Resumen ejecutivo Este artículo documenta mi proyecto final del AI Agents Intensive de Google y Kaggle en el que diseñé un sistema de agentes autónomos para el mapeo de accesibilidad, centrado en la arquitectura del agente, bucles de razonamiento y planificación, uso de herramientas y estrategias de evaluación. El proyecto demuestra experiencia aplicada en la construcción de sistemas IA agenticos más allá de experimentos aislados con modelos y está disponible como notebook en Kaggle bajo el título Access All Areas Agentic Accessibility Mapping.

Introducción Este capstone marcó un hito en mi aprendizaje: pasé de probar modelos de lenguaje a diseñar un sistema autónomo capaz de razonar, planificar y actuar para resolver un problema del mundo real. El curso intensivo de cinco días presentó conceptos como arquitectura de agentes, llamadas a herramientas, memoria y evaluación, y el proyecto los integró en una solución coherente que va más allá del rendimiento de un único modelo.

Por qué importa Este enfoque es especialmente relevante para organizaciones que necesitan soluciones robustas y adaptables. Mientras las aplicaciones tradicionales de IA son reactivas, los agentes IA introducen autonomía: descomponen tareas, deciden los siguientes pasos, usan herramientas, evalúan resultados e iteran hasta alcanzar objetivos. Para proyectos de accesibilidad urbana y sistemas de datos reales esto marca una diferencia práctica en la fiabilidad y la escalabilidad.

Planteamiento del problema Los datos de accesibilidad suelen estar fragmentados, incompletos o representados de manera inconsistente. En lugar de tratarlo como un problema estático de clasificación, lo planteé como una tarea dirigida por objetivos: el agente debía explorar información disponible, identificar señales relacionadas con la accesibilidad, razonar sobre su relevancia y generar un mapeo estructurado. Este planteamiento permite al agente adaptarse cuando la información falta o es ambigua.

Arquitectura del agente La solución se diseñó como un flujo de trabajo en varias etapas: percepción para interpretar entradas crudas, razonamiento y planificación para decidir acciones, y ejecución para utilizar herramientas y validar resultados. Esta separación modular facilita la depuración y la mejora de componentes individuales y es una buena práctica cuando se desarrollan aplicaciones a medida o software a medida para clientes con requisitos complejos.

Uso de herramientas y memoria El agente integra llamadas a APIs, verificación cruzada de fuentes y una memoria contextual que sostiene el estado entre pasos. Esto reduce llamadas innecesarias a herramientas y mejora la coherencia de las respuestas. La integración de herramientas es un punto clave en proyectos reales de inteligencia artificial y es una de las especialidades que ofrecemos en Q2BSTUDIO, donde combinamos diseño de agentes IA con implementaciones prácticas.

Evaluación y fiabilidad Aprendí que los resultados de un agente deben evaluarse y no solo generarse. Implementé validaciones básicas, lógica basada en confianza y criterios reproducibles para garantizar consistencia entre ejecuciones. Diseñar métricas de evaluación para comportamiento de agentes resulta más complejo que medir precisión tradicional, e implica considerar trazabilidad, explicabilidad y estabilidad temporal.

Desafíos y aprendizajes Manejar señales ruidosas o incompletas exigió lógica de retroceso y capacidad de razonamiento. Coordinar el uso de herramientas sin generar llamadas innecesarias requirió iteración. Diseñar criterios de evaluación para agentes reveló que construir agentes es tanto diseño de sistemas como craft de prompts y modelos. Estas lecciones son transferibles a proyectos empresariales que requieran agentes IA integrados en infraestructuras cloud o en soluciones de inteligencia de negocio.

Material complementario Creé un video explicativo con NotebookLM que resume la motivación, la arquitectura del agente y decisiones clave de implementación desde el notebook de Kaggle. Es una introducción narrativa que complementa la documentación técnica y facilita la transferencia de este enfoque a proyectos productivos.

Aplicación en Q2BSTUDIO En Q2BSTUDIO combinamos experiencia en desarrollo de software y aplicaciones a medida con especialistas en inteligencia artificial y ciberseguridad para llevar soluciones como esta a entornos empresariales. Diseñamos software a medida y plataformas que integran agentes IA con servicios cloud y arquitecturas seguras. Si busca crear soluciones de IA para empresas o incorporar agentes IA en procesos existentes, nuestros equipos pueden ayudar a llevar prototipos a producción aprovechando nuestras capacidades en aplicaciones a medida y en servicios de inteligencia artificial.

Servicios clave que ofrecemos Integración de agentes IA en flujos operativos, desarrollo de software a medida, auditorías y hardening de seguridad, pruebas de pentesting y cumplimiento, despliegue en servicios cloud aws y azure, y soluciones de inteligencia de negocio y power bi para visualización y toma de decisiones. Nuestro enfoque cubre desde la arquitectura hasta la evaluación y monitorización continua, garantizando robustez y escalabilidad.

Qué sigue Planeo aplicar estas ideas a agentes multimodales más complejos, enriquecer técnicas de evaluación del comportamiento agente y explorar aplicaciones reales en accesibilidad urbana y gestión de datos. En Q2BSTUDIO estamos listos para colaborar en proyectos que requieran IA aplicada, automatización de procesos y analítica avanzada para mejorar la eficiencia y el impacto social.

Reflexión final El capstone Access All Areas fue una práctica real en diseño de sistemas autónomos con intención y estructura. Representa un paso en mi transición de aprender conceptos a construir soluciones agenticas que operan en entornos realistas. Si desea saber cómo convertir estas ideas en una solución productiva para su organización, hable con nuestro equipo en Q2BSTUDIO y descubra cómo podemos integrar agentes IA, ciberseguridad y servicios cloud para su proyecto.

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