Els LLM (o Large Language Model) com ChatGPT són eines excel·lents per generar text i gestionar interaccions en llenguatge natural. No obstant això, un agent d’IA ofereix moltes més funcionalitats que poden ser especialment útils en l’administració pública. Aquests sistemes no només responen a preguntes, sinó que poden actuar de manera autònoma, gestionar processos i prendre decisions basades en dades. Això pot revolucionar la manera com es fan moltes tasques administratives.
Què fa un agent d’IA diferent?
- Autonomia i acció: Mentre que un LLM respon a sol·licituds, un agent d’IA té la capacitat d’actuar de manera autònoma. Pot monitoritzar el seu entorn, analitzar dades en temps real i prendre decisions automàticament, executant accions com gestionar processos administratius sense necessitat de supervisió constant.
- Integració multimodal: Un agent d’IA no es limita a treballar amb text; pot processar i integrar dades de diferents tipus, com ara imatges, bases de dades, sistemes de planificació i altres fonts d’informació. Això li permet oferir respostes més completes i executar tasques més diverses.
- Persistència i memòria: A diferència d’un LLM que funciona per sessió, un agent d’IA pot mantenir l’estat, és a dir, recordar interaccions passades, dades o accions realitzades. Aquesta capacitat d’aprenentatge i adaptació contínua li permet millorar i ajustar-se a noves condicions o canvis en l’entorn.
- Personalització i escalabilitat: Els agents d’IA es poden dissenyar específicament per a les necessitats d’una administració. Això vol dir que es poden optimitzar per a tasques concretes, com l’automatització de processos o la interacció amb els ciutadans, i s’adapten fàcilment a l’escalabilitat que requereix l’entorn administratiu.
Com es crea un agent d’IA?
La creació d’agents d’IA requereix la combinació de diversos components tecnològics i metodologies, sobretot quan el volem emprar en un entorn com l’administració pública. A continuació es descriuen els passos bàsics per construir un agent d’IA:
- Definició dels objectius i funcionalitats: Primer, cal definir amb precisió el problema que l’agent haurà de resoldre. Això inclou l’especificació de les tasques que l’agent realitzarà, com ara l’automatització de la gestió de documents, la presa de decisions a partir de dades o la interacció amb els ciutadans mitjançant interfícies de llenguatge natural.
- Recopilació i etiquetatge de dades: Els agents necessiten dades per aprendre i operar. Aquestes dades poden provenir de sistemes de gestió pública (CRM, ERP), bases de dades obertes o privades, o fins i tot informació no estructurada com correus electrònics o documents.
- Programació i desenvolupament tècnic: Una vegada definits els objectius i recopilades les dades, es desenvolupa l’arquitectura de l’agent. Això inclou programar els algoritmes necessaris perquè l’agent pugui processar dades, prendre decisions i interactuar amb altres sistemes. La programació també és responsable de la integració de l’agent amb els sistemes ja existents a l’administració.
- Entrenament de l’agent: Es poden utilitzar tècniques de machine learning per entrenar l’agent perquè reconegui patrons en les dades. Això pot incloure xarxes neuronals, models de classificació o tècniques d’aprenentatge automàtic supervisat o no supervisat, segons la naturalesa de les dades i l’objectiu de l’agent.
- Implementació de la interfície d’interacció: Perquè l’agent pugui interactuar amb els usuaris o altres sistemes, cal desenvolupar una interfície d’usuari o d’API. Això pot incloure des de simples interfícies de xat fins a sistemes més complexos d’integració amb plataformes ja existents dins de l’administració.
- Monitorització i ajust continu: Després del desplegament de l’agent, és important monitoritzar-ne el rendiment. Els agents poden adaptar-se i millorar amb el temps gràcies a tècniques d’aprenentatge continu, ajustant-se a noves dades i a l’evolució de les necessitats de l’entorn públic.
- Verificació normativa i ètica: Cal sempre avaluar, a través de diferents eines que hi ha al mercat, que l’agent respongui al marc normatiu vigent i que garanteixi l’anonimització de les dades, així com també que respecti els preceptes ètics que la pròpia administració té incorporats.
Beneficis clau dels agents d’IA a l’administració pública
Els agents d’IA són més que eines de processament de text. Aporten una sèrie de beneficis que poden transformar l’administració pública:
- Major eficiència operativa: Els agents d’IA poden automatitzar tasques repetitives, reduint temps i recursos, i permetent una millor gestió dels processos administratius.
- Decisions informades en temps real: Amb la capacitat de processar i analitzar dades en temps real, els agents d’IA poden prendre decisions basades en informació actualitzada, millorant així la resposta de l’administració.
- Millora del servei al ciutadà: Els agents d’IA poden proporcionar una interacció més ràpida i precisa amb els ciutadans, gestionant consultes i sol·licituds de manera més eficient i oferint serveis més personalitzats.
