En el entorno competitivo y exigente de la inteligencia artificial, los agentes deben contar con información actualizada, precisa y contextualizada para ofrecer respuestas verdaderamente útiles. Este artículo aborda de forma detallada dos enfoques avanzados en la construcción de agentes de IA: Retrieval-Augmented Generation (RAG) y la ingeniería de contexto. Se explican sus fundamentos técnicos, se ofrecen ejemplos prácticos y se revisan consideraciones clave para optimizar sus aplicaciones en entornos empresariales, con especial atención a las oportunidades para empresas en Uruguay.
La inteligencia artificial sigue evolucionando y revolucionando la manera en que interactuamos con la tecnología. Hoy, dos técnicas avanzadas, **Retrieval Augmented Generation (RAG)** y **Chain-of-Thought (CoT)**, están generando un impacto notable al hacer que los agentes de IA sean más inteligentes y efectivos. Este blog explorará cómo estas innovaciones están transformando la inteligencia artificial e impulsando las capacidades de los agentes de IA en sectores críticos para las empresas uruguayas y más allá.