Guillem Alsina Gonzàlez
Tradicionalmente, la gestión de cambios legislativos, la actualización de especificaciones de diseño corporativo o las modificaciones operativas, han requerido la intervención de profesionales con conocimientos muy específicos sobre la arquitectura de los sistemas. En el ámbito informático, la adaptación de las herramientas a estas variaciones demandaba una supervisión humana constante para ajustar los parámetros de entrada o las reglas de evaluación, dado que los desarrollos convencionales presentaban dificultades para analizar por sí mismos los motivos de sus propios fallos e integrar ese conocimiento en tareas futuras de manera segura.
Para dar respuesta a esta limitación técnica, Fujitsu ha desarrollado una nueva arquitectura de inteligencia artificial basada en múltiples agentes capaces de operar en equipo y evolucionar de manera autónoma, permitiendo a los algoritmos aprender y adaptarse de manera continua a partir de los resultados de su propia ejecución y de las modificaciones en las normativas internas. El sistema no se limita a almacenar sugerencias de mejora creadas de manera automática, sino que extrae conocimiento práctico identificando las razones exactas de sus aciertos y errores durante el desarrollo de las tareas que se les asignan.
Al desplegar esta herramienta directamente en la infraestructura tecnológica del cliente, la plataforma se adapta a las reglas específicas que surgen en la rutina diaria de cada organización. Al asumir los agentes tareas técnicas como el reajuste de las instrucciones, se reduce la dependencia de especialistas humanos para el mantenimiento del software.
La viabilidad de este desarrollo se ha evaluado inicialmente en dos entornos corporativos distintos, empezando por el proceso de creación de grandes modelos de lenguaje orientados a los negocios, donde los algoritmos se han encargado de seleccionar los datos y optimizar las condiciones de aprendizaje. Su aplicación en la mejora continua de grandes modelos de lenguaje corporativos ha logrado un incremento de veintiocho puntos en la precisión de las respuestas en sectores como la sanidad o las finanzas.
En el caso concreto del ámbito sanitario, la herramienta consiguió extraer y estructurar información sobre diagnósticos y tratamientos a partir de textos libres presentes en los historiales médicos, demostrando su capacidad para automatizar procesos que antes requerían un diseño manual muy detallado. Esta misma dinámica se está aplicando a los sistemas internos de la propia corporación matriz para acelerar su transición hacia una gestión fundamentada en el análisis de datos.
Así mismo, su implementación en sistemas de búsqueda documental ha demostrado que los agentes virtuales pueden replicar estrategias de exploración propias de los revisores humanos para analizar el impacto de los cambios legislativos. Durante las pruebas realizadas en programas de gestión para hospitales y administraciones locales, los algoritmos aprendieron de búsquedas anteriores y de las correcciones introducidas por los usuarios, lo que les permitió consultar documentación periférica y retener archivos que en un primer momento podrían parecer irrelevantes, pero que resultaban necesarios por su contexto. Estas capacidades de extracción documental se integrarán próximamente en las plataformas de diseño de software de la firma.
Los planes de la compañía pasan por incorporar progresivamente esta arquitectura de agentes múltiples en sus soluciones comerciales para respaldar la operatividad de los negocios. Paralelamente, desde Fujitsu mantienen una investigación conjunta con académicos de la Universidad Carnegie Mellon enfocada a la eficiencia de los equipos y a la gestión de los recursos de computación.
A medio plazo, lo que investigan es la reducción del consumo energético de estos sistemas para permitir su funcionamiento seguro en las instalaciones locales de las empresas. El propósito es viabilizar el uso de esta tecnología en equipos periféricos propios de cada organización, y no únicamente en servidores alojados en la nube, una aproximación que persigue la creación de herramientas capaces de procesar información confidencial in situ, asimilando los cambios regulatorios y mitigando los efectos derivados de la escasez de personal cualificado en el mercado laboral.
