2025 se proclama como el año de los agentes de IA , de Y incluso . Los capitalistas de riesgo Gigantes tecnológicos Revista del Tiempo Los capitalistas de riesgo Revista del Tiempo Revista del Tiempo A diferencia de los chatbots, los agentes de IA pueden completar tareas por usted de forma autónoma e identificar cuándo son necesarios.Usan una combinación de instrucciones solicitadas, capacidades de razonamiento y datos en tiempo real de las aplicaciones y servicios que utiliza todos los días. Imagina que estás preparando una reunión. con La investigación profunda, por ejemplo, podría tener que recopilar automáticamente las noticias de los competidores de su empresa y generar un informe en profundidad sobre las ideas clave y recomendaciones actuables. Ninja AI » Sequoia Capital Este año podemos esperar ver un montón de agentes aumentando -en lugar de cortar- a los profesionales de estas maneras.Ya están viendo casos en los que los agentes que trabajan junto a las ventas han triplicado el rendimiento en comparación con cuando los miembros del equipo no estaban involucrados en el proceso. predicción YC que los agentes reemplazarán a SaaS, al igual que SaaS reemplazó al software local. ven la demanda de agentes siguiendo un patrón similar, donde el uso individual para fines generales, como el chat, impulsará a más empresas a adoptarlos también. creyentes Con cualquier innovación en sus primeras etapas, a menudo puede tomar tiempo para que los usuarios experimenten beneficios prácticos y cotidianos.En contraste, aplicaciones como Ninja's Deep Research ya están demostrando que pueden proporcionar valor inmediato en una amplia gama de necesidades. ¿Qué es la Investigación Profunda y cómo funciona? En general, Deep Research crea y ejecuta un plan para buscar, analizar y sintetizar cientos de fuentes en línea para responder a una pregunta. Hay solo un puñado de opciones en el mercado de Ninja, Open AI, Google, Perplexity, Anthropic y Monica. Cada uno varía cuando se trata de uso, fiabilidad y costo. Algunas capas de consultas en cantidades diferentes, varían entre $20-$200 / mes, o tardan 30 minutos o más para devolver una respuesta. Otros pueden perder información fácilmente encontrada en línea, tienen altas tasas de alucinación, y son inconsistentes con las citas o no las proporcionan en absoluto. La forma en que Ninja está abordando las limitaciones del mercado es mejorando constantemente su velocidad, rendimiento y asequibilidad. Powered by custom, next-generation chips, nuestro Deep Research puede manejar consultas ilimitadas, proporciona resultados instantáneos a nivel de experto, y ofrece una adhesión a tasa fija a $ 15 / mes. También establece un nuevo estándar en la industria con sus capacidades superiores: Refinar o elegir entre Prompts curados: La investigación profunda te ayuda a crear prompts óptimos para los mejores resultados.La plataforma incluye un mejorador de prompts que mejora automáticamente tus consultas añadiendo detalles clave y expandiendo el contexto.Además, ofrece una selección curada de prompts, adaptada a campos como la academia, el desarrollo, las finanzas, el marketing, las relaciones públicas / comunicaciones y temas personales. Analiza múltiples fuentes web y de archivos: Una vez que haya configurado su prompt, Deep Research crea un plan de múltiples pasos y se sumerge en cientos de fuentes en Internet y archivos, incluyendo contenido de vídeo y audio (por ejemplo, YouTube o podcasts). Deep Research makes it easy to verify information with citations and direct links to sources. The platform also shows its reasoning for every step of its plan, whereas a found that other models fail to do so 80% of the time. Validate Insights with Confidence: new study For every request, Deep Research generates code to precisely locate information,significantly improving accuracy and reducing hallucinations. In fact, it outperformed leading models in the field at minimizing hallucinations, achieving 91.2% accuracy on the SimpleQA test—one of the best proxies for assessing hallucination levels. Proven to Surpass Leading AI Models: Nuevo estudio Cómo millones de usuarios están aprovechando la investigación profunda de Ninja Curiosidad sobre cómo millones de personas están aprovechando nuestro Aquí están sólo algunos de los muchos ejemplos de sus diversos casos de uso: Deep Research Investigación profunda Analyzes system specifications, external documentation, and industry best practices to recommend solutions for software integration, API development, and security protocol