Qué es la inteligencia artificial agéntica, la "próxima frontera" de la IA

Puede imaginarse este escenario: una persona quiere comprar un lavarropas. Le pide a su asistente de IA que busque precios y compre el más conveniente según sus necesidades. Y que lo haga en 12 cuotas. La IA pone bits a la obra. Busca, analiza y lanza un mensaje directo por la plataforma de una casa de venta de electrodomésticos. Del otro lado, una IA responde. Ante la pregunta, chequea con la IA encargada de reposiciones si hay stock y al agente de finanzas le pregunta por las financiaciones disponibles. Todo marcha bien. Cierra el trato, ordena el envío y deja el legajo en los servidores de la IA de postventa. 

Deseable o no, esta escena ya es posible.

En el mundo de la inteligencia artificial es cada vez más común escuchar hablar de la IA agéntica. Esta tecnología tiene en su corazón a los grandes modelos de lenguaje, como ChatGPT, Gemini, Claude y similares, pero son sustancialmente diferentes. Y más: llegan con la promesa de poder resolver de forma autónoma un montón de tareas hoy en manos del humano.

Para Erik Pounds, director de marketing de productos de NVIDIA, se trata de la “próxima frontera” de la inteligencia artificial. Esto se debe a que hasta ahora, las IA respondían al prompt escrito por un humano. Sin un mensaje inicial no había respuesta. Pero ahora, podrían tener capacidad para planificar y resolver de forma autónoma problemas complejos de múltiples pasos.

Maria Frances Gaska, directora de tecnología de Humai, una organización que trabaja por la inteligencia artificial en proyectos de impacto social, explicó cinco claves para entender de qué se trata la IA agéntica, por qué es un concepto central para entender los próximos pasos de esta tecnología, dónde puede verse y, sobre todo, qué panorama abre hacia el futuro –siempre incierto– de la tecnología.

1. ¿Qué es la inteligencia artificial agéntica y qué diferencia hay con los modelos de lenguaje como ChatGPT?

- Cuando hablamos de grandes modelos de lenguaje, hablamos de estos grandes modelos de IA generativa. Reciben un pedido y son capaces de dar una respuesta, de generar secuencias de texto, o de píxeles o de audio. Eso fue la primera gran innovación que hubo, y se resolvió con los modelos GPT a la cabeza. Posibilitó montones de avances.

Pero rápidamente esto se fue quedando corto. Entonces nace este concepto del agente. ¿Qué los diferencia? El agente puede resolver tareas más complejas, se especializa en algo y cuenta con herramientas para hacer lo que quiere hacer. Este concepto de agente —que tiene como motor la IA generativa— tiene un contexto específico para que sepa hacer muy bien algo. Esto apunta a poder dar más precisión y algo muy interesante: mucha más autonomía. El agente es una arquitectura, una forma de estructurar los modelos de lenguaje para que puedan dar estas respuestas.

2. ¿Dónde se puede ver hoy en día la inteligencia artificial agéntica?
 
- Todas las grandes plataformas fueron convirtiendo sus modelos de lenguaje en agentes. Hoy uno de los productos es Claude Desktop. Vos lo podés conectar para que los agentes hablen entre sí y que hable con tu GitHub, con tu base de datos, con tus Excel. Vos elegís qué herramienta darle a tu agente que tenés localmente. Podría ser un ejemplo de agente muy interesante que vos podés customizar para vos mismo, para que resuelva problemas para vos.

Hay varios productos que se dedican a integrar estas funcionalidades. Entonces, uno puede ofrecer un agente, pasarle sus credenciales y automatizar el flujo de trabajo. Hay agentes que son proyectos en sí mismos, como asistir en compras online. Vos le decís qué querés comprar, hace la investigación, busca el precio más bajo, lo compra y lo manda a tu dirección. Hay varios de estos productos que están proliferando. No hay uno que esté mandando, pero es hacia donde van los desarrollos.

3. ¿Es un concepto que hay que tener en claro para entender lo que se viene?

- Sí, totalmente. Ahora Google sacó un protocolo para que distintos agentes puedan comunicarse entre sí. Entonces, si una empresa desarrolla un agente para comprar un producto al menor costo y otra desarrolla un agente que puede buscar el mejor producto, si los dos implementan este protocolo, pueden hablar entre sí para resolver problemas más grandes. Y cada agente puede decidir a qué otro agente llamar.

4. ¿Qué puede pasar en el futuro con la IA agéntica?

- Me imagino que pueden estar resolviendo tareas complejas. Para el 2028 se estima que el 33 por ciento del software va a incorporar agentes para resolver las cosas.

Por ejemplo, Airbnb es un software de segunda generación. Ahora se viene el de tercera generación, donde uno hace las acciones y la entrada no es un ser humano apretando botones, sino una intención expresada a través de texto.

5. ¿Qué consideraciones éticas y técnicas hay que tener en cuenta?

- Eso cambia sobre todo considerando cuánta autonomía uno le va a dar a los agentes. Ahora se está hablando como una especie de 'dial' de autonomía. Porque hoy le podemos dar muchísima autonomía a los agentes, y no termina de funcionar bien. Pero cuando ganen más autonomía se cree que van a resolver muchísimas de las tareas que hoy resuelven las personas, porque son casi como empleados que resuelven actividades complejas. Porque tienen herramientas y tiempo para probar cosas. En ese sentido, si le damos demasiada autonomía puede ser peligroso y desplazar muchísimos trabajos como los conocemos hoy.

Página12