que permiten a los modelos de IA acercarse a una forma de razonamiento que imita a la cognición humana. 

Aunque aún estamos lejos de alcanzar la cognición artificial completa, tecnologías como Tero ya están revolucionando la manera en que las empresas toman decisiones y  aumentando la precisión, la velocidad y el impacto en sectores como finanzas y salud.

Contáctanos para conversar sobre cómo podemos ayudarte a adoptar Tero en tu empresa de forma responsable y efectiva.

Quiénes somos

Con casi 20 años de experiencia y presencia global, Abstracta es una empresa de tecnología que ayuda a las organizaciones a entregar software de alta calidad más rápido, gracias a la combinación de ingeniería de calidad potenciada por IA con experiencia humana.

Creemos que fortalecer los lazos de forma activa nos permite avanzar y mejorar el software de nuestros clientes. Por eso, a lo largo del tiempo,  hemos establecido alianzas con referentes de la industria como Microsoft, Datadog, Tricentis, Perforce BlazeMeter, Sauce Labs y PractiTest. 

Hemos visto equipos que redujeron a la mitad el tiempo en debugging y acortaron en un tercio sus ciclos de lanzamiento. Conversemos sobre lo que eso podría significar para tu organización.

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