Hasta ahora, buena parte de nuestra relación con la inteligencia artificial consiste en pedir algo y recibir una respuesta. Escribimos una pregunta, solicitamos un resumen o pedimos generar una imagen. Los llamados agentes de inteligencia artificial pretenden ir un paso más allá: pueden recibir un objetivo, organizar las tareas necesarias y utilizar herramientas para intentar cumplirlo.
Google Cloud define a los agentes de IA como sistemas de software capaces de perseguir objetivos y completar tareas en nombre de los usuarios. Entre sus características aparecen el razonamiento, la planificación, la memoria y cierto grado de autonomía para tomar decisiones.
La diferencia puede entenderse con un ejemplo sencillo. Una IA convencional puede responder qué documentos hacen falta para organizar un viaje. Un agente, si dispone de los permisos y herramientas correspondientes, podría buscar opciones, comparar información, consultar determinadas fuentes y ejecutar distintos pasos del proceso. No necesariamente espera una instrucción humana para cada movimiento.
OpenAI explica que un agente puede gestionar un flujo de trabajo con un grado elevado de independencia. Para hacerlo combina principalmente un modelo de IA, instrucciones y herramientas que le permiten obtener información o interactuar con otros sistemas.
IBM utiliza una definición similar: considera agente de IA al sistema que realiza tareas de manera autónoma mediante flujos de trabajo y las herramientas que tiene disponibles. Esto puede incluir tomar decisiones, resolver problemas, interactuar con sistemas externos y ejecutar acciones.
En términos simples, podríamos imaginarlo como un trabajador digital al que se le entrega un objetivo y determinadas facultades. Puede analizar qué necesita, dividir el trabajo en etapas, consultar información, utilizar aplicaciones y revisar el resultado antes de terminar.
Esto abre posibilidades concretas. En una empresa, por ejemplo, un agente podría procesar solicitudes, consultar bases de datos, preparar informes o intervenir en tareas repetitivas. Google señala además que varios agentes pueden coordinarse para realizar flujos de trabajo más complejos.
Pero autonomía no significa libertad absoluta. Su capacidad depende de los permisos, herramientas, información y límites que establezcan quienes diseñan y utilizan el sistema. IBM señala precisamente que los agentes requieren objetivos y reglas definidos por humanos.
Por eso, el cambio tecnológico no consiste solamente en tener una IA que sepa responder. El salto está en desarrollar sistemas capaces de planificar y actuar. Y cuanto mayor sea su capacidad para intervenir sobre sistemas reales, mayor será también la importancia de establecer controles, permisos y supervisión humana.