Maisa: Reinventando la Automatización Agéntica con KPU
¿Por qué fallan los agentes tradicionales?
En este episodio, exploramos con David Villalón, cofundador de Maisa, por qué la mayoría de las soluciones actuales de IA y agentes fallan al intentar llegar a producción. Según David, el ecosistema está demasiado pendiente de LLMs probabilísticos sin control y modelos de RAG poco fiables.
Problemas clave:
• Alucinaciones: La falta de verificabilidad convierte a muchos agentes en cajas negras inútiles para el sector Enterprise.
• Rigidez de flujos: Las herramientas tipo Workflow builder (cajitas con flechas) son insuficientes para lidiar con la indeterminación del mundo real.
• Falta de trazabilidad: Sin capacidad de auditar cada paso, es imposible lograr una adopción corporativa seria.
La propuesta de Maisa: La tecnología KPU
La gran innovación de Maisa es la Knowledge Processing Unit (KPU), una tecnología que, lejos de confiar ciegas en la IA, funciona como un sistema operativo de ejecución:
"Todas las tareas que se llevan a cabo para la resolución del problema se hacen con código. La IA define el código en tiempo de ejecución, pero es el código el que ejecuta la lógica."
Ventajas de este enfoque:
• Determinismo auditable: Si repites los mismos datos, obtienes el mismo resultado.
• Lenguaje natural: Permite el onboarding de trabajadores digitales sin necesidad de que el empleado sea programador.
• Resistencia a fallos: Al validar cada paso con código, se pueden detectar errores humanos o alucinaciones antes de que se propaguen.