Inteligencia artificial agéntica: la nueva etapa en el desarrollo de la IA

Un simple pedido de compra puede ilustrar el futuro cercano de la inteligencia artificial: una persona desea adquirir un lavarropas y delega la tarea a su asistente de IA. Esta busca, compara, verifica financiación y disponibilidad, cierra la operación y deja asentado el registro. Todo el proceso ocurre entre sistemas autónomos que interactúan sin intervención humana directa.

Este escenario, cada vez más tangible, se encuadra dentro de lo que se conoce como inteligencia artificial agéntica, una evolución significativa respecto a los modelos tradicionales de IA generativa. Mientras que sistemas como ChatGPT, Gemini o Claude responden a una instrucción humana puntual, los agentes autónomos pueden planificar y ejecutar tareas complejas en múltiples pasos, con capacidad de decisión propia dentro de un marco determinado.

Según Erik Pounds, director de marketing de productos de NVIDIA, la IA agéntica representa "la próxima frontera" en el desarrollo de esta tecnología. En lugar de limitarse a contestar preguntas, los agentes son capaces de buscar información, operar sistemas, comunicarse entre sí y cumplir objetivos asignados con mínima supervisión.

María Frances Gaska, directora de tecnología de Humai, detalló en diálogo con Página/12 cinco aspectos fundamentales para entender esta transformación tecnológica. El primero es la diferencia esencial entre modelos de lenguaje e IA agéntica: mientras los primeros generan contenido en respuesta a una entrada, los agentes incorporan contexto, herramientas específicas y autonomía operativa. "No es solo que respondan mejor; es que pueden hacer cosas por su cuenta", explicó.

Hoy en día, esta tecnología ya se encuentra disponible en plataformas como Claude Desktop, donde se pueden configurar agentes personalizados con acceso a bases de datos, hojas de cálculo y otros sistemas. También existen proyectos enfocados en automatizar procesos cotidianos, como compras en línea o la gestión de tareas administrativas. En estos entornos, los agentes operan como asistentes virtuales que no solo entienden lo que se les pide, sino que lo ejecutan.

El desarrollo es tan vertiginoso que incluso se están implementando protocolos para que distintos agentes puedan comunicarse entre sí. Google, por ejemplo, presentó recientemente un estándar que permite la interoperabilidad entre sistemas autónomos. Esto habilita escenarios en los que varios agentes colaboran, cada uno con funciones especializadas, para resolver tareas más complejas de forma coordinada.

De cara al futuro, se proyecta que para 2028 al menos un tercio del software incluirá agentes autónomos. Las aplicaciones de tercera generación ya no dependerán de usuarios que interactúan con botones o formularios, sino de instrucciones expresadas en lenguaje natural que los sistemas interpretan y ejecutan.

Este avance, sin embargo, no está exento de desafíos. La autonomía creciente de los agentes plantea interrogantes éticos y técnicos relevantes. Uno de los debates actuales gira en torno al "nivel de autonomía" que se les otorga. Aunque aún no logran operar con total independencia sin errores, el progreso en esa dirección podría alterar profundamente la estructura del trabajo humano. "Van a poder resolver muchas de las tareas que hoy hacen las personas, porque tienen herramientas, tiempo y la capacidad de probar soluciones", advirtió Gaska.

La IA agéntica se perfila así como una transformación estructural del ecosistema digital, con aplicaciones potenciales en casi todos los sectores y un impacto aún difícil de dimensionar. Como toda tecnología de ruptura, avanza entre promesas de eficiencia y alertas sobre sus implicancias sociales.