Que son y para que sirven los agentes de IA

Mucho se ha hablado de la inteligencia artificial generativa, que, a través de su aplicación en herramientas nos ayuda a realizar diversas tareas en nuestro día a día. Pero, imagínate que esta IA fuera un paso más allá: no solo actúa a través de herramientas, sino que se convierte en un «cerebro» capaz de interactuar con su entorno para recopilar y analizar datos que luego utilizará para ejecutar tareas que cumplan con objetivos previamente establecidos.

Pues eso es lo que hacen los agentes de inteligencia artificial, un concepto que está cada vez más presente en el ámbito tecnológico y que aún tiene mucho margen de desarrollo. En este artículo responderemos todas las dudas que tienes sobre ellos: qué son, para qué sirven y cómo puedes crear uno.

Qué son los agentes de inteligencia artificial

Los agentes de inteligencia artificial son sistemas diseñados para percibir su entorno, procesar información y tomar decisiones de manera autónoma para cumplir un objetivo específico. Estos agentes pueden operar en diversos niveles de complejidad, desde asistentes virtuales hasta sistemas avanzados en robótica e inteligencia empresarial.

Aunque los seres humanos establecen dichos objetivos, el agente elige de forma independiente las acciones necesarias para lograrlos. Si bien muchos programas de software pueden ejecutar tareas de forma autónoma, los agentes de IA se distinguen por su capacidad de tomar decisiones racionales basadas en datos y percepciones del entorno.

Por ejemplo, un agente de IA en un centro de atención al cliente puede gestionar consultas sin intervención humana. Para ello, formula preguntas al usuario, busca información en bases de datos internas y proporciona respuestas. Según las interacciones con el cliente, el agente puede determinar si puede resolver la consulta o si es necesario escalar el caso a un agente humano.

Otro ejemplo podría ser el de un vehículo autónomo que usa sensores para detectar obstáculos y ajustar su trayectoria en tiempo real.

Tipos de agentes de IA

Los agentes de IA pueden clasificarse según su nivel de autonomía:

Agentes reactivos: actúan en función de los estímulos del entorno, sin memoria ni planificación. Ejemplo: algoritmos de juegos como el de Deep Blue en ajedrez.
Agentes basados en modelos: tienen una representación del mundo y toman decisiones basadas en experiencias previas. Ejemplo: vehículos autónomos que analizan su entorno y toman decisiones en tiempo real.
Agentes basados en objetivos: no solo reaccionan, sino que persiguen un objetivo específico optimizando acciones para lograrlo. Ejemplo: motores de recomendación como los de Netflix o Amazon.
Agentes basados en utilidad: evalúan múltiples opciones para elegir la mejor según una función de utilidad. Ejemplo: sistemas de trading algorítmico que maximizan ganancias en la bolsa.
Agentes de aprendizaje: usan aprendizaje automático (machine learning) para mejorar con la experiencia. Ejemplo: chatbots avanzados como ChatGPT, que aprenden del feedback del usuario.
Agentes multiagente: sistemas compuestos por varios agentes que colaboran o compiten entre sí para resolver tareas complejas. Ejemplo: sistemas de tráfico inteligente, donde cada coche autónomo interactúa con otros.
Agentes autónomos generativos: capaces de generar contenido original o adaptarse a múltiples tareas. Ejemplo: modelos generativos de IA como DALL·E (para imágenes) o Claude (para textos).

Cómo funciona un agente de IA

Los agentes de inteligencia artificial funcionan mediante un ciclo continuo de percepción, procesamiento, decisión y acción, adaptándose a su entorno para lograr un objetivo. Su funcionamiento se basa en este flujo estructurado:

Establecimiento de objetivos: el usuario define un propósito para el agente, quien desglosa el objetivo en subtareas concretas.
Adquisición de información: para ejecutar sus tareas, el agente necesita datos. Puede obtenerlos desde bases de datos internas, fuentes en línea o mediante interacción con otros sistemas de IA.
Ejecución de tareas: con la información recopilada, el agente completa las tareas en orden lógico, evaluando continuamente si se han alcanzado los objetivos. Si es necesario, genera nuevas tareas para optimizar los resultados.
Aprendizaje y mejora: algunos agentes tienen memoria y ajustan sus respuestas con base en interacciones pasadas.

Cualquier persona con conocimientos en programación, ciencia de datos e inteligencia artificial puede desarrollar agentes de IA. Sin embargo, su complejidad varía, y hay herramientas que facilitan su creación incluso sin experiencia avanzada. ChatGPT API, Google Bard, Rasa, Dialogflow o IBM Watson permiten crear agentes sin necesidad de programar desde cero. También ofrecen interfaces gráficas y modelos pre entrenados que facilitan la implementación.

Una vez que el agente de IA está desarrollado, necesita un entorno adecuado para ejecutarse. Para ello, es clave decidir dónde se alojará y cómo se accederá a él.

Dónde se crean y alojan los agentes de IA

El desarrollo del agente de IA puede hacerse en diferentes entornos, dependiendo de las herramientas y lenguajes utilizados:

Localmente en mi computadora: un entorno de desarrollo como Jupyter Notebook, VS Code o PyCharm. Es útil para pruebas y entrenamiento del modelo antes de desplegarlo.
En la nube: utilizando servicios como Google Colab, AWS SageMaker o Azure Machine Learning. Permite acceder a GPUs o TPUs para entrenar modelos más rápido.
En un servidor de desarrollo.

Una vez que el agente está listo, debe alojarse en un servidor para que otros sistemas puedan usarlo. Hay varias opciones:

Servidor propio (on-premise): alojado en una infraestructura privada dentro de una empresa. Esto proporciona mayor control y seguridad, pero requiere más mantenimiento. Ejemplo: Un servidor Linux con Apache o Nginx.
Servidor en la nube (Cloud Hosting): servicios como AWS, Google Cloud, Azure, DigitalOcean o Heroku. Esta opción ofrece escalabilidad y menos mantenimiento.
Contenedores (Docker y Kubernetes): un contenedor es un paquete ligero que incluye el código de una aplicación, sus bibliotecas y configuraciones, asegurando que siempre se ejecute de la misma manera, sin importar el sistema operativo. Esta tecnología permite empaquetar una aplicación junto con todas sus dependencias para ejecutarla luego en cualquier entorno.
API externa (si el agente usa modelos de IA de terceros): en lugar de alojarlo, uso APIs como OpenAI, Google AI, Hugging Face o IBM Watson. En este caso, no necesito entrenar modelos, solo envío consultas y recibo respuestas.

Beneficios de los agentes de IA y ejemplos de uso

La incorporación de agentes de inteligencia artificial en las operaciones empresariales aporta numerosos beneficios. Uno de los más significativos es el aumento de la productividad, ya que estos sistemas pueden encargarse de tareas repetitivas, liberando a los equipos humanos para que se concentren en actividades estratégicas o creativas que generen un mayor valor para la organización.

Además, la automatización de procesos con IA contribuye a la reducción de costos al minimizar errores humanos, optimizar la eficiencia operativa y eliminar gastos innecesarios derivados de procesos manuales poco eficaces.

Otro beneficio clave es la mejora en la toma de decisiones, ya que, gracias al machine learning, los agentes de IA pueden procesar grandes volúmenes de datos en tiempo real. Esto permite generar análisis más precisos y ofrecer información relevante que facilita la planificación y la definición de estrategias empresariales.

Por último, la implementación de IA en la interacción con los clientes permite personalizar recomendaciones, agilizar los tiempos de respuesta y optimizar la experiencia del usuario. Esto no solo mejora la satisfacción del cliente, sino que también aumenta la fidelización y la conversión, fortaleciendo la relación entre la empresa y su público objetivo.

Estos son algunos ejemplos concretos de agentes de IA en acción:

AgentForce de Salesforce: un asistente autónomo para ventas y servicio al cliente

Salesforce ha desarrollado AgentForce, un agente de inteligencia artificial diseñado para automatizar procesos de ventas y atención al cliente. Este sistema no solo responde preguntas básicas de los clientes, sino que también interactúa con herramientas empresariales para completar tareas como la programación de reuniones, el seguimiento de oportunidades de negocio y la actualización de bases de datos en tiempo real. Gracias a su integración con Salesforce Einstein 1, este agente es capaz de analizar datos en contexto, proporcionando información precisa a los equipos comerciales y permitiendo que los agentes humanos se concentren en tareas estratégicas de mayor valor.

Manus IA: la IA china que simula un inversor humano en bolsa

Manus IA, desarrollada en China, es un agente de inteligencia artificial especializado en la toma de decisiones financieras. Su propósito es simular el comportamiento de un inversor humano en los mercados bursátiles, analizando grandes volúmenes de datos en tiempo real y ajustando estrategias de inversión de manera autónoma. Manus IA utiliza modelos avanzados de machine learning para predecir tendencias, identificar oportunidades y minimizar riesgos en la compra y venta de activos financieros. Esta tecnología ha sido diseñada para ofrecer un enfoque más racional y libre de sesgos emocionales, optimizando así la rentabilidad de las inversiones en entornos de alta volatilidad.

Klarna AI Agent: atención al cliente sin intervención humana

El agente de IA de Klarna ha revolucionado la atención al cliente en el sector financiero, gestionando más del 60% de las consultas sin intervención humana. Este agente se encarga de responder preguntas sobre pagos, plazos y transacciones, ofreciendo soluciones inmediatas sin necesidad de escalar los casos a un operador humano. Además, es capaz de analizar el tono del cliente y ajustar su lenguaje para brindar respuestas más empáticas, mejorando la experiencia del usuario.

Tesla Autopilot: un agente de IA para la conducción autónoma

El Autopilot de Tesla es un agente de inteligencia artificial diseñado para asistir en la conducción de vehículos eléctricos. Este sistema analiza el entorno en tiempo real a través de cámaras, sensores y radares, permitiendo que el automóvil realice maniobras como mantener el carril, cambiar de vía y ajustar la velocidad según las condiciones del tráfico. A medida que más vehículos utilizan este sistema, el agente aprende de nuevas situaciones, mejorando su capacidad de toma de decisiones y acercándose a una conducción completamente autónoma.

Foto: chatgpt