La personalización ha cobrado un papel fundamental en la creación de experiencias memorables, desde la recomendación de una película hasta la sugerencia de un restaurante. Sin embargo, al tratarse de alimentos y actividades, hay que considerar factores adicionales como la ubicación y el clima, que son determinantes a la hora de tomar decisiones. Por ejemplo, un día soleado podría invitar a un picnic en el parque, mientras que una fuerte lluvia haría que una acogedora cafetería se vea como la opción más atractiva. Por lo tanto, el desafío radica en desarrollar un agente que integre de manera eficiente estas variables, ofreciendo recomendaciones adaptadas a las preferencias personales y el contexto ambiental.
Para abordar este desafío, se propone la combinación de los Amazon Bedrock Agents y las API de Foursquare. Esta integración permite utilizar un agente que reconozca la ubicación y las condiciones climáticas, brindando respuestas personalizadas a los usuarios.
Los Amazon Bedrock son una herramienta que facilita la creación y escalado de aplicaciones de inteligencia artificial generativa, proporcionando acceso a una variedad de modelos de alto rendimiento. Esto se realiza a través de una única API, lo que elimina la necesidad de manejar infraestructuras complejas, promoviendo un entorno seguro y responsable.
Dentro de esta oferta, los Bedrock Agents permiten crear agentes autónomos que pueden entender solicitudes de usuarios, descomponerlas en pasos y llevar a cabo tareas que se conectan a las APIs y fuentes de datos de las empresas. Esto no solo mejora la eficiencia en tareas administrativas, sino que también simplifica el proceso de entrenamiento de los modelos.
Por otro lado, las API Places de Foursquare ofrecen inteligencia geoespacial precisa, transformando coordenadas geográficas en contextos comerciales útiles. Esto se traduce en la posibilidad de que las aplicaciones reconozcan de manera instantánea si un usuario se encuentra en un café local o en un espacio público específico.
La combinación de estas herramientas permite que los agentes personalizados no solo se adapten a las preferencias de los usuarios, sino que también se alineen con el contexto de su localización, resultando en experiencias más relevantes y oportunas.
Un ejemplo práctico ilustra esta funcionalidad: al interactuar con un agente mediante una interfaz web, el usuario puede preguntar por un parque cercano y recibir recomendaciones de restaurantes para llevar, todo esto facilitado por las API de Foursquare. A través de una serie de interacciones sencillas, el agente proporciona información en tiempo real, como la ubicación de los restaurantes y su popularidad actual.
Para implementar esta solución, los desarrolladores necesitan contar con una cuenta de AWS y una clave de API de Foursquare, lo que les permitirá acceder a las funcionalidades necesarias. A partir de ahí, pueden construir el agente, seguir buenas prácticas para asegurar su funcionalidad y gestionar los recursos utilizados.
La combinación de automatización y personalización que ofrecen estos agentes plantea nuevas posibilidades para mejorar la experiencia del usuario, permitiendo que las empresas ofrezcan un servicio más adaptado a las necesidades individuales y a las circunstancias del momento. Con la posibilidad de crear soluciones en la nube, se abre un abanico de oportunidades para seguir innovando en el ámbito de la inteligencia artificial aplicada a la vida diaria.
vía: AWS machine learning blog
