IA y automatización · Pensamiento y aprendizaje
¿Cómo optimizamos agentes de IA cuando las acciones no son instantáneas? ⏳🤖
Texto propio recuperado del archivo personal de LinkedIn, revisado el 26 de septiembre de 2026. Fecha contrastada con los metadatos públicos de la publicación. Título y descripción editoriales; cuerpo conservado, con formato adaptado a Markdown.
Ver publicación original ↗¿Cómo optimizamos agentes de IA cuando las acciones no son instantáneas? ⏳🤖
En el mundo real (y en la automatización de procesos), las acciones tienen duración variable. Una consulta a base de datos puede tardar milisegundos, mientras que procesar un documento puede tardar segundos. Aquí es donde los MDPs estándar se quedan cortos y entran los SMDPs (Semi-Markov Decision Processes).
Acabo de leer este paper reciente (“Average-reward RL in SMDPs via relative value iteration”), co-escrito por el legendario Richard S. Sutton.
💡 El insight clave: El paper prueba la convergencia de algoritmos de aprendizaje (RVI Q-learning) enfocados en “Average Reward” (recompensa promedio por unidad de tiempo) en lugar de la clásica suma descontada. Esto es fundamental para sistemas de aprendizaje continuo que no tienen un “final” episódico, similar a como operan muchos bots en producción.
Es fascinante ver cómo la teoría matemática (Aproximación Estocástica) avanza para darnos garantías de estabilidad en entornos asíncronos y complejos.
Les dejo el link al paper. 👇
#ArtificialIntelligence #ReinforcementLearning #RPA #MachineLearning #Research #Sutton
La conversación continúa.