La inteligencia artificial evoluciona a pasos agigantados. Basta echar un vistazo a los modelos funcionales más tradicionales usados por los usuarios, como pueda ser ChatGPT u OpenAI con sus diferentes variantes y generaciones, GPT-4o, OpenAI o1, ChatGPT o3, para darnos cuenta de los avances tan significativos y del poder transformador que están teniendo en la sociedad.
Un paso por delante de esta inteligencia artificial generativa con la que todos, en mayor o menor medida, ya interactuamos, se encuentra la IAA o inteligencia artificial agéntica, que se basa en la idea de agentes autónomos, sistemas diseñados para operar en entornos más complejos de manera independiente. Estos agentes tienen la capacidad de percibir, decidir y actuar en función de objetivos definidos, tomando decisiones para alcanzar metas de forma autónoma con muy poca o ninguna supervisión humana.
Si la IA generativa ha sorprendido al mundo por su habilidad para generar contenidos partiendo de los datos con los que ha sido entrenada, la IA agéntica pasa a la acción y actúa en un mundo real o simulado para alcanzar objetivos específicos.
La IA agéntica también es conocida como IA agentiva por tratarse de un sistema multiagente, de manera que cada agente realiza una subtarea específica necesaria para alcanzar el objetivo final mediante el uso de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) que les permita funcionar en entornos dinámicos.
Los sistemas agentivos tienen muchas ventajas con respecto a sus predecesores generativos, que se ven limitados por la información contenida en los conjuntos de datos en los que son entrenados. Los sistemas agentivos pueden mantener objetivos a largo plazo, gestionar tareas de resolución de problemas de varios pasos y hacer un seguimiento del progreso a lo largo del tiempo. Mejoran con el paso del tiempo.
Índice de temas
Componentes de la IA Agéntica
Aunque las herramientas de IA agentiva pueden adoptar muchas formas, a grandes rasgos, desciframos los principales componentes que trabajan juntos para que los sistemas puedan percibir, analizar y actuar en tiempo real, adaptándose a su entorno:
Percepción
La IA agentiva comienza recopilando datos de su entorno a través de sensores, API, bases de datos o interacciones con los usuarios. Este paso garantiza que el sistema tenga información actualizada para analizar y actuar. Un ejemplo podemos verlo en los robots de Amazon Robotics, que son capaces de navegar por almacenes mediante tecnologías de visión por ordenador.
Razonamiento
Recopilados los datos, la IA los procesa para extraer el conocimiento más significativo. Mediante el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial y otras capacidades, interpreta las consultas de los usuarios, detecta los patrones y comprende el contexto. Esto ayuda a determinar las acciones a adoptar.
Toma de decisiones
La IA agéntica evalúa múltiples acciones posibles y elige la óptima en función de factores como la eficiencia, la precisión y los resultados previstos. Puede utilizar probabilidad o razonamiento basado en machine learning para determinar la mejor elección.
Aprendizaje y adaptación
Tras ejecutar una acción, la IA evalúa el resultado y recopila comentarios para mejorar las decisiones futuras. Mediante el aprendizaje por refuerzo, la IA perfecciona sus estrategias con el tiempo, haciéndola más eficaz con el paso del tiempo.
Comunicación y orquestación
La IA es la coordinación y gestión de sistemas de agentes. Las plataformas de orquestación automatizan los flujos de trabajo de IA, realizan un seguimiento del progreso, gestionan el uso de recursos, monitorizan el flujo de datos y la memoria, y gestionan los eventos de error. Con la arquitectura adecuada, miles de agentes trabajan en pro de una productividad armoniosa.
Cómo funciona la IA agentiva
La IA agentiva no es una tecnología aislada, sino una forma de diseñar sistemas de IA que funcionan con más independencia que los modelos tradicionales. Los detalles varían de una aplicación a otra, pero la mayoría de los sistemas de IA agéntica implican múltiples LLM que se comunican mediante avisos, utilizan herramientas externas y pueden leer y escribir archivos. Estos sistemas funcionan a menudo de forma asíncrona, lo que hace que se parezcan más a redes distribuidas que a modelos aislados.
