La IA agentiva ha sustituido a la generativa en el punto álgido de esta última tendencia. El problema es que aún no existe una definición ampliamente compartida sobre lo que es un agente de IA.
Con decenas, si no cientos, de proveedores promocionando sus productos de IA agentiva, la falta de una definición sobre qué es esto podría generar confusión entre los directores de informática (CIO, en inglés) y otros responsables de TI que desean adquirir e implementar esta tecnología emergente.
Algunos expertos en IA definen la IA agentiva como una herramienta capaz de tomar decisiones autónomas dentro de la empresa, aprender de experiencias pasadas y adaptar sus respuestas, mientras que otros sugieren que cualquier IA con cierta capacidad de toma de decisiones puede considerarse agentiva. En la mayoría de los casos, los proveedores aún no ofrecen una IA verdaderamente agentiva con autonomía real, según algunos críticos, sino que promocionan como tal los chatbots, asistentes o complementos más sencillos para los modelos de lenguaje grande (LLM).
Muchos de los llamados agentes no son más que envoltorios de LLM o ‘flujos de trabajo LLM santificados’, afirma Zach Bartholomew, vicepresidente de producto de Perigon, proveedor de una herramienta de búsqueda basada en el contexto y alimentada por IA.
El auge de los agentes
En la actualidad, hay mucho ‘lavado de imagen con los agentes’ en el sector de las tecnologías de la información, afirma Chris Shayan, director de IA de Backbase, un proveedor de software bancario. “He asistido a docenas de presentaciones de proveedores en las que la automatización básica se renombró como agentes autónomos”, afirma. “Muchas soluciones que se comercializan como agentes son en realidad algoritmos tradicionales con mejores interfaces, y hay una gran diferencia que los directores de informática y los directores de tecnología tratan de entender”.
Según la definición de Shayan, los verdaderos agentes pueden razonar a través de múltiples pasos y tienen cierta autoridad para tomar decisiones de forma independiente. Por ejemplo, el sector bancario ha comenzado a implementar agentes de IA que pueden detectar patrones de transacciones inusuales y tomar las medidas adecuadas sin supervisión humana constante, afirma.
“La verdadera autonomía en el software significa la capacidad de gestionar procesos de principio a fin de forma independiente, desde la recopilación de información, el análisis de opciones y la ejecución de acciones hasta el aprendizaje a partir de los resultados”, añade Shayan. “Lo que distingue a un agente verdadero de otros sistemas de IA es esta capacidad de operar dentro de unos límites definidos, al tiempo que se adapta a las nuevas situaciones que se le presentan”.
Los CIO que están a la vanguardia de esta tendencia también están descubriendo que no todos los procesos empresariales están preparados para la IA agente, dado el estado actual de la tecnología, los datos de que disponen y la forma en que los distintos procesos están entrelazados en su negocio.
Este agente no es autónomo
Sin una definición clara y estandarizada, los responsables de TI pueden adquirir productos que no funcionan como se anuncia, según los críticos. “Cuando todo se llama agente, los CIO pueden malgastar el presupuesto en software que no ofrece una verdadera autonomía, lo que provoca frustración en los equipos, desperdicio de recursos y pérdida de confianza en la IA”, afirma Bartholomew. “Sin duda, nos dirigimos hacia un futuro en el que realmente tendremos agentes, pero no creo que hayamos llegado todavía”.
La confusión puede dar lugar a expectativas desalineadas y a decisiones de compra erróneas, añade Shayan. “Cuando los directores de informática implementan lo que creen que es una solución basada en agentes, pero lo que obtienen es una automatización glorificada, pierden el potencial transformador de los verdaderos agentes y siguen pagando el sobrecoste”, afirma. “Esto conduce a un retorno de la inversión decepcionante y puede perjudicar a otras iniciativas de IA más amplias”.
La sempiterna autonomía
Al igual que existen diferentes definiciones de los agentes de IA, hay cierto desacuerdo entre los expertos en IA sobre el problema. Bartholomew cree que los verdaderos agentes están a un año de su implementación, pero David Lloyd, CAIO del proveedor de software de recursos humanos Dayforce, considera que la IA agente es más un espectro de capacidades que una definición de sí o no.
Muchas herramientas de IA están empezando a tener cierto nivel de autonomía, incluidos los asistentes de IA que aprenden de las acciones pasadas de los usuarios y luego actúan o hacen recomendaciones basadas en ese conocimiento, afirma Lloyd. “Se trata de un continuo. Simplemente, un extremo es muy ambicioso y el otro es muy práctico”.
Para Lloyd, definir la IA agentiva es menos importante que encontrar los usos adecuados para las IA que están adoptando las organizaciones. “Preguntémonos: ‘¿Aporta valor empresarial o valor cuantificable?’. Porque si no es así, entonces todo son maravillosas conjeturas”.
La línea divisoria entre los agentes y otras IA seguirá difuminándose a medida que los LLM añadan funcionalidades que se parezcan cada vez más a los agentes, añade Ilia Badeev, director de ciencia de datos de TrEvolution, un proveedor de software y servicios para viajes. En la actualidad, ‘agente de IA’ es más una etiqueta de marketing que un término bien definido, sostiene Badeev, y muchos proveedores están utilizando la palabra ‘agente’ para referirse a los asistentes de IA y otras herramientas con el fin de subirse al carro de la moda. “No hay una diferencia clara entre los agentes y los asistentes de IA”, afirma. “No es más que una diferenciación de marketing”.
Badeev recomienda a los CIO y responsables de compras de TI que no se centren en si un producto se etiqueta como agente, sino que busquen las capacidades que necesitan. En algunos casos, los responsables de TI pueden necesitar agentes, pero hay muchas otras herramientas de IA que pueden resultar útiles. “Lo único que importa es qué tipo de funcionalidad se obtiene. ¿Qué precisión tiene la IA en estas funcionalidades? ¿Cuál es el precio?”, añade.
Urge hacer las preguntas adecuadas
Bartholomew y Lloyd recomiendan a los directores de informática y a los responsables de compras de TI que hagan una serie de preguntas antes de comprar un agente de IA a un proveedor. Lloyd recomienda a las organizaciones que empiecen poco a poco, con capacidades secuenciales, cuando implementen tecnologías similares a los agentes. “El término que utilizo cuando hablo con la gente es que deben ser cautelosos”, expone. “Desde el punto de vista empresarial y de las compras, ¿tiene una cartera de casos de uso y tareas simples y quizás más complejos que haya acumulado en la organización y que le gustaría resolver?”.
Si los directores de informática quieren un agente de IA, deben hacer las siguientes preguntas, afirma Bartholomew: ¿Puede planificar y ejecutar procesos de varios pasos por sí solo?; ¿aprende o mejora con el tiempo o solo ejecuta un script?; ¿qué tipo de decisiones puede tomar por sí mismo?; ¿puede tomar medidas significativas sin que alguien tenga que aprobarlo?; ¿mejora con el tiempo?; ¿cómo se integra con el resto de TI existente?
Aunque los agentes están diseñados para tomar decisiones por sí mismos, los CIO también querrán conservar la opción de auditar las acciones del agente, añade Bartholomew. “En un futuro previsible, creo que vamos a tener a un humano en el circuito. No creo que cada vez que se realice una acción sea necesario que haya un humano en el circuito, pero al final siempre habrá alguien supervisando cómo funcionan estas cosas”.
Fuente: CIO