Agentes de IA, oportunidades y retos

Los agentes de IA (o IA agéntica) son una de las principales tendencias tecnológicas de 2025 y entre las que más crece en el sector empresarial. Una revolución dentro de la propia revolución de la era de la inteligencia artificial que nos invade, con un potencial de generación de ingresos impresionantes y a la vez unos obstáculos para su implementación efectiva que también son de grandes dimensiones.

Un informe reciente del Instituto de investigación Capgemini nos pone sobre la pista de la situación actual. Titulado «Auge de la IA agéntica: Cómo la confianza es clave para la colaboración entre humanos e IA», revela información obtenida a partir de una encuesta a 1.500 altos ejecutivos de 14 países sobre el surgimiento de los agentes de IA como fuerza transformadora en las empresas.

El informe calcula un potencial impresionante para esta tecnología, ya que podrían generar hasta 450.000 millones de dólares en valor económico a través del crecimiento de los ingresos y el ahorro de costos en los mercados encuestados. Pero no todo es positivo y el mismo informe señala que la confianza en los agentes totalmente autónomos está disminuyendo y muy pocas compañías reportan un nivel de madurez suficiente en cuanto a la infraestructura de datos y tecnología necesaria para implementar la IA con agentes.

Como los agentes de IA representan la próxima frontera en inteligencia artificial, si una empresa quiere mantenerse a la vanguardia, es un buen momento para explorar cómo se pueden aprovechar para impulsar el crecimiento y la innovación en los negocios. Repasamos un fenómeno que apunta a revolucionar la industria de la tecnología.

¿Qué son los agentes de IA?

El auge de la IA generativa ha dado lugar a la aparición de nuevas tecnologías que amplían los límites de la asistencia con inteligencia artificial tal como la conocemos. Uno de los desarrollos más recientes y de mayor interés es la IA agéntica. Dependiendo de los casos de uso, la oferta de productos y la empresa, es posible que veas diversas definiciones de agente de IA. Sin embargo, en general, podemos definirlos como una herramienta de software que puede realizar tareas de forma autónoma.

La definición de Capgemini es más completa: «Los agentes de IA son programas/plataformas/software conectados al entorno empresarial con un límite definido, toman decisiones de forma autónoma y actúan para alcanzar objetivos específicos con o sin intervención humana. Con los últimos avances en modelos de razonamiento de IA, los agentes de IA pueden desglosar tareas, analizar posibles vías para encontrar soluciones al problema planteado, probarlas y presentar resultados satisfactorios».

Para realizar la tarea, pueden usar una combinación de instrucciones proporcionadas por humanos y desencadenantes ambientales, así como, y este es quizás el elemento más importante, su propia capacidad de razonamiento para deducir qué debe hacerse y cuándo. Los agentes de IA son a quienes delegamos tareas y deben tener la inteligencia para pensar en lo que se necesita para realizarla. Pueden determinar qué herramientas se necesitan y en esos casos comunicarse con los humanos para solicitarlas.

Estos agentes de IA se diferencian de otras tecnologías de IA que utilizamos a diario (como los chatbots o los asistentes de IA), porque pueden ejecutar tareas en tu nombre e identificarse cuando sea necesario, en lugar de simplemente proporcionar una respuesta a partir de un subconjunto predeterminado de información. Por lo tanto, el potencial de asistencia que pueden proporcionar a particulares y empresas es significativamente mayor.

¿Cómo funciona un agente de IA?

Un agente de IA se basa en tecnología con la que probablemente estés familiarizado, combinando las últimas capacidades de IA en un solo paquete para llevar la asistencia un paso más allá. Por ejemplo, aprovecha herramientas como modelos de lenguaje extensos (LLM), razonamiento, procesamiento del lenguaje natural, ventanas de contexto extensas y otras para realizar tareas de manera más inteligente y adaptativa.

Los agentes son una capacidad tecnológica que utiliza las posibilidades de la IA, como el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural, para comprender el contexto de una interacción, una necesidad del cliente o una transacción comercial, y luego aplicar la automatización para gestionar el flujo de trabajo asociado a ese contexto.

Para realizar tareas, un agente de IA se basa en una combinación de dirección humana y los datos o el contexto al que tiene permiso de acceso. También puede diseñarse para reaccionar a desencadenantes externos, como recibir un correo electrónico, lo que puede iniciar una cadena de acciones o decisiones. En última instancia, la información y el contexto que utiliza dependen del caso de uso específico del usuario, que puede variar de simple a muy complejo, según las necesidades de la empresa.

Qué los hace diferentes a los chatbots

Un chatbot de IA puede proporcionar al usuario la solución a una pregunta consultando sus datos de entrenamiento. Sin embargo, solo puede realizar las tareas que le fueron asignadas. Un agente de IA puede usar el contexto de la información que lo rodea para extraer sus propias conclusiones y realizar la tarea, lo que requiere un mayor nivel de razonamiento. Mientras que un chatbot es más bien un sistema de diálogo con el que puedes conversar, los agentes de IA van mucho más allá: hacen cosas por ti.

Un ejemplo real sería hacer un pedido de comestibles. Si usas un chatbot o un asistente de IA para preguntar qué pedir para cenar, este podrá generar una lista y, en casos más avanzados, incluso realizar el pedido. Sin embargo, no tendría la capacidad de análisis para incorporar otros contextos, como comprobar lo que ya tienes en el refrigerador (si tienes un inventario de casa inteligente), analizar tus preferencias dietéticas en tu aplicación de salud, coordinar con tu calendario para saber cuándo estarás en casa para recibir el pedido, y un largo etc.

Casos de uso empresarial

La decisión de implementar agentes de IA en el flujo de trabajo puede ser abrumadora, dada la gran cantidad de opciones disponibles para diversas funciones empresariales. Sin embargo, un buen punto de partida es tan simple como identificar qué procesos de una empresa pueden necesitar la asistencia adicional.

Y es que los casos de uso empresariales para agentes de IA pueden ser tan simples o complejos como se desee. Si bien algunas empresas ofrecen agentes de IA que pueden realizar tareas de forma autónoma en sus equipos, como compras, ventas , interacciones con clientes y más, una empresa puede usar agentes de IA para agilizar una tarea tan sencilla como enviar un mensaje.

Estas aplicaciones de agentes no tienen por qué ser demasiado elaboradas. De hecho, en lugar de intentar implementar agentes de IA complejos que aborden desafíos de múltiples pasos, es mejor analizar detenidamente sus propios procesos de negocio y elegir aquellos que tengan un mayor impacto, incluso si son más simples.

Lo que sí debe evaluarse al considerar la implementación de agentes de IA es la ‘higiene’ de la infraestructura de datos de una empresa. Este consejo no es nuevo, ya que también es un componente fundamental en la mayoría de las oportunidades de transformación digital; sin embargo, es un aspecto que a menudo se pasa por alto en los flujos de trabajo empresariales.

Riesgos y retos a superar

Dado que los agentes de IA pueden realizar tareas por tí, existe una gran preocupación por la posibilidad de que se vuelvan intrusivos y causen estragos en los flujos de trabajo personales o empresariales. Sin embargo, lo primero que debes recordar es que están capacitados para satisfacer necesidades específicas y no pueden trabajar fuera de esas limitaciones.

Los agentes de IA solo pueden hacer lo que los humano les permitan, por lo que existe un conjunto de acciones que pueden realizar y un conjunto de permisos que tienen dentro de esas acciones. Esto no significa que los agentes de IA sean infalibles. En definitiva, siguen siendo modelos de IA y, como se observa con herramientas más sencillas como ChatGPT, a menudo alucinan o emiten información falsa.

La inteligencia artificial es inteligencia, sí, pero sigue siendo artificial, y todavía son necesarios establecer caminos a recorrer y límites a su alrededor, señalan los expertos. Las medidas de seguridad adecuadas pueden evitar que estos problemas afecten a un negocio. Se pueden tomar precauciones específicas durante y después del proceso de capacitación para garantizar los mejores resultados. Al desarrollar estos agentes, es importante contar con conjuntos de evaluación, conjuntos de datos, análisis de calidad y alarmas para monitorizar cuándo el agente no funciona según lo esperado para los casos de uso.

Queda camino por recorrer.  Las empresas están desarrollando agentes de IA para automatizar tareas, mejorar la eficiencia y ofrecer experiencias personalizadas a sus clientes. Sin embargo, la implementación y gestión de estos agentes inteligentes pueden ser un desafío enorme. El último informe de Gartner sobre la IA agéntica hablaba de ‘puro hype’ y aseguraba que la mayoría de los proyectos de IA con agentes seguían siendo experimentos en etapas iniciales o demostraciones de prueba de concepto, impulsados más por la publicidad que por resultados prácticos.

Gartner pronosticaba que más del 40% de los llamados proyectos de IA agencial se cancelarían a finales de 2027. Según la consultora, esta tecnología es demasiado cara, tiene un valor comercial incierto y, a menudo, no se adapta bien a casos de uso reales, lo que con frecuencia perjudica a las organizaciones en lugar de ayudarlas. El pronóstico coincide con el informe de Capgemini cuando habla de que el nivel de madurez sigue siendo muy bajo: solo el 2 % de las organizaciones ha implementado agentes de IA a gran escala, el 12 % a escala parcial, el 23 % ha lanzado pilotos y el 61 % todavía está explorando la implementación.

Y baja la confianza. La confianza en los agentes de IA totalmente autónomos está disminuyendo, según el informe y ha bajado del 43 % al 27 % en un año. Las preocupaciones éticas, la falta de transparencia y la comprensión limitada de las capacidades de los agentes son barreras clave. Las preocupaciones éticas en torno a la IA, como la privacidad de los datos, el sesgo algorítmico y la «caja negra de la IA», son frecuentes, pero pocas organizaciones actúan con decisión para mitigarlas.

La colaboración entre humanos e IA es el futuro. Los equipos mixtos, donde colaboran humanos y agentes de IA, se convertirán en la norma, impulsando la productividad y la innovación. Esto significa que las organizaciones esperan contar con agentes de IA como miembros de equipos supervisados por humanos, donde estos agentes deben ser vistos no como herramientas, sino como parte del equipo. Pero queda mucho por hacer.

(muycomputerpro.com)

Les estaremos informando con mucho más detalle, en el marco del informe especial: “Soluciones y productos de infraestructura para edificios y ciudades inteligentes (Sistemas BIM y BMS), POL (Passive Optical LAN). Seguridad integrada, video vigilancia y control de acceso. Casos de uso y aplicabilidad de cada solución y producto, incluyendo la colaboración digital (relacionado a realidad virtual sistema BIM) (Gemelos digitales). Buenas prácticas ambientales.», que estamos preparando para nuestra edición 215 y publicaremos en el mes de agosto.

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