Por poner un ejemplo, un modelo puede actuar como gestor de tareas, desglosando problemas complejos y distribuyendo subtareas a otros modelos. A continuación, estos submodelos completan el trabajo asignado y devuelven su resultado al gestor de tareas para su evaluación e integración. Este enfoque modular permite a la IA agéntica gestionar flujos de trabajo más complejos que los que podría gestionar un único modelo por sí solo. En lugar de procesar todo secuencialmente, las tareas pueden ejecutarse en paralelo, haciendo que el sistema responda mejor.
Beneficios de la IA agéntica
Partimos del hecho de que, en la era agéntica, los sistemas de inteligencia artificial dejan de ser simples herramientas que responden a comandos o consultas, para pasar a convertirse en agentes inteligentes que operan con un mayor grado de independencia. Esto es posible gracias a avances en áreas clave como el aprendizaje automático, el procesamiento contextual y el uso de arquitecturas MCP (Memory, Context, Planning).
Los beneficios que aporta esta modalidad de inteligencia artificial son muy diversos, y están impactando en sectores clave como la logística, el transporte, la medicina personalizada, el uso de energías renovables, o la aeronáutica, entre otros. En comercio electrónico, los agentes potenciados por IA agilizan la atención al cliente y los procesos de venta. Los agentes de IA agéntica también mejoran el servicio al cliente proporcionando respuestas instantáneas y precisas a las consultas que van más allá de los chatbots genéricos.
Diferencias con la IA tradicional o generativa
Grosso modo, la IA generativa impulsa la creatividad, mientras que IA agéntica aporta autonomía. La primera de ellas se centra en la creación de contenidos como texto, imágenes, música y código. Los ejemplos más evidentes son herramientas como ChatGPT para generar texto, DALL-E para imágenes a partir de mensajes de texto, o GitHub Copilot para generar código. Estas herramientas dependen de la aportación humana para establecer los objetivos y el contexto.
En cambio, la IA agéntica está orientada a la acción. Como hemos mencionado, no se limita a crear, sino que toma decisiones y actúa con dependencia o no del ser humano. Estos sistemas pueden analizar situaciones, desarrollar estrategias y adaptarse a nuevas condiciones por sí solos. Los agentes de IA se pueden integrar en asistentes de inteligencia artificial, en software, en plataformas SaaS, en dispositivos IoT y también en robótica.
Cabe destacar que ambas modalidades de inteligencia artificial también pueden trabajar de manera conjunta. Por ejemplo, la IA generativa puede generar textos de marketing, mientras que la IA agéntica puede segmentar una base de datos, desarrollar contenidos adaptados a las necesidades de cada clientes, y decidir cuándo y dónde publicarlos para obtener los mejores resultados.
Ejemplos y aplicaciones de la IA agentiva
Los agentes de IA agentiva pueden integrarse en los flujos de trabajo más complejos para realizar procesos empresariales de forma autónoma. A continuación, mencionamos algunos casos de uso que están teniendo un mayor impacto en determinados sectores:
Asistencia sanitaria
Mejora la atención al paciente al automatizar las tareas administrativas y ayudar en la investigación médica. Ya hay casos de despliegue de agentes de IA para gestionar los historiales de los pacientes, programar citas y proporcionar diagnósticos preliminares basados en los síntomas del paciente. Esto reduce la carga administrativa de los profesionales y les permite centrarse en la atención crítica del paciente.
Ciberseguridad
Ante el incremento de las amenazas, los agentes de seguridad basados en IA pueden detectar, analizar y mitigar las amenazas de forma autónoma y en tiempo real, minimizando el riesgo de filtración de datos. Estos agentes escanean proactivamente las redes, identifican anomalías y responden a los ataques sin intervención humana, evitando errores humanos y ayudando en la toma de decisiones.
