¿Qué es la IA agenética? Guía de sistemas de IA autónomos y adaptativos

La inteligencia artificial ha sido una de las palabras de moda de la década de 2020, con un debate interminable sobre lo que podría hacer por las empresas. En muchos casos, el debate se ha centrado en lo que se conoce como IA generativa, que utiliza instrucciones para crear contenidos como texto e imágenes a partir de datos existentes. Esta es la tecnología que hay detrás de asistentes digitales tan populares como Gemini de Google, así como de las imágenes virales de personas con manos de seis dedos o sin pies.  

Se ha hablado mucho de si estas plataformas de IA generativa serán capaces algún día de duplicar realmente lo que pueden hacer los seres humanos, pero hay otra forma de IA a la que se presta mucha menos atención. En lugar de intentar sustituir a artistas y escritores, esta IA se centra en asumir determinadas tareas de resolución de problemas para las empresas entre bastidores. Es lo que se conoce como IA agéntica, y podría tener el potencial de transformar las soluciones empresariales para siempre.  

¿En qué se diferencia la IA agenética de la generativa?

La diferencia clave entre la IA agéntica y la IA generativa es el nivel de autonomía. Los modelos de IA generativa como ChatGPT suelen necesitar que se les pida que generen texto o imágenes. A partir de las entradas, la IA crea contenidos basados en una mezcla de datos entrenados -y, en su caso, capacidades de búsqueda web en vivo- para información relacionada con la consulta y crea contenidos basados en lo que estadísticamente es más probable que satisfaga la petición. En este sentido, no es muy diferente de un motor de búsqueda, sólo que elabora su propia respuesta en lugar de limitarse a remitir a los usuarios a un recurso existente en la web.  

Por otro lado, la IA agéntica está diseñada para tomar decisiones por sí misma, con una intervención mínima de un usuario humano. Esto hace que estas plataformas estén más cerca de una aplicación automatizada, aunque mucho más sofisticada. A la IA agéntica se le dan los parámetros para el éxito, y ejecuta tareas de forma autónoma para satisfacer esos requisitos. Cada vez que resuelve un problema, añade el resultado a su comprensión para poder adaptarse a situaciones similares en el futuro y aplicar los procesos que le llevaron al éxito en el pasado.  

Esto también diferencia a la IA agéntica de la automatización, que realiza siempre la misma tarea de la misma manera. Con la IA agéntica trabajando entre bastidores, las empresas pueden disponer de capacidades de resolución de problemas que aprenden de éxitos y fracasos anteriores. Estas plataformas pueden tomar decisiones más o menos por sí solas, resolviendo problemas basándose en experiencias anteriores.  

Aplicaciones de la IA agenética en diversos sectores

Al examinar cómo se despliega la IA agéntica en múltiples sectores, es fácil ver cómo esta tecnología puede impulsar mejoras significativas. Por ejemplo, el sector sanitario ha utilizado la IA agéntica en modelos de diagnóstico y atención predictiva. La IA puede examinar el historial médico de un paciente y hacer predicciones sobre qué afecciones pueden ser preocupantes para el individuo, lo que proporciona a los médicos un proceso de toma de decisiones más rápido y ágil.  

Los profesionales de la cadena de suministro también se benefician del uso de la IA agéntica para hacer predicciones sobre los niveles de oferta y demanda. A partir de los datos históricos, el sistema puede reponer automáticamente las existencias de determinados artículos para satisfacer la demanda prevista. La fusión de la IA agéntica con la robótica ha supuesto una gran ayuda para el sector de la fabricación, ya que los sistemas robóticos son cada vez más capaces de trabajar junto a los humanos y ajustar sus acciones para adaptarse al flujo de trabajo del momento.  

Los trabajadores ya no tienen que adaptar su forma de trabajar a los rígidos confines de un proceso automatizado: ahora los robots pueden seguir las indicaciones de sus compañeros vivos y trabajar en mayor armonía.  

Consideraciones éticas, gobernanza y toma de decisiones

Aunque la IA agéntica aporta mucho potencial al proceso de toma de decisiones de las empresas, esto no viene sin riesgos. Dado que estas plataformas pueden funcionar de forma autónoma en muchos casos, los usuarios pueden plantearse muchas preguntas. Por ejemplo, ¿quién tiene la culpa si una plataforma de IA toma una decisión que conduce a un resultado equivocado? ¿Tiene la IA un sesgo inherente que la hace poco adecuada para ciertos tipos de decisiones? ¿Debería prohibirse a las plataformas de IA tomar decisiones de alto riesgo por sí solas? Por eso es fundamental contar con sólidos marcos de gobernanza que acompañen a la IA agéntica.  

Los marcos de gobernanza sirven como libros de reglas para los sistemas de IA agéntica, dándoles límites estrictos sobre lo que deben y no deben hacer. También proporcionan una mayor visibilidad y control a los usuarios humanos, supervisando y registrando las actividades de la IA y vigilando cualquier signo de anomalía o violación de la seguridad. Esto es esencial para garantizar que estos agentes de IA realicen su trabajo con responsabilidad y proporcionar a los usuarios humanos la capacidad de intervenir y realizar cambios si es necesario.  

Al establecer estas salvaguardas cruciales durante el proceso de implantación, las empresas pueden protegerse de los riesgos asociados al uso de la IA agéntica y tener la tranquilidad de que sus operaciones y datos confidenciales están protegidos.  

Retos y tendencias futuras de la IA agenética

Aparte de las preocupaciones éticas y de seguridad que puedan tener las empresas sobre el uso de la IA agéntica, uno de los retos más importantes a los que se enfrentan es proporcionar a estos sistemas datos de alta calidad. Una de las reglas fundamentales de la informática sigue siendo "basura entra, basura sale", y los agentes de IA que reciben datos incompletos, inexactos o redundantes tienen muchas más probabilidades de producir resultados subóptimos.  

Por este motivo, las empresas deben centrarse en la higiene de los datos a la hora de implantar sistemas de IA en sus operaciones. Esto incluye asegurarse de que la información tenga un formato coherente en todas las bases de datos, verificar que los conjuntos de datos estén completos y que no haya errores.  

Una vez logrado esto, las empresas estarán en la mejor posición posible para aprovechar al máximo lo que la IA agéntica puede ofrecer ahora y en el futuro. A medida que se siga explorando y perfeccionando la tecnología que hay detrás de la IA agéntica, las empresas podrán esperar cosas más grandes y mejores de ella. Por ejemplo, esta forma de IA pronto será capaz de gestionar múltiples tareas. Es posible que algún día estos agentes multidominio puedan gestionar flujos de trabajo completos de IA agéntica de principio a fin, en lugar de centrarse únicamente en tareas concretas.  

También existe la posibilidad de que en un futuro próximo los agentes autónomos de IA puedan comunicarse y colaborar entre sí. Esto significaría que podrían automatizarse flujos de trabajo interconectados en los que los agentes de IA trabajarían juntos para resolver problemas más complejos.  

La IA agéntica ya ha cambiado la forma en que muchas empresas abordan sus procesos y problemas más importantes, y no hay indicios de que esta tendencia vaya a frenarse pronto. En el mundo de la gestión de la cadena de suministro, por ejemplo, estas plataformas están ayudando a los profesionales a hacer predicciones más informadas sobre la oferta y la demanda, al tiempo que agilizan sus procedimientos y mejoran la eficiencia.  

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