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 integración de sistemas de memoria robustos en agentes de Inteligencia Artificial es esencial para mantener el contexto, aprender de interacciones pasadas y generar respuestas coherentes. En este post, abordaremos las mejores prácticas para implementar distintos tipos de memoria en agentes de IA, así como estrategias de optimización. Además, se incluye una discusión sobre la Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y un glosario simplificado que facilitará la comprensión de términos técnicos complejos.
Uruguay recibió más de **3,8 millones de visitantes en 2024** y generó ingresos superiores a **USD 2.300 millones**, según el último _Anuario Estadístico_ del [Ministerio de Turismo (MINTUR)](https://www.gub.uy/ministerio-turismo/). Aunque la recuperación pospandemia ha sido notable, la competencia regional y la creciente exigencia de los viajeros impulsan a hoteles, agencias y operadores receptivos a adoptar tecnologías que ofrezcan experiencias hiper-personalizadas y eficiencias operativas. En este escenario, los **agentes de Inteligencia Artificial (IA)** se posicionan como aliados estratégicos para transformar la cadena de valor turística, desde la inspiración del viaje hasta la fidelización post-estadía.