Finanzas
En este apartado, los agentes pueden analizar en paralelo las tendencias del mercado, ejecutar operaciones automáticamente o sugerir estrategias de inversión a los operadores. Aunque ya existen algunas operaciones automatizadas, la IA agéntica podría encargarse de la toma de decisiones más complejas sin depender de la constante intervención humana.
Conducción autónoma
Dentro del apartado de vehículos autónomos, los agentes pueden extraer multitud de datos de diferentes fuentes, como puede ser del GPS y los sensores, para analizarlos en tiempo real y ayudar en la toma de decisiones de recorridos a adoptar, aspectos a considerar, así como comportamientos en favor de una mayor seguridad.
Sistemas de gestión ERP
En sistemas de planificación de recursos empresariales ERP, la IA agéntica es capaz de automatizar tareas rutinarias, reducir los errores humanos y ayudar en la toma de decisiones. Las empresas que integran estos flujos de trabajo pueden acelerar los plazos de los proyectos, optimizar la asignación de recursos y aumentar la productividad del trabajador.
El futuro de la IA agéntica
Gartner ha incluido a la IA agéntica en su Hype Cycle 2024/2025 como una de las tecnologías con mayor potencial transformador a largo plazo. La considera fundamental en la evolución hacia sistemas más inteligentes, adaptativos y proactivos. Según un informe de la consultora, el software empresarial adoptará el uso de técnicas de IAA hasta superar el 33% en 2028 debido a su gran potencial.
En la actualidad, la IA agéntica sigue los objetivos fijados por los seres humanos, pero las versiones futuras podrán evolucionar dinámicamente. En lugar de limitarse a ejecutar tareas, podrán perfeccionar sus propias estrategias, aprender de los fracasos y ajustar sus objetivos en función de las condiciones cambiantes. Según los expertos, esto podría llevarnos a contar con sistemas de IA que actúen más como verdaderos colaboradores digitales que como meras herramientas.
Otra previsión de Gartner es que, para el año 2026, un tercio del contenido que sea creado en Internet estará generado para agentes de IA. Esto implica que cambiará la percepción que hoy en día tenemos de Internet para, en lugar de buscar noticias o información en un buscador tradicional, se lo solicitaremos a la inteligencia artificial. Esto tendrá un impacto directo en el SEO de los buscadores y en la forma de interactuar con la red de redes.
También existe la opinión de que la IA agéntica adquirirá un mayor protagonismo como asistente o socio digital personalizado. Es probable que los sistemas futuros se individualicen más, aprendiendo las preferencias y el estilo de trabajo del usuario para ofrecerle una ayuda personalizada. En lugar de una IA de corte común, cada persona podrá tener un sistema que comprenda sus necesidades únicas y evolucionar a su lado, al estilo de la película de ciencia ficción “Her”, en la que se abordan las capacidades emocionales y de conciencia entre el ser humano y su asistente virtual.
Retos y desafíos de la IA agéntica
A pesar de su gran potencial, la integración de la IA agéntica en las operaciones empresariales puede llegar a presentar grandes retos según el sector. Las empresas deberán invertir en formación de sus empleados para garantizar una implantación adecuada y evitar riesgos operativos.
Para que los agentes de IA puedan tomar decisiones éticas y mantengan la transparencia, es crucial ganarse la confianza de los usuarios y cumplir las normas regulatorias. Desarrollar y mantener sistemas autónomos requiere de infraestructuras y conocimientos avanzados, lo que supone un obstáculo para algunas organizaciones, dependiendo de cómo piensen utilizar la tecnología.
Será necesario establecer mecanismos de control, auditoría y validación para procesos críticos. También habrá riesgos asociados al acceso de los agentes a información sensible y sistemas protegidos. Las empresas deberán proporcionar salvaguardas y supervisión en función de la importancia de las decisiones que deba tomar la IA, así como tener planes de contingencia ante las consecuencias que pueda tener una mala decisión o una acción errónea.