enhancements. Technical: Evaluate the system specifications and external documentation for [insert software/product], and recommend best practices for integrating [insert software/technology]. Try it in Ninja: Assesses market trends, competitor strategies, key search terms, and content gaps to inform and optimize campaigns. Marketing: Analyze market trends for [insert product/industry], assess competitor strategies, and identify key search terms. Highlight content gaps and suggest improvements to optimize a campaign targeting [insert target audience]. Try it in Ninja: Synthesizes user interviews, surveys, focus groups, and analytics to create reports on customer demographics, behaviors, motivations, and challenges. Product: Combine insights from user interviews, surveys, and focus groups to create a report on customer [insert characteristics]. Suggest product improvements for [insert product] based on feedback. Try it in Ninja: Identifies high-potential leads, prospects' pain points and needs, and competitor solutions and pricing to improve outreach and close more deals. Sales: Analyze the [insert industry/sector], identifying high-potential leads and key company pain points and needs. Assess competitor solutions and pricing, then recommend strategies for initiating outreach to engage prospects for [insert product/service]. Try it in Ninja: Improves in specific programming languages, frameworks, or technologies by generating in-depth tutorials, coding exercises, and summaries. Skill Advancement: Create a detailed learning path for advancing in [insert programming language/framework/technology]. Provide clear tutorials, practical coding exercises, and concise summaries to reinforce key concepts and skills. Try it in Ninja: Compares features, specifications, performance, and pricing to receive hyper-personalized recommendations. Product Comparison: Compare the features, specifications, performance, and pricing of [insert product 1] and [insert product 2]. Provide a recommendation based on [insert specific needs or criteria], such as [insert feature preference or use case]. Try it in Ninja: Generate itineraries for destinations, accommodations, attractions, activities, or visa requirements based on timeframe, budget, and preferences. Traveling: Suggest the best travel dates for a trip to [insert destination] in [insert month], along with four-star accommodation options within a budget range of [insert price range]. Identify visa requirements for [insert nationality] and provide a list of recommended attractions and activities. Try it in Ninja: The Future of AI Agents: How Ninja's Paving the Way Hasta ahora, ya han habido muchos desarrollos que apoyan la idea de que 2025 será el año de los agentes de IA. Este mes, Google El protocolo Agent2Agent (A2A), un nuevo sistema que permite a los agentes comunicarse entre sí, intercambiar información de forma segura y coordinar acciones en plataformas y servicios empresariales.La iniciativa está respaldada por más de 50 grandes compañías de tecnología, incluyendo Salesforce, PayPal, Workday y Cohere. Anunciado Anunciado ¿Cómo podría beneficiarse esto de los casos de uso de Deep Research?Un desarrollador podría aprovecharlo para construir y optimizar aplicaciones utilizando agentes de IA colaborativos.Un agente podría servir como asistente de codificación, analizando y extrayendo patrones de código relevantes, mientras que otro podría acceder a las APIs de Salesforce para sincronizar automáticamente los datos de los clientes, actualizar registros o desencadenar flujos de trabajo.Un tercer agente podría revisar la implementación, borrar el código para errores y sugerir correcciones específicas. En cuanto a si los agentes reemplazarán o no SaaS, esa pregunta permanece.Lo que sabemos es que ya están transformando la forma en que accedemos, aprendemos y compartimos información. , los agentes pueden producir contenido de alta calidad que reduce los tiempos de ciclo de revisión en 20 a 60%. y a diferencia de las olas anteriores de innovación, ya no tiene que esperar o pagar altos precios para aprovechar las herramientas que los alimentan a través de Ninja. McKinsey McKinsey Más allá de Ninja proporcionando acceso a los mejores modelos del mundo, acabamos de lanzar APIs para Deep Research y nuestros otros SuperAgents. Ofrecen una forma flexible y rentable de unirse a nosotros en la construcción de productos poderosos con el mejor rendimiento al menor coste. Hoy y experimente cómo puede transformar su trabajo y aplicaciones diarias. Ninja Ninja
