{"id":1422,"date":"2025-08-21T17:43:38","date_gmt":"2025-08-21T17:43:38","guid":{"rendered":"http:\/\/68a74086b2053a21ea4a85f5"},"modified":"2025-08-21T17:43:38","modified_gmt":"2025-08-21T17:43:38","slug":"suenan-los-chatbots-con-ovejas-electricas-letta-da-a-la-ia-derecho-a-olvidar","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blog.tecnoartesanos.com\/index.php\/2025\/08\/21\/suenan-los-chatbots-con-ovejas-electricas-letta-da-a-la-ia-derecho-a-olvidar\/","title":{"rendered":"\u00bfSue\u00f1an los chatbots con ovejas el\u00e9ctricas? Letta da a la IA derecho a olvidar"},"content":{"rendered":"
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<\/div>\n

Durante el sue\u00f1o, el cerebro humano clasifica los distintos recuerdos, consolidando los importantes y descartando los que no importan. \u00bfY si la IA pudiera hacer lo mismo? Bilt, una empresa que ofrece ofertas de restaurantes y tiendas locales a inquilinos, acaba de desplegar varios millones de agentes con la esperanza de conseguirlo.<\/p>\n

Bilt utiliza tecnolog\u00eda de una startup<\/em> llamada Letta que permite a los agentes aprender de conversaciones anteriores y compartir recuerdos entre ellos.<\/strong> Mediante un proceso denominado ‘sleeptime compute<\/em>‘ (computaci\u00f3n en reposo), los agentes de IA<\/a> deciden qu\u00e9 informaci\u00f3n almacenar en su almac\u00e9n de memoria a largo plazo y cu\u00e1l podr\u00eda ser necesaria para una recuperaci\u00f3n m\u00e1s r\u00e1pida.<\/p>\n

“Podemos actualizar una sola vez un bloque de memoria y hacer que cambie el comportamiento de cientos de miles de agentes, lo que resulta \u00fatil en cualquier situaci\u00f3n en la que se desee un control preciso del contexto de los agentes”, explica Andrew Fitz, ingeniero de IA de Bilt, refiri\u00e9ndose al texto que se env\u00eda al modelo en el momento de la inferencia.<\/p>\n

Un gran paso para los chatbots<\/em><\/h2>\n

Normalmente, los grandes modelos de lenguaje (LLM)<\/a> solo pueden “recordar” cosas si la informaci\u00f3n est\u00e1 incluida en la ventana de contexto. Si quieres que un chatbot<\/em> recuerde tu conversaci\u00f3n m\u00e1s reciente, tienes que pegarla en el chat. La mayor\u00eda de los sistemas de IA solo pueden manejar una cantidad limitada de informaci\u00f3n en la ventana de contexto antes de que su capacidad para utilizar los datos flaquee y alucinen o se confundan.<\/strong> En cambio, el cerebro humano es capaz de archivar informaci\u00f3n \u00fatil y recordarla m\u00e1s tarde.<\/p>\n

“El cerebro mejora continuamente, a\u00f1adiendo m\u00e1s informaci\u00f3n como una esponja. Con los LLM ocurre exactamente lo contrario. Si pones estos modelos en bucle durante el tiempo suficiente, el contexto se envenena; se descarrilan y lo \u00fanico que quieres es reiniciar”, explica Charles Packer, Director General de Letta.<\/p>\n

Packer y su cofundadora Sarah Wooders desarrollaron anteriormente MemGPT, un proyecto de c\u00f3digo abierto que pretend\u00eda ayudar a los LLM a decidir qu\u00e9 informaci\u00f3n debe almacenarse en la memoria a corto plazo frente a la de largo plazo. Con Letta, el d\u00fao ha ampliado su enfoque para que los agentes aprendan en segundo plano.<\/p>\n

La colaboraci\u00f3n de Bilt con Letta forma parte de un esfuerzo m\u00e1s amplio por dotar a la IA de la capacidad de almacenar y recordar informaci\u00f3n \u00fatil<\/strong>, lo que podr\u00eda hacer que los chatbots<\/em> fueran m\u00e1s inteligentes y los agentes menos propensos a cometer errores. La memoria sigue estando poco desarrollada en la IA moderna, lo que socava la inteligencia y la fiabilidad de las herramientas de IA<\/a>, seg\u00fan los expertos con los que convers\u00f3 WIRED.<\/p>\n

Harrison Chase, cofundador y CEO de LangChain, otra empresa que ha desarrollado un m\u00e9todo para mejorar la memoria de los agentes de IA<\/a>, afirma que considera la memoria una parte vital de la ingenier\u00eda contextual, en la que un usuario o ingeniero decide qu\u00e9 informaci\u00f3n introducir en la ventana contextual. LangChain ofrece a las empresas distintos tipos de almacenamiento de memoria para los agentes, desde datos a largo plazo sobre los usuarios hasta recuerdos de experiencias recientes: “Yo dir\u00eda que la memoria es una forma de contexto. Gran parte del trabajo de un ingeniero de IA consiste b\u00e1sicamente en proporcionar al modelo el contexto adecuado”.<\/p>\n

Las herramientas de IA de consumo se est\u00e1n volviendo menos olvidadizas<\/h2>\n

Este mes de febrero, OpenAI anunci\u00f3 que ChatGPT almacenar\u00e1 informaci\u00f3n relevante para ofrecer una experiencia m\u00e1s personalizada a los usuarios, aunque la empresa no revel\u00f3 c\u00f3mo funciona.<\/p>\n

Letta y LangChain hacen que el proceso de recuerdo sea m\u00e1s transparente para los ingenieros que construyen sistemas de IA. “Creo que es muy importante que no solo los modelos sean abiertos, sino tambi\u00e9n los sistemas de memoria”, indica Clem Delangue, director general de la plataforma de alojamiento de IA Hugging Face e inversionista en Letta.<\/p>\n

Packer, CEO de Letta, insin\u00faa que tambi\u00e9n podr\u00eda ser importante que los modelos de IA aprendieran qu\u00e9 olvidar.<\/strong> “Si un usuario dice: ‘ese proyecto en el que est\u00e1bamos trabajando, b\u00f3rralo de tu memoria’, entonces el agente deber\u00eda ser capaz de volver atr\u00e1s y reescribir retroactivamente cada uno de los recuerdos”.<\/p>\n

La noci\u00f3n de recuerdos y sue\u00f1os artificiales me hace pensar en Do Androids Dream of Electric Sheep?<\/em> (\u00bfSue\u00f1an los androides con ovejas el\u00e9ctricas?<\/em>) de Philip K. Dick, una novela alucinante que inspir\u00f3 la elegante pel\u00edcula dist\u00f3pica Blade Runner<\/em>. Los LLM a\u00fan no son tan impresionantes como los rebeldes replicantes de la historia, pero sus recuerdos, al parecer, pueden ser igual de fr\u00e1giles.<\/p>\n

Art\u00edculo publicado originalmente en<\/em> WIRED.<\/a> Adaptado por Alondra Flores.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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