Traducción: Lenguaje sencillo sobre blockchain
Para muchos, el futuro de los agentes de IA es como el personaje J.A.R.V.I.S. del universo cinematográfico de Marvel.
J.A.R.V.I.S., que significa "Just A Rather Very Intelligent System" (Solo un sistema bastante inteligente), fue originalmente un sistema de computación de lenguaje natural creado por Tony Stark, un industrial ficticio y destacado inversor. Más tarde se convirtió en un sistema de IA que actuaba como asistente de Stark. Después de más tiempo, J.A.R.V.I.S. obtuvo un cuerpo sintético y se convirtió en el robot "Visión".
Aunque los agentes de IA —sistemas de IA generativa autónomos y semi-autónomos que pueden realizar acciones de manera independiente— pueden estar lejos de tener capacidades físicas, tienen el potencial de acercarse e incluso superar a J.A.R.V.I.S. en algún momento del próximo año.
La creciente popularidad de los agentes de IA en la segunda mitad de 2024 se asemeja a la rápida aparición de ChatGPT y otros sistemas de IA generativa en 2022 que cambiaron el mercado de IA. Los proveedores parecen haber pasado rápidamente del desarrollo de los últimos grandes modelos de lenguaje (LLM) y chatbots de IA a la creación de agentes y modelos de acción.
Por ejemplo, Salesforce lanzó Agentforce, una herramienta de construcción de agentes de bajo código, el otoño pasado. Microsoft lanzó AI Agents Service, una plataforma comunitaria que ayuda a los desarrolladores a construir agentes de IA.
Otros proveedores también han introducido agentes de IA en las empresas, automatizando varios procesos comerciales. La firma de análisis Forrester Research enumeró actualmente a 400 proveedores que están construyendo agentes.
“El analista de Forrester Research, Craig Le Clair, dijo: 'La emoción en torno a ellos es muy alta en este momento.'” Dijo: “Pero también hay ciertos riesgos, ya que estás liberando un proceso de automatización que puede ejecutarse automáticamente sin revisiones y balances humanos.”
La emoción y el riesgo coexistentes significan que los expertos en IA y los proveedores tienen grandes expectativas para los agentes de IA en 2025.
1. Eliminar la confusión a través de aplicaciones reales
Una de las expectativas es que, aunque 2024 sentará las bases para los agentes de IA, 2025 será el año en que los agentes de IA se preparen para las empresas, dicen los expertos del mercado de IA.
Esto significa que la confusión en torno a los agentes desaparecerá, dijo AJ Sunder, cofundador y CIO de Responsive, un proveedor de software de propuestas y respuestas impulsado por IA.
“Hay mucha confusión entre agentes y automatización, y entre agentes y RPA (automatización de procesos robóticos)”, dijo Sunder. “La mayor parte de esta confusión desaparecerá. Luego comenzaremos a ver más agentes desplegados y utilizados en el mundo real.”
RPA utiliza robots o automatización de procesos robóticos para automatizar tareas repetitivas sin depender de IA, mientras que los agentes implican tecnología de IA. RPA es determinista y predecible, mientras que los agentes no lo son.
“Su similitud radica en que ambos son colegas digitalizados”, dijo Le Clair. “Solo que, cuando le agregas IA a un colega digital, lo llamamos agente de IA, que es más inteligente, comprende el contexto y sabe cómo evitar bloqueos.”
Sunder dijo que algunas aplicaciones prácticas de los agentes aparecerán en el servicio al cliente; otras aparecerán en finanzas o detección de fraudes.
“Cualquier tarea compleja requiere que la IA recuerde, planifique y ejecute tareas complejas y de múltiples pasos. Creo que los agentes desempeñarán un papel enorme en esto”, dijo Sunder.
Una de las aplicaciones complejas es la creación de videos.
“Muchas de estas soluciones de agente de IA en realidad se pueden implementar de una manera que asista en el proceso de creación de videos”, dijo Shahzaib Aslam, director de investigación de Colossyan (una plataforma de video de IA).
Los agentes de IA pueden ayudar a crear un video atractivo, presentar argumentos persuasivos e incluir un llamado a la acción que anime a los clientes a actuar, como comprar un producto, dijo Aslam.
“Esto se convierte en una herramienta muy poderosa porque te ayudará a crear un video más atractivo y con mayores tasas de éxito”, dijo.
Los agentes no solo desempeñarán un papel en diferentes aplicaciones como la creación de videos, muchas personas comenzarán a usarlos para abordar problemas a gran escala, dijo el analista de Gartner, Tom Coshow.
Sin embargo, las aplicaciones y usos de los agentes de IA tienen diferentes niveles, dijo Peter van der Putten, director del laboratorio de IA y científico jefe de Pegasystems, un proveedor de automatización de flujo de trabajo y decisiones.
Él indicó que, en un extremo de la aplicación, los agentes de IA pueden leer, integrar y sintetizar información para llegar a ciertas conclusiones, pero no tomarán ninguna acción. En el otro extremo, los agentes de IA actúan según la información que han sintetizado.
“El verdadero éxito de los agentes no radica en la capacidad de inteligencia de los propios agentes, sino en cómo se integran en aplicaciones reales”, dijo.
Sin embargo, continuó diciendo que la mayoría de las empresas deben experimentar primero antes de ver el valor de los agentes de IA.
“A veces, incluso me sorprende lo que estos sistemas pueden hacer”, dijo van der Putten. “La única forma de entender esto es a través de experimentos seguros.”
2. Mejores modelos de razonamiento
Otra expectativa sobre los agentes de IA es que los grandes modelos de lenguaje (LLM) continuarán actuando como su cerebro. Esto significa que los LLM necesitarán volverse más fuertes en razonamiento para que los agentes de IA puedan llevar a cabo mejor sus tareas.
Aslam dijo que el encadenamiento de pensamiento ya ha demostrado esto.
El concepto es que los modelos no solo generan una respuesta a una pregunta, sino que generan múltiples respuestas y razonan a través de una serie de pasos para llegar a una respuesta final.
Aunque esto puede ser costoso, ya que las empresas necesitarán ejecutar múltiples razonamientos para generar encadenamientos de pensamiento, también mejora la capacidad de razonamiento de los modelos, dijo Aslam.
Él añadió que este será un área que la industria de IA y el mundo académico explorarán en profundidad en 2025.
“La forma en que se incorpora la interpretabilidad en los modelos tiene mucho sentido; veremos más trabajo e investigación dedicados a esta dirección, es decir, ampliar la escala computacional al razonar y hacer que los modelos hagan predicciones de manera sistemática y razonada, no solo generando contenido simple”, continuó.
3. Agentes de tareas específicas
Aunque es probable que surjan más escenarios de aplicaciones de tipo agente para 2025, esto no eliminará la necesidad de intervención humana.
Sin embargo, a medida que los agentes de IA traen nuevos niveles de automatización, el temor de que los puestos de trabajo sean reemplazados sigue presente.
Algunos en la industria afirman que, aunque para 2025 los agentes de IA tendrán cierta autonomía, no serán completamente autónomos. En otras palabras, los agentes de IA ejecutarán una parte del trabajo de una persona, pero no tomarán el control de todo el trabajo. Por ejemplo, un agente de IA puede ayudarte a encontrar la información de contacto de una agencia de viajes que deseas usar, pero no puede completar todo el proceso de reserva.
"Veremos que los agentes no tomarán el control de todo el trabajo de forma totalmente independiente, sino que asumirán parte de la responsabilidad de una persona o parte de un proceso, y luego trabajarán junto con sistemas de automatización tradicionales, colaboración humana y otros agentes", dijo Mark Greene, vicepresidente senior y gerente general de UiPath.
Los agentes que asumen parte de la responsabilidad serán especializados y realizarán tareas de una sola manera. Esto hará que los agentes de IA sean más precisos al completar tareas, dijo Greene.
"Cuanto más clara sea la responsabilidad, más fácil será medir su efectividad", dijo.
4. Infraestructura para agentes de IA
Además del auge de los agentes de IA de una sola tarea, 2025 también podría ser un año para construir la infraestructura de agentes de IA, dijo el analista de Futurum Group, Olivier Blanchard.
Para que los agentes de IA puedan comunicarse entre sí e incluso colaborar con humanos en la ejecución de tareas, se necesita una capa de coordinación, dijo Blanchard.
"2025 no será el año en que veamos agentes de IA completamente maduros," dijo. "2025 será el año en que construyamos la infraestructura para ello, estableciendo su marco fundamental."
Él agregó que los proveedores que podrían ayudar a construir esta infraestructura incluyen a fabricantes de chips como Qualcomm, Intel y