Enrique Molina, director de Data & Analytics en Prodware. Prodware
Han transcurrido sólo tres años desde que OpenAI diera a conocer la aplicación ChatGPT. Y parece que ha pasado toda una vida desde entonces. En este breve periodo de tiempo, la inteligencia artificial (sobre todo en su versión generativa) se ha convertido en un tema de interés para políticos, empresarios y líderes de opinión, e incluso para la gente corriente.
Al punto de que, hoy en día, la IA y sus derivadas son temas de conversación tan recurrentes como el fútbol o el tiempo.
Y no es para menos. En su primera oleada, la de las aplicaciones basadas en grandes modelos de datos (LLM), como ChatGPT, Gemini, Copilot o Mistral, entre otros, la IA generativa ha permitido democratizar el acceso y ha dado la oportunidad a muchos de 'trastear' con soluciones que nos han deslumbrado por su capacidad para dar, en cuestión de segundos, respuestas muy acertadas y con una redacción espléndida.
Asimismo, en este tiempo hemos podido crear ilustraciones desde cero, también de forma casi instantánea, o generar presentaciones rápidamente a partir de largos y tediosos documentos.
Pero la ola de innovación alrededor de la IA solo acaba de empezar a coger fuerza. Y, de hecho, ya estamos inmersos en una segunda etapa. Hemos entrado, casi sin darnos cuenta, en la era de la IA agéntica. Y este es un asunto que interesa mucho a las compañías porque está en juego la aceleración de los procesos de negocio.
La IA agéntica o basada en agentes tiene un brillante futuro. Para 2028, Gartner estima que el 15% de las decisiones profesionales cotidianas serán tomadas de forma autónoma por agentes de IA. Y para ese mismo año, el 33% de las aplicaciones de software de negocio incluirán componentes de IA agéntica.
Aquí son unos agentes autónomos el centro de atención, unos sistemas diseñados para operar en entornos complejos de manera independiente y en nombre del usuario. Estos agentes, que no debemos confundir con un chat o con un modelo de conversación al estilo de ChatGPT, tienen la capacidad de percibir, decidir y actuar en función de objetivos definidos. Están programados para alcanzar metas de forma autónoma con muy poca (o ninguna) supervisión humana. Podemos decir que si la IA generativa (la de ChatGPT) impulsa la creatividad, la IA agéntica aporta sobre todo autonomía. Toma decisiones y actúa con independencia (o no) del ser humano.
En todo caso, conviene advertir que los agentes inteligentes no son nuevos. En realidad, llevamos años conviviendo con estas piezas de software, que están en el corazón de dispositivos que usamos a diario y que son capaces de tomar decisiones y actuar sin supervisión en función de la información que reciben.
Ejemplos hay muchos. Los asistentes personales, las aplicaciones de geolocalización que nos guían por una carretera, los programas que en una página web nos hacen recomendaciones o la aspiradora último modelo que decide por nosotros por dónde pasa para limpiar el suelo son algunos ejemplos de agentes inteligentes que ya existen actualmente entre nosotros.
Aplicaciones reales de los agentes de IA
En la era agéntica, los sistemas de inteligencia artificial dejan de ser simples herramientas que responden a comandos o consultas, para pasar a convertirse en agentes inteligentes que operan con un mayor grado de independencia. Los beneficios que aporta esta modalidad de IA son muy diversos, y están impactando en sectores clave como la logística, el transporte, la medicina personalizada, el uso de energías renovables, o la aeronáutica, entre otros.
Así, ya hay casos de despliegue de agentes de IA para gestionar los historiales de los pacientes, programar citas y proporcionar diagnósticos preliminares basados en los síntomas del paciente.
En el ámbito de la ciberseguridad, y ante el incremento de las amenazas, los agentes de seguridad basados en IA pueden detectar, analizar y mitigar las amenazas de forma autónoma y en tiempo real, minimizando el riesgo de filtración de datos.
En comercio electrónico, los agentes potenciados por IA agilizan la atención al cliente y los procesos de venta. Los agentes también mejoran el servicio al cliente proporcionando respuestas instantáneas y precisas a las consultas que van más allá de los chatbots genéricos.
Las empresas deberán ir 'partido a partido'
No obstante, y a pesar de sus enormes posibilidades, sobre todo a la hora de aumentar la productividad, la adopción de los agentes de IA en las empresas no está exenta de dificultades. En primer lugar, las compañías tendrán que ser realistas y mantener unas expectativas reales para no dejarse llevar por el entusiasmo un tanto ingenuo que se ha instalado en el mercado.
Y es que, según los expertos, un porcentaje muy relevante de proyectos de IA agéntica podrían ser cancelados en los próximos años por falta de retorno de la inversión, costes elevados o expectativas infladas. Además, las empresas tendrán que gestionar la resistencia de los empleados a adoptar unas herramientas de automatización que, en principio, amenazan sus propios puestos de trabajo.
Las organizaciones también deberán invertir en la formación de esos mismos empleados, con el fin de hacer óptimas las implantaciones y evitar riesgos operativos. También tendrán que cuidar que estos agentes que implantan tomen decisiones éticas y transparentes y, para ello, deberán establecer los debidos controles y auditorías.
Por último, conviene no olvidar el efecto agent washing, consistente en que muchos proveedores rebautizan herramientas ya existentes, como chatbots o software RPA, y los comercializan como si fueran agentes autónomos, capaces de realizar tareas de principio a fin y de forma independiente.
Las compañías tendrán que ser capaces de separar el grano de la paja en un mercado donde hay mucha innovación, pero donde también se vende mucho humo.
En definitiva, la IA de los agentes o IA agéntica, tiene un enorme potencial, pero las compañías deberán ir 'partido a partido' (como dice el famoso entrenador de fútbol), siguiendo una hoja de ruta bien definida y gestionando de forma prudente los riesgos y expectativas.
Si lo hacen, seguro que podrán mejorar su productividad y el desempeño de sus empleados para sacarle todo el partido a la última (o penúltima) ola de la inteligencia artificial.
***Enrique Molina es director de Data & Analytics de Prodware.