"The future is our world, Morpheus. The future is our time"
Resumen
Desde los albores de la robótica, la ciencia ficción nos promete una IA amistosa, que organiza tus viajes, responde tus correos, reconfigura una cadena de suministro global, y te recomienda la mejor pizza.
Con los agentes IA, esta promesa parece mucho más cercana, una promesa de una vida más fácil (¿donde quizas somos cada vez más irrelevantes?)
En el presente artículo me gustaría hablar de lo que son los agentes IA, como pueden ayudarnos, sus riesgos, beneficios y el estado actual del arte.
Agente Smith (Matrix)
Qué son los agentes IA?
Básicamente es una pieza de software. Se define como un programa que puede percibir su entorno, recopilar datos y ejecutar acciones para cumplir objetivos establecidos, puede aprender y adaptarse y si es necesario, colaborar con otros agentes para completar tareas complejas. En palabras simples, un agente de IA es como un empleado súper eficiente, que puede actuar de manera autónoma para alcanzar objetivos definidos. Están diseñados para interpretar el contexto, tomar decisiones, y completar tareas sin necesidad de la molesta supervisión humana. En resumen "proactividad"
A diferencia de la IA generativa que te ayuda a escribir poesía mala o hacer memes de gatos (ustedes también lo hacen, ¿cierto?), los agentes IA están aquí para hacer cosas importantes, como maximizar ventas, optimizar cadenas de suministro o resolver problemas del mundo real con más eficiencia que un humano promedio con cafeina.
Y a diferencia de la IA generativa que depende de palabras claves o scripts definidos, utilizan sistemas avanzados de PNL para procesar lenguaje natural. Así una carrera tan rentable como incipiente llamada "prompt engineer" en menos de un año podría volverse obsoleta.
Para finalizar este empleado super eficiente no va al baño, no pide vacaciones, no inventa chismes y sobre todo, no cobra por las horas extra. Eso en teoría.
Beneficios
Existen ventajas reales que podrían cambiar el juego en las industrias que hagan un uso temprano de esta tecnología.
- Especialización: Estos agentes pueden asumir tareas tan específicas como el tipo que sólo corta el hilo en una fábrica de alfileres. Desde la recuperación de datos hasta la planificación de flujos de trabajo, los agentes pueden crear un ejército de especialistas digitales en minutos.
- Innovación acelerada: Mientras tú buscas en Google "cómo hacer ensalada", los agentes IA ya están revisando bases de datos, diseñando compuestos químicos novedosos o incluso proponiendo mejoras para procesos industriales. Un equipo de agentes puede completar una tarea compleja en el tiempo que demoramos en discutir el color de la presentación en PowerPoint.
- Reducción de los costos: Podrían ayudar a identificar ineficiencias en los procesos y rediseñarlos de forma proactiva, reducir los errores humanos y evitar los procesos manuales. Puede ejecutar tareas complejas con confianza porque los agentes autónomos siguen un modelo coherente que se adapta a entornos cambiantes.
- Confiabilidad (?): Los agentes IA no "alucinan" tanto como sus primos generativos. Analizan datos, eliminan información basura, y llegan a conclusiones más confiables. No son infalibles, así que, ¿qué puede malir sal?
Seamos optimistas (o políticamente correctos), los agentes IA tienen un enorme potencial para el bien social. Pueden mejorar los servicios de atención médica al recordar a los pacientes sus medicamentos, evitar fallos catastróficos en fábricas, o incluso brindar soporte emocional a través de bots diseñados para mostrar empatía. "Empatía" simulada, claro, pero conozco a varios que no pueden ni siquiera fingir eso.
¿Riesgos? puede ser
-"A más poder, mayor responsabilidad"- decía el tio Ben. Los agentes IA no son infalibles, una mala configuración o el uso de datos sesgados pueden convertirlos en una máquina de tomar decisiones horribles. Y cuando eso pasa, ¿de quién es la culpa?
Y como toda tecnología, el uso responsable o malicioso podría tener consecuencias catastróficas. Desde desinformación hasta nuevos modelos de ciberataques, por ejemplo, agentes distribuidos podrían coordinar ataques masivos, generando enjambres de malware diseñado específicamente para una sola víctima.
Los desafíos que quedan
A pesar de todo el ruido en torno a los agentes de IA, la realidad es que todavía falta mucho. Según un estudio reciente ("THEAGENTCOMPANY: Benchmarking LLM Agents on Consequential Real World Tasks"), el agente más avanzado logró completar solo el 24% de las tareas asignadas, aún está muy lejos de ser aprobado en un examen de autonomía.
Esto nos dice dos cosas. Primero, que los agentes de IA pueden manejar tareas simples y repetitivas con cierta soltura. Pero segundo, y más importante, que las tareas más complejas y a largo plazo siguen siendo un desafío monumental. Básicamente, la IA necesita algo más de práctica antes de quitarnos el control del mundo laboral.
Entre los principales desafíos a resolver están;
- Definición de objetivos claros: Como demostró el estudio, los agentes tienden a quedarse cortos cuando no entienden bien las metas o el contexto. Sin objetivos específicos y medibles, estos sistemas pueden acabar resolviendo problemas que nadie pidió solucionar, como reorganizar tus correos electrónicos cuando lo que necesitabas era un análisis financiero.
- Coordinación entre agentes: Otro hallazgo del estudio fue que los agentes de IA funcionan como equipos dispersos y si no hay buena coordinación entre ellos, las tareas pueden quedar a medias o duplicadas, generando más problemas que soluciones. Básicamente, necesitan un "líder".
- Supervisión y escalabilidad: Si bien los agentes pueden actuar de forma autónoma, el estudio señala que aún requieren supervisión en contextos más complejos. La clave será encontrar el equilibrio entre permitirles autonomía y asegurarse de que no causen un desastre cuando nadie mira.
¿Héroes a futuro o aprendices perpetuos?
Los resultados de *THE AGENT COMPANY* deja claro que aunque los agentes de IA tienen un gran potencial, todavía están en una fase "beta" y falta para que sean confiables.
¿El lado positivo? Ya hay avances significativos en la forma en que gestionan tareas y resuelven problemas simples. ¿El lado negativo? Si les das el control sin supervisión, podrías terminar con un caos mayor que el que tenías antes.
El futuro de los agentes de IA parece brillante, pero aún son más parecidos a un estudiante promedio que aún necesita la ayuda del maestro. Mientras los desarrolladores trabajan en cerrar estas brechas, la pregunta sigue siendo, ¿estamos listos para aceptar este cambio a medio cocinar, o deberíamos esperar a que los agentes se gradúen con honores?
Referencias
- https://vti.uchile.cl/que-son-los-agentes-de-la-ia
- https://the-agent-company.com/
- https://www.ibm.com/es-es/think/topics/ai-agents
- https://planetachatbot.com/llegan-agentes-de-ia
- https://hbr.org/2024/12/what-is-agentic-ai-and-how-will-it-change-work
- https://www.xataka.com/basics/ai-agents-agentes-ia-que-componentes-que-tipos-existen-inteligencia-artificial
- https://aws.amazon.com/es/what-is/ai-agents
- https://www.oracle.com/cl/artificial-intelligence/ai-agents
- https://botpress.com/es/blog/what-is-an-ai-agent
- https://www.youtube.com/watch?v=Xh1Jv33RIKw
- https://www.channelpartner.es/negocios/especiales-negocios/que-son-los-agentes-inteligentes-de-ia-o-agentes-de-ia/
