El 2025 fue catalogado como el año de la IA "agéntica" o de los "agentes de IA". La mayoría de la gente quizás desconoce este término y puede tener una vaga idea sobre inteligencia artificial. Sin embargo, seguramente utilizaron esta nueva tecnología en sus tareas cotidianas, aún desconociéndola. Un ejemplo de ello, sin ir más lejos, es el conocidísimo ChatGPT.

La inteligencia artificial, en síntesis, es un conjunto de tecnologías que busca emular la capacidad humana en la realización de diversas tareas automatizables, como pueden ser el análisis de grandes volúmenes de información, la resolución de problemas y la creación de contenidos. 

En ese marco, IA "agéntica" va un paso más allá. El término, acuñado por John Roese, director de Tecnología de Dell Technologies, refiere a las herramientas de inteligencia artificial que son capaces de actuar como agentes autónomos.

 

 

¿Qué son los agentes de IA?

Los agentes de IA son sistemas que pueden recibir uno o varios objetivos concretos. Funcionan como asistentes personales: arman calendarios, planifican vacaciones o incluso pueden hasta pedir citas médicas. Una vez asignada la tarea, el agente es capaz de organizar y refinar su flujo de trabajo para llegar al resultado ideal. 

Su modo de aprendizaje es similar al de los seres humanos: prueba y error. Refinarán su proceso de toma de decisiones basándose en respuestas positivas, neutras y negativas. Para alcanzar el objetivo fijado recurrirán tanto a aplicaciones como a fuentes de datos empresariales o basadas en la nube, así como también a API e inclusive a otros agentes. Cuanta mayor competencia demuestren, más autonomía se les podrá dar. Los beneficios que pueden brindar serán acordes con su entrenamiento y con los datos que puedan aprovechar, así como también con los límites que cada persona determine.

Para funcionar se basan en el procesamiento del lenguaje natural (NLP) y en el aprendizaje automático. Con ello, y gracias a sus capacidades de razonamiento avanzado, para tomar las decisiones pueden interpretar tanto lo que ocurre a su alrededor en tiempo real como lo que buscan a través de la web.

 

¿Cómo razona una IA?

Una de las características más impresionantes de los agentes de IA es su capacidad para razonar y colaborar con los usuarios. Esto es posible gracias a su arquitectura MCP (memory, context, planning), lo que les permite operar de forma más intuitiva y efectiva. Este enfoque combina tres pilares claves:

 

• Memoria persistente. Los agentes pueden recordar las interacciones, aprender desde el historial de los usuarios y ajustar su comportamiento en función de ello.

 

• Comprensión contextual. Analizan datos en tiempo real para adaptarse dinámicamente a nuevas situaciones.

 

• Planificación autónoma. Diseñan y ejecutan estrategias de largo plazo para alcanzar los objetivos definidos.

 

¿Qué agentes de IA existen?

Los agentes de IA están presentes en diversos ámbitos. Entre los más conocidos se destacan los asistentes virtuales como Siri, Alexa y Google Assistant, que utilizan un procesamiento de lenguaje natural para interactuar con los usuarios. Además, los chatbots de atención al cliente son otra muestra de cómo los agentes están cambiando la experiencia del consumidor al ofrecer respuestas inmediatas y personalizadas.

Por otro lado, los agentes robóticos están transformando sectores claves, desde la manufactura hasta la medicina. Ejemplos de esto incluyen robots en líneas de ensamblaje, equipos quirúrgicos de precisión y vehículos autónomos como los de Tesla. También existen agentes que operan en el ámbito financiero, asesorando sobre inversiones y realizando análisis de riesgos, o en el sector de salud, con sistemas de diagnóstico basados en datos de los pacientes. 

Incluso herramientas más simples como los termostatos inteligentes y las puertas automáticas forman parte del ecosistema de agentes de IA. Aunque sus funciones sean menos avanzadas, demuestran cómo la tecnología se integra en el día a día para facilitar tareas rutinarias.

Los desafíos de los agentes de IA

A pesar de sus capacidades, estos sistemas enfrentan desafíos que no deben subestimarse:

1. Sesgos en los datos. La calidad de los resultados depende rá directamente de los datos con los que se entrene el agente. Si la información contiene prejuicios, como lenguaje sexista en ofertas laborales, estos sesgos se reflejarán en sus decisiones. Ajustar los conjuntos de entrenamiento y limitar su alcance son medidas esenciales para evitar errores que podrían dañar la reputación de una empresa.

 

2. Dificultad para adaptarse. Aunque están diseñados para aprender, los agentes suelen tener problemas en entornos cambiantes o frente a tareas inesperadas. El sobreajuste, un error común en el entrenamiento de modelos, puede limitar su capacidad para incorporar nueva información de manera efectiva.

 

3. Complejidad técnica. Diseñar y mantener agentes de IA para tareas simples es relativamente fácil, pero a medida que se incremente la sofisticación de las tareas también lo harán sus retos. Adoptar un enfoque gradual, comenzando con tareas básicas, es fundamental para implementar esta tecnología sin sobresaltos.

 

 

4. Dependencia de datos de alta calidad. Sin información precisa y actualizada, los agentes pierden eficacia. Las empresas que integran estos sistemas con plataformas como ERP o gestión de capital humano tienen una ventaja inicial, pero también necesitan ajustar constantemente sus fuentes de datos.

 

5. Consumo de recursos. La infraestructura necesaria para operar agentes es considerable. Las aplicaciones basadas en la nube dependen del proveedor para garantizar un rendimiento óptimo, mientras que las soluciones locales exigen una inversión significativa tanto en hardware como en soporte técnico.

 

6. Riesgos de seguridad. Al acceder a datos confidenciales, los agentes pueden convertirse en un punto vulnerable para ciberataques. Los equipos de TI y los proveedores deben estar siempre un paso adelante para evitar filtraciones y proteger la información sensible.

 

A modo de cierre

Los agentes de IA nos acompañan hace años, como se habrá podido notar. Lo único distinto es que en el último tiempo se popularizó el término y el alcance de estas tecnologías. Será cuestión de indagar más en las opciones existentes en el mercado y familiarizarse con la inteligencia artificial agéntica, que viene para quedarse y aliviar las cargas de las tareas diarias.