Paradigma IA & Patrones de Diseño

Idear un marco organizativo que recoja todas las técnicas de desarrollo de un paradigma siempre es algo complejo por su carácter discrecional y desordenado. Sin embargo, en este caso nos hemos servido de las fases de desarrollo tecnológico que presentamos para la Inteligencia Artificial cuando discutimos su modelo de madurez. Ello nos permite clasificar las mismas en 5 familias características que se ordenan en 3 niveles de complejidad. Hablamos, en primer lugar, de técnicas dialógicas utilizadas para modular el discurso interactivo con la Inteligencia. De técnicas modales cuando el procesamiento de las solicitudes y sus respuestas requieres un tratamiento multimodal que implica varios formatos. De técnicas deliberativas cuando se requiere una actividad de respuesta elaborada basada en el trazado estratégico o el razonamiento argumentativo. De técnicas operacionales, si lo que se aborda es el diseño de arquitecturas agénticas de intervención transaccional o informacional. O de técnicas inmersivas cuando se pretende enfrentar el diseño de entornos multiagénticos distribuidos con entidades de tercera parte.

De entre todas las técnicas de desarrollo que aparecen vinculadas al desarrollo de la Inteligencia Artificial, quizá las más popularmente aceptadas son aquellas vinculadas al perímetro de la recuperación de información. Si bien, la mayoría de las publicaciones y propuestas encontradas hasta la fecha ofrecen para este problema modelos de solución bastante ingenuos, lo cierto es que el conjunto de técnicas que pueden aplicarse de manera compositiva para crear aproximaciones sólidas es muy amplio. Organizadas por familias según la fase de aplicación a la que pertenece podemos hablar de técnicas de representación desde dispersas y simples hasta jerárquicas o proyectivas. De técnicas de recuperación, desde estadísticas y semánticas hasta relacionales o indexadas. De técnicas de reranking, ya sean basadas en reglas y tiempo o capacidades deliberativas. De técnicas de fusión, basadas en mezcla, compresión o reflexión. Y de técnicas de generación, ya estén orientadas a la síntesis genitivas, al resumen y la traducción o a la consulta y la respuesta.

Cuando la Inteligencia Artificial abraza el perímetro operacional, surge el problema de encontrar un mecanismo en vinculación semántico que permita a cada agente de la arquitectura acceder al conjunto de servicios empresariales disponibles. Ese es precisamente el objetivo del protocolo MCP que presentamos como otras de las técnicas más habituales y popularmente extendidas dentro de este paradigma. La aplicación de esta técnica de desarrollo se presenta así como un esfuerzo de especificación semántica sobre la capa de servicios organizacionales que apunta a un tripe objetivo. De un lado, hacer una formulación intencional expresada en lenguaje natural que describa el propósito operativo de cada servicio dentro del entorno. De otro, presentar dicha formulación como una elevación semántica por medio de actividades compositiva sobre la colección servicios de negocio disponibles. Y finalmente, orientar la formulación a la resolución determinados problemas específicos de negocio.