AMD se fijó como objetivo utilizar inteligencia artificial agéntica para multiplicar por diez, con el tiempo, la productividad de sus equipos de ingeniería. La compañía ya aplica estas capacidades en software, firmware y algunos procesos vinculados al diseño de chips.
El enfoque permite que los agentes participen en flujos completos, donde pueden planificar, escribir, probar, depurar e iterar. Los ingenieros mantienen la definición de los objetivos, el contexto y la evaluación de los resultados.
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Agentes en software, firmware y diseño de chips
AMD aseguró que uno de sus flujos de trabajo agénticos resolvió en un día un problema complejo de diseño de chips que llevaba semanas bajo investigación. La empresa también está convirtiendo conocimiento especializado de ingeniería en flujos reutilizables que pueden ser utilizados por estos sistemas.
Mark Papermaster, CTO y vicepresidente ejecutivo de AMD, explicó que la adopción de agentes busca ampliar la capacidad de los equipos técnicos sin retirar a los ingenieros de los procesos.
“No se trata de retirar a los ingenieros del proceso. Se trata de permitirles trabajar a un nivel superior y aplicar su experiencia a más problemas, con mayor rapidez”.
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Alcanzar la meta de productividad requerirá, según AMD, cambios en los flujos de trabajo, organización de datos, captura de conocimiento, liderazgo y cultura. La compañía advierte que la IA tampoco puede compensar procesos deficientes cuando los datos están fragmentados o las tareas no están claramente documentadas.
Claude y ROCm forman parte de la estrategia
La estrategia se vincula con la colaboración entre AMD y Anthropic. Ambas compañías acordaron utilizar Claude para optimizar cargas de trabajo sobre GPU AMD Instinct y acelerar el desarrollo de ROCm, mientras AMD adoptará Claude en sus equipos de ingeniería y desarrollo de productos.
AMD también presentó ROCm.ai, una plataforma que incorpora conocimiento técnico de la compañía en agentes de programación, incluido Claude. Su objetivo es apoyar tareas de instalación, migración, diagnóstico y optimización de cargas sobre ROCm.
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