¿Qué pasaría si ChatGPT no esperara instrucciones? ¿Y si una inteligencia artificial decidiera sola qué hacer, qué herramientas usar y cómo resolver un problema incluso antes de que exista? Eso es un agente de IA. A diferencia de los modelos de lenguaje más tradicionales con los que interactuamos comúnmente, los agentes de IA no esperan a que les des una instrucción. Son capaces de actuar por sí mismos, percibir su entorno, tomar decisiones autónomas y ejecutar tareas complejas sin intervención humana directa.
¿Qué es un agente de inteligencia artificial?
Un agente de IA es un sistema autónomo capaz de ejecutar tareas, utilizando modelos de lenguaje, sensores, procesos de razonamiento y herramientas digitales. No se trata solo de responder, sino de actuar estratégicamente para cumplir objetivos específicos. Este tipo de software no solo responde a preguntas, sino que planifica tareas, recopila información, toma decisiones y ejecuta acciones sin necesidad de que le indiques cada paso.
Cabe destacar que, si bien en este blog hablamos de «agentes» como una categoría cerrada, en realidad se trata de un “espectro de autonomía”. Es decir, los sistemas pueden ir desde estructuras completamente controladas por humanos, como código fijo o llamadas individuales a modelos de lenguaje, hasta agentes verdaderamente autónomos que deciden qué pasos seguir, en qué orden, y con qué herramientas. Entre medio hay configuraciones híbridas como chains, routers o máquinas de estados, que automatizan parcialmente el flujo pero aún dependen de lógica predefinida.
¿Cómo funcionan los agentes de IA?
La operación de los agentes tiene tres etapas fundamentales. Primero tenemos la definición de objetivo, donde el usuario establece una meta, el agente la interpreta, la separa en tareas más pequeñas y planifica cómo ejecutarlas.
Luego viene la etapa de recolección de información. En esta el agente accede a bases de datos, internet, documentos que le han sido proporcionados o datos de sensores, para obtener la información necesaria para llevar a cabo la tarea. Puede incluso, interactuar con otros agentes o herramientas de machine learning.
Por último, y esta es la etapa que hace que una herramienta sea “más agente” o “menos agente”, viene la fase de ejecución y adaptación. En ella el agente ejecuta las tareas una por una, evalúa los resultados, adapta su comportamiento y puede generar nuevas tareas si lo considera necesario. Es decir, entre “más agente” es la herramienta, más adapta su comportamiento y actúa sin necesidad de directriz por parte del usuario.
¿Qué componentes poseen los agentes de IA?
Para llevar a cabo estas tareas, los agentes poseen los siguientes componentes:
- Sensores: Recogen información del entorno (visuales, auditivos, datos de red, etc.). Por ejemplo, en un asistente de voz inteligente, el sensor sería el micrófono que detecta tu voz.
- Procesador y sistema de control: El “cerebro” que analiza datos y toma decisiones. En el asistente de voz, el procesador entiende lo qué dijiste y decide qúe hacer.
- Actuadores: Ejecutan acciones físicas o digitales. En el mismo ejemplo, el actuador serían las luces que enciende o los parlantes que responden y ponen música.
- Sistemas de conocimiento: Bases de datos o historiales que les permiten aprender y optimizar su desempeño. En el ejemplo, sería la “memoria” que aprende qué tipo de música te gusta o a qué hora sueles pedirle que apague o prenda la luz.
¿Cómo piensan los agentes de IA?
Los agentes no solo ejecutan tareas, también “razonan”. Y la manera en que “razonan”, es decir, cómo planifican sus acciones y toman decisiones, puede variar según el enfoque utilizado. Estos enfoques se conocen como paradigmas de razonamiento y determinan cómo un agente estructura su pensamiento antes, durante o después de interactuar con el entorno o utilizar herramientas.
Los dos paradigmas más conocidos en el mundo de los agentes de IA son ReAct y ReWoo. A continuación, te explicamos en qué consiste cada uno:
- ReAct (razonar + actuar): El agente piensa después de cada acción y se ajusta continuamente según el contexto. Es ideal para procesos iterativos o abiertos.
- ReWoo (razonamiento sin observación): El agente planifica todo el flujo de trabajo desde el inicio, sin depender de resultados intermedios. Aporta eficiencia y previsibilidad, especialmente útil en entornos donde se debe aprobar el plan antes de ejecutarlo.
Tipos de agentes de inteligencia artificial
Los agentes se pueden clasificar en los siguientes tipos:
- Reflejos simples: Responden automáticamente a estímulos. Por ejemplo, un termostato.
- Basados en modelos: Tienen una representación interna del entorno. Por ejemplo un robot-aspiradora.
- Basados en objetivos: Planifican secuencias de acciones para alcanzar una meta. Por ejemplo, un sistema de navegación.
- De utilidad: Maximizan resultados según criterios específicos. Por ejemplo, rutas que optimizan tiempo y combustible.
- De aprendizaje: Mejoran con el tiempo a través de la experiencia. Por ejemplo, las recomendaciones personalizadas de Spotify o Netflix.
- Jerárquicos: Integran múltiples agentes trabajando en conjunto para resolver tareas complejas.
Aplicaciones prácticas y casos de uso
La inteligencia artificial de tipo “más agente” ya está presente en múltiples industrias, resolviendo tareas complejas de forma autónoma. En vehículos autónomos, por ejemplo, son los encargados de interpretar el entorno y tomar decisiones en tiempo real para conducir de forma segura. En atención al cliente, pueden comprender consultas, buscar información interna y responder con soluciones personalizadas, o incluso derivar el caso si es necesario.
En el sector salud, ayudan a diagnosticar enfermedades a partir de historiales clínicos o imágenes médicas, mientras que en finanzas, detectan fraudes, analizan riesgos y automatizan operaciones. También están revolucionando el comercio minorista, recomendando productos según el comportamiento del usuario, y en plataformas como Netflix o YouTube, mejoran la experiencia a través de sugerencias inteligentes.
Los encontramos además en juegos, controlando personajes no jugadores con comportamientos adaptativos, en hogares inteligentes, gestionando luces o alarmas, y en logística, donde optimizan inventarios y rutas de entrega.
El futuro de los agentes en las empresas
El uso de los agentes de IA marca el inicio de una nueva era en la automatización para las empresas. Lejos de ser solo herramientas reactivas, estos sistemas pueden anticiparse, adaptarse, aprender y colaborar. Para las empresas, esto significa un salto enorme en eficiencia, personalización y capacidad de respuesta.
Si estás pensando en automatizar procesos, mejorar la experiencia de tus usuarios o escalar tus operaciones, tal vez no necesitas otra herramienta. Tal vez lo que necesitas es un agente. En Notus te podemos ayudar a implementar inteligencia artificial en tus operaciones, conversemos.
