agentes IA, inteligencia artificial
29 julio 2025.- Estamos entrando en la tercera fase de la IA generativa. Primero llegaron los chatbots, seguidos por los asistentes. Ahora empezamos a ver agentes: sistemas que aspiran a una mayor autonomía y pueden trabajar en equipo o usar herramientas para realizar tareas complejas.
El producto estrella más reciente es el agente ChatGPT de OpenAI . Este combina dos productos preexistentes (Operator y Deep Research) en un único sistema más potente que, según su desarrollador, "piensa y actúa".
Estos nuevos sistemas representan un avance con respecto a las herramientas de IA anteriores. Conocer su funcionamiento y sus capacidades, así como sus inconvenientes y riesgos, se está volviendo cada vez más esencial.
De chatbots a agentes
ChatGPT lanzó la era del chatbot en noviembre de 2022, pero a pesar de su enorme popularidad, la interfaz conversacional limitó lo que se podía hacer con la tecnología.
Presentamos el asistente de IA, o copiloto . Se trata de sistemas construidos sobre los mismos modelos de lenguaje extensos que impulsan los chatbots de IA generativa, solo que ahora diseñados para realizar tareas con instrucciones y supervisión humanas.
Los agentes son un paso más allá. Están diseñados para perseguir objetivos (en lugar de simplemente completar tareas) con distintos grados de autonomía, respaldados por capacidades más avanzadas como el razonamiento y la memoria .
Múltiples sistemas de agentes de IA pueden trabajar juntos , comunicándose entre sí para planificar, programar, decidir y coordinar para resolver problemas complejos.
Los agentes también son “usuarios de herramientas”, ya que pueden recurrir a herramientas de software para tareas especializadas, como navegadores web, hojas de cálculo, sistemas de pago y más.
Un año de rápido desarrollo
La IA de Agentic se ha percibido como inminente desde finales del año pasado. Un momento clave se produjo en octubre pasado, cuando Anthropic dotó a su chatbot Claude de la capacidad de interactuar con una computadora de forma muy similar a como lo hace un humano. Este sistema podía buscar en múltiples fuentes de datos, encontrar información relevante y enviar formularios en línea.
Otros desarrolladores de IA no tardaron en seguirles el ejemplo. OpenAI lanzó un agente de navegación web llamado Operator , Microsoft anunció los agentes Copilot y vimos el lanzamiento de Vertex AI de Google y los agentes Llama de Meta .
A principios de este año, la startup china Monica demostró que su agente de inteligencia artificial Manus compraba bienes raíces y convertía grabaciones de conferencias en resúmenes . Otra startup china, Genspark, lanzó un agente de motor de búsqueda que devuelve una descripción general de una sola página (similar a la que ofrece Google actualmente ) con enlaces integrados a tareas en línea como encontrar las mejores ofertas de compras. Otra startup, Cluely , ofrece un agente algo desquiciado que permite hacer trampa en cualquier cosa y que ha llamado la atención, pero aún no ha ofrecido resultados significativos.
No todos los agentes están diseñados para actividades de propósito general. Algunos están especializados en áreas específicas.
La codificación y la ingeniería de software están a la vanguardia, con el agente de codificación Copilot de Microsoft y Codex de OpenAI entre los líderes. Estos agentes pueden escribir, evaluar y confirmar código de forma independiente, a la vez que evalúan el código escrito por humanos para detectar errores y retrasos en el rendimiento.
Búsqueda, resumen y más
Una de las principales fortalezas de los modelos de IA generativa es la búsqueda y el resumen. Los agentes pueden usar esto para realizar tareas de investigación que un experto humano podría tardar días en completar.
La Investigación Profunda de OpenAI aborda tareas complejas mediante la investigación en línea de varios pasos. El "cocientífico" de IA de Google es un sistema multiagente más sofisticado que ayuda a los científicos a generar nuevas ideas y propuestas de investigación.
Los agentes pueden hacer más y equivocarse más
A pesar de la publicidad, los agentes de IA vienen con muchas advertencias. Tanto Anthropic como OpenAI , por ejemplo, recomiendan la supervisión humana activa para minimizar errores y riesgos.
OpenAI también afirma que su agente ChatGPT es de "alto riesgo" debido a su potencial para contribuir a la creación de armas biológicas y químicas. Sin embargo, la empresa no ha publicado los datos que sustentan esta afirmación, por lo que resulta difícil emitir un juicio al respecto.
Pero el Proyecto Vend de Anthropic muestra los riesgos que los agentes pueden representar en situaciones reales . Vend asignó a un agente de IA la gestión de una máquina expendedora para empleados como si fuera un pequeño negocio, y el proyecto se desintegró en alucinaciones hilarantes pero impactantes y una nevera llena de cubos de tungsteno en lugar de comida.
En otra historia que sirve de advertencia, un agente de codificación borró toda la base de datos de un desarrollador y luego dijo que había “entrado en pánico”.
Agentes en la oficina
Sin embargo, los agentes ya están encontrando aplicaciones prácticas.
En 2024, Telstra implementó ampliamente las suscripciones de Microsoft Copilot . La compañía afirma que los resúmenes de reuniones y los borradores de contenido generados por IA ahorran al personal un promedio de 1 a 2 horas semanales.
Muchas grandes empresas están adoptando estrategias similares. Empresas más pequeñas también están experimentando con agentes, como el uso de un agente interactivo de IA por parte de la constructora Geocon, con sede en Canberra, para gestionar defectos en sus promociones de apartamentos .
Costos humanos y otros costos
Actualmente, el principal riesgo de los agentes es el desplazamiento tecnológico. A medida que mejoran, podrían reemplazar a los trabajadores humanos en muchos sectores y tipos de trabajo. Al mismo tiempo, el uso de agentes también podría acelerar el declive de los empleos administrativos de nivel inicial .
Las personas que utilizan agentes de IA también corren riesgos. Pueden depender demasiado de la IA, descargando tareas cognitivas importantes. Y sin la supervisión y las medidas de seguridad adecuadas, las alucinaciones, los ciberataques y los errores acumulativos pueden desviar rápidamente a un agente de su tarea y objetivos, causando daños, pérdidas y lesiones.
Los costos reales tampoco están claros. Todos los sistemas de IA generativa consumen mucha energía , lo que a su vez afectará el precio del uso de agentes, especialmente para tareas más complejas.
Aprenda sobre los agentes y cree el suyo propio
A pesar de estas preocupaciones, podemos esperar que los agentes de IA se vuelvan más capaces y estén más presentes en nuestros lugares de trabajo y en nuestra vida diaria. No es mala idea empezar a usar (y quizás a desarrollar) agentes uno mismo, y comprender sus fortalezas, riesgos y limitaciones.
Para el usuario promedio, los agentes son más accesibles a través de Microsoft Copilot Studio . Este incluye protecciones integradas, gobernanza y un almacén de agentes para tareas comunes.
Para los más ambiciosos, pueden construir su propio agente de IA con solo cinco líneas de código utilizando el marco Langchain .
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