La inteligencia artificial (IA) es uno de los campos con más expectativas para este 2025. Cada vez hay más empresas involucradas en esta tecnología, mueve miles de millones de dólares, y uno de los campos más prometedores es el desarrollo de los agentes de inteligencia artificial, o agentes de IA.
En los últimos tres años la IA ha evolucionado rápidamente, generando cambios en nuestra forma de trabajar. ¿Cuál será el impacto ahora de los agentes de IA?
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Alicia Rojas presenta una guía clara para entender (y aprovechar) la inteligencia artificial, cada jueves.
Primero hay que definir lo que es un agente.
Diego Castronuovo, líder de IA en la empresa de software N5, indicó en un informe de El Comercio que el agente de IA es uno de los factores clave para este año, caracterizados porque “se dedican exclusivamente a tomar una tarea, analizarla, dividirla en pasos y ejecutarla”. Por otro lado, el especialista en IA Wester Zela detalló que se trata de una nueva técnica para hacer que la IA tenga menos alucinaciones (errores), mejores respuestas.
En concreto, se puede decir que un agente de IA es un programa de software que puede interactuar con su entorno, recopilar datos y utilizarlos para realizar tareas definidas de forma autónoma a fin de cumplir unos objetivos predeterminados.
Los agentes de inteligencia artificial pueden desarrollar tareas complejas, simplificarlas y mejorar resultados. (Foto: pixabay.com)
“Esto significa que el agente puede llevar a cabo sus funciones sin necesidad de intervención humana constante. El agente toma sus propias decisiones basándose en la información que percibe del entorno, los objetivos predeterminados y las reglas o modelos con los que ha sido diseñado”, indicó Jesús Bellido, decano de la Facultad de Computación de la UTEC.
Uno de los ejemplos más actuales puede verse en el funcionamiento de los llamados autos autónomos, o autos inteligentes, que pueden decidir frenar, girar o acelerar según la situación del tráfico.
¿Cómo funcionan?
Un agente de IA puede abarcar tanto software como hardware. Esto muestra la importancia que tiene la arquitectura en el desarrollo de un agente, especialmente por la tarea que deba cumplir.
Al tratarse de uno software trabaja utilizando muchos datos para analizarlos, pero al combinarse con una estructura física también puede constar con actuadores, sensores, motores y brazos robóticos, con los que puede obtener información de su entorno.
Otra característica es la autonomía. Esto significa que el agente puede trabajar con independencia, aunque se necesita ser programado (acción humana). “Al diseñar la función del agente, los desarrolladores tienen en cuenta el tipo de información, las capacidades de IA, la base de conocimientos, el mecanismo de comentarios y otras tecnologías necesarias”, indica Bellido a este Diario.
Además…
Tipos de Agentes de IA
Hay una gran variedad de agentes de IA. La empresa tecnológica Amazon diferencia hasta seis tipos de agentes.
- Agente reactivo simple: se basa en reglas predefinidas y datos inmediatos para tareas sencillas que no requieren entrenamiento intensivo.
- Agente reactivo basado en modelos: a diferencia del anterior modelo, este agente evalúa los resultados y las consecuencias probables antes de tomar una decisión.
- Agente basado en objetivos: este tipo de agente tiene capacidad de razonamiento sólido, compara diferentes enfoques y elige el camino más adecuado para tareas complejas. Se usa en aplicaciones robóticas.
- Agente basado en la utilidad: este modelo usa un algoritmo de razonamiento complejo para ayudar a los usuarios a maximizar el resultado que desean. Una de las tareas conocidas es la búsqueda de billetes de avión.
- Agente de aprendizaje: aprenden continuamente de las experiencias anteriores para mejorar sus resultados, utiliza información sensorial y comentarios, puede generar problemas para diseñar nuevas tareas y entrenarse a sí mismo.
- Agente jerárquico: es un tipo más complejo e implica la reunión de varios agentes. Es un grupo organizado de agentes inteligentes dispuestos en niveles, descompone tareas complejas en niveles y las asigna a otros agentes. Cuenta con un agente superior que coordina y recopila resultados.
Tal como ocurre con los ya conocidos chatbots o herramientas de IA generativa, estos agentes de IA también requieren ser entrenados para simplificar diferentes tareas, las puede diferenciar, estructurar y dividir para lograr un mejor resultado. Algunos ejemplos son los asistentes virtuales, chatbots, sistemas de recomendación, vehículos autónomos, etc.
“Un sistema de recomendación podría no requerir de sensores para tomar decisiones en base al historial del consumidor. Por otro lado, un vehículo autónomo utiliza entre 20 y 40 sensores, combinando diferentes tecnologías para asegurar una percepción precisa y confiable del entorno”, dice el especialista de la UTEC.
Impacto en el trabajo
Hay muchas formas de aplicar los agentes de IA. El resultado es mejorar una tarea, o la producción en una empresa, pero ¿significa esto un riesgo para los trabajadores?
Por un lado, el agente de IA puede ser un aliado al reducir las alucinaciones, o los errores que hoy tienen algunas herramientas de inteligencia artificial, muchos de ellos debido a que obtienen información de Internet, desactualizada o sesgada. Además, puede funcionar como un asistente al responder correos de manera automática, investigar, realizar informes u otras tareas programables.
También implica adaptación. “Un agente de IA puede tanto complementar como competir con el trabajo humano. Si bien puede reemplazar ciertas tareas, también abre nuevas posibilidades al permitir que las personas se concentren en actividades de mayor valor añadido. El desafío está en preparar a la fuerza laboral para adaptarse a estos cambios mediante capacitación y educación continua”, señala Bellido.
Más que una amenaza, mucho dependerá de cómo las personas se adecúan y conviven con la inteligencia artificial.
