Si los modelos de lenguaje como GPT han marcado el comienzo de la era de la inteligencia artificial de autoservicio a través de apps como ChatGPT o Midjourney, los agentes IA representan el siguiente paso. Ahora, la IA no solo responde a nuestras preguntas, sino que es capaz de realizar tareas complejas de manera inteligente y persistente…
Si algunos quedaron impresionados por la llegada de las IA generativas como ChatGPT, eso fue solo un paso inicial. La verdadera revolución son los agentes IA. Algunos consideran que podría ser el evento tecnológico más importante desde la invención del smartphone. Ciertamente estamos lidiando con una tecnología capaz de transformar profundamente nuestra relación con el trabajo, la información y la productividad.
A diferencia de las IA generativas tradicionales, que esperan tus instrucciones, los agentes IA están diseñados para actuar de manera autónoma, encadenar varias tareas complejas, interactuar con diferentes herramientas digitales e incluso tomar decisiones basadas en objetivos definidos.
Imagina un asistente virtual que no solo redacta un correo electrónico, sino que verifica tus disponibilidades, contacta a tu interlocutor, planifica la reunión y prepara el informe en función de los documentos compartidos. Es este nivel de autonomía e iniciativa lo que marca un punto de inflexión decisivo.
Los agentes IA ya no son simples herramientas: son colaboradores digitales capaces de ejecutar flujos de trabajo completos, de manera proactiva. Una revolución silenciosa, pero muy real, que podría redefinir segmentos enteros de nuestras profesiones en los próximos meses.
¿Cuál es la diferencia entre un agente IA y una IA generativa?
Podríamos comparar las inteligencias artificiales conversacionales como ChatGPT o Claude a las computadoras de escritorio. Gracias a sus softwares, una computadora puede llevar a cabo amplias reflexiones y cálculos y entregarnos el resultado de estas deliberaciones. Al final, la computadora nos proporciona una respuesta o un resultado más o menos detallado. Esta respuesta aparece en la pantalla de la computadora y depende de nosotros utilizarla de manera adecuada. Si nos ha proporcionado una receta de cocina, nos toca a nosotros implementarla.
Los agentes IA, por su parte, serían comparables a robots o incluso a un servidor. Una vez que ha recibido una instrucción como «cortar el césped», un robot cortacésped de Husqvarna realizará la tarea que se le ha asignado. Lo mismo ocurriría si le hubiéramos dado esta instrucción a un jardinero.
Los agentes IA entran en una misma categoría: interactúan con el entorno y realizan acciones.
A menudo, su actividad consistirá en buscar en la Web, para identificar datos que puedan sernos útiles y permitir un uso óptimo. A partir de ahí, utilizarán el fruto de su reflexión para lograr algo específico:
- crear una lista de tareas,
- publicar un tweet,
- enviar una serie de correos electrónicos,
- crear una entrada de blog,
- responder a un post en LinkedIn,
- reservar una mesa para 8 en un restaurante,
- programar un viaje con Uber,
- realizar la compra efectiva de un cierto volumen de un título bursátil,
- etc.
En resumen, un agente IA no solo determina cuál es la mejor manera de hacer algo, sino que lo hace.
Etapas principales que sigue un agente IA
1. Comprender la necesidad expresada por el usuario
Una vez que ha recibido sus instrucciones, el agente IA las analiza y se asegura de que ha comprendido bien lo que se le pide. Es importante darle solicitudes lo más completas posibles y tener en cuenta diversos factores, incluyendo idealmente qué debería hacer el agente IA si todo no sale como se espera.
2. Determinar una estrategia
En función de lo que ha comprendido de la misión a lograr, el agente define un plan de acción detallado. Es común que comparta esta estrategia contigo para obtener tu visto bueno antes de avanzar.
3. Asegurarse de obtener el resultado buscado
A partir de ahí, el agente IA se empeña en llevar a cabo la misión que se le ha confiado contra viento y marea. Por ejemplo, algunos sitios pueden resistirse a ser explorados por un agente IA. Habitualmente, cuando encuentra un obstáculo, el agente IA intenta otros métodos para tratar de lograr su objetivo.
4. Refinar sus estrategias
La particularidad de un agente IA avanzado es aprender de manera continua. Desde el momento en que le das una tarea que ya ha realizado, utilizará estrategias probadas, pero también se adaptará a los cambios eventuales del entorno en el que está llamado a operar.
Idealmente, un agente IA nunca opera de manera rígida. Si el contexto cambia, no repetirá las mismas acciones de forma automática, sino que se esforzará en encontrar nuevas tácticas adaptadas a la situación actual. También tomará en cuenta tus comentarios. ¿Estás satisfecho con la manera en que ha llevado a cabo su misión? ¿Consideras que hay mejoras posibles?
¿Cómo funcionan los agentes IA?
Los principales sistemas de creación de agentes IA son Claude Computer, Manus, ReAct, AutoGPT…
Los agentes IA generalmente se basan en grandes modelos de lenguaje (LLM) como GPT-4.5 de OpenAI, Gemini 2.0 de Google, Llama 2 de Meta, Claude 3.5 de Anthropic, Mistral 8×22 de Mistral AI.
Se benefician de la inteligencia propia de tales modelos, en particular la capacidad para evaluar un contexto y aprender de manera dinámica. Combinan esta capacidad de análisis con la posibilidad de interactuar con diversos servicios o herramientas con vistas a lograr un objetivo dado.
Ejemplos de uso de los agentes de IA
A medida
El punto esencial de un agente IA es poder ejecutar un proceso personalizado, adaptado específicamente a una demanda expresada en un momento dado. Por ejemplo, se le podría pedir que haga una búsqueda en la Web para analizar en detalle el estado de la competencia, los nuevos productos que podrían amenazar el catálogo de la empresa, y realizar un informe breve acompañado de gráficos. Una vez que este agente esté elaborado y ajustado, incluso podría comenzar cada mañana.
Experiencia del cliente
Integrado en un sitio web, un agente IA puede responder a las solicitudes de los visitantes 24 horas al día. Por principio, este tipo de servicio debe ser particularmente sofisticado, de lo contrario, un cliente puede experimentar rápidamente frustración frente a una IA que parece no comprender realmente su solicitud.
Los agentes IA pueden monitorizar el tráfico para intentar identificar patrones inusuales o anomalías que puedan indicar la presencia de una amenaza para la seguridad. Si es necesario, pueden aislar dispositivos o iniciar contramedidas de protección.
Detección de fraudes
Cuando operan en el sector financiero, los agentes IA pueden identificar patrones de fraude y señalarlos o rechazar automáticamente.
Realización de presupuestos
Debido a su capacidad para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, los agentes IA pueden realizar presupuestos ultra-precisos, ofrecer beneficios a un cliente fiel, etc. Si el pedido se consolida, pueden automatizar el procesamiento de órdenes de compra, facturación y pago efectivo.
Salud
Los agentes IA pueden analizar imágenes médicas utilizando algoritmos de reconocimiento de imagen para identificar patologías y producir un diagnóstico. Este análisis puede incluir un conocimiento de los antecedentes del paciente.
Recomendaciones
La recomendación de artículos está en uso desde hace más de 20 años en Amazon y otros vendedores en línea. La tecnología de los agentes IA puede llevarla a un nivel completamente nuevo, ya que un agente puede conversar con el visitante del sitio, preguntarle qué está buscando exactamente, responder a objeciones, etc.
¿Desaparecerán millones de empleos?
Parece imposible eliminar esta hipótesis. Diversos estudios publicados en Estados Unidos han resaltado que la IA podría ser capaz de automatizar hasta el 47% de los empleos existentes en EE.UU. Entre los sectores que se espera sean más afectados están las tareas administrativas, aquellas relacionadas con la introducción de datos y también los servicios al cliente. Los defensores de la tecnología señalan que en el pasado, esta ha dado lugar a muchos nuevos trabajos, por ejemplo, aquellos relacionados con el comercio en línea con la llegada de Internet.
Por el momento, este abanico de nuevas profesiones sigue siendo bastante limitado. Cubre actividades tales como diseñador de agente IA, prompt engineer, entrenador de agente IA, detector de Deepfakes y contenidos falaces… Sin embargo, es difícil ver aquí cómo reemplazar millones de empleos.
¿Son confiables los agentes IA?
Puede parecer al menos arriesgado confiar tareas importantes, especialmente a nivel empresarial, a un agente IA. ¿Cómo estar absolutamente seguros de que ha tomado la decisión más apropiada? ¿Cómo estar seguros de que no ha ignorado algunos parámetros importantes?
Tanto para ser conscientes: existen muchos ejemplos donde agentes o sistemas de inteligencia artificial han tomado decisiones inapropiadas. Así, en 2018 Amazon puso en marcha un agente para automatizar la clasificación de CVs. Resultó que este algoritmo realizaba discriminaciones con respecto a las candidaturas femeninas. No había ninguna intención desagradable en tal actitud: simplemente, esta IA había sido entrenada con los datos internos de Amazon, empresa en la que la mayoría de las personas contratadas hasta entonces habían sido hombres.
Del mismo modo, en 2019, se informó que el algoritmo de Apple Card otorgaba, para perfiles financieros equivalentes, límites de crédito más altos para hombres que para mujeres. Anteriormente, en 2016, el sistema Autopilot de Tesla confundió un camión blanco con el cielo y resultó en la muerte del pasajero.
Podemos extraer varias lecciones de estos incidentes pasados. En primer lugar, la calidad de los datos de análisis es primordial. Es importante en la solicitud que se confía al agente IA asegurarse de que realiza la búsqueda más exhaustiva posible. Por supuesto, la calidad del algoritmo puede tener un peso, pero con sistemas como Claude computer o Manus, estamos relativamente seguros de tratar con IA de calidad. Dicho esto, podemos preferir los sistemas de agentes IA que se aseguran de explicar cuál es el proceso de su razonamiento.
Además, sería bueno que las operaciones encomendadas a un agente IA puedan ser objeto, regularmente, de una supervisión humana, especialmente cuando implican trading. Finalmente, parece deseable que los desarrollos relativos a los agentes IA estén regulados por instituciones de confianza, con derecho a supervisar los algoritmos desarrollados.
