La práctica de incorporar ADRs en los flujos de trabajo de inteligencia artificial está ganando terreno como una herramienta para mejorar los procesos de diseño y toma de decisiones. Esto se debe a que permiten convertir decisiones de diseño en artefactos revisables, ofreciendo un mayor control que la simple revisión de códigos.
Kestra, una plataforma de código abierto para la orquestación de flujos de trabajo, ha sido mencionada recientemente por su capacidad para escalar agentes de IA hacia procesos más determinísticos y observables. Esta plataforma está cambiando el enfoque tradicional de administración de flujos de trabajo en la inteligencia artificial.
ADRs en la codificación de IA
Los ADRs (Registros de Decisiones Arquitectónicas) no solo permiten controlar y supervisar las decisiones operativas, sino que también facilitan el trabajo futuro de los agentes, evitando debates previamente resueltos y asegurando que las decisiones pasadas sean reutilizadas adecuadamente.
Sistemas como Tolaria han implementado más de 120 ADRs y, aunque no son perfectos, han demostrado ser suficientes para facilitar el entendimiento de decisiones clave y guiar el comportamiento de los agentes dentro de sistemas ya existentes.
Importancia de aprender con IA
En el ámbito de la enseñanza práctica de la IA, utilizarla por defecto es crucial para aprender sus modos de falla. Aunque pueda parecer ineficiente a corto plazo, construir un bucle de retroalimentación es fundamental para mejorar la comprensión de los equipos sobre el funcionamiento de la inteligencia artificial.
Stuart Caborn, ingeniero distinguido en Loveholidays, defiende la práctica de permitir que los equipos experimenten con la IA antes de solicitar soporte humano, promoviendo un aprendizaje activo a través de los fracasos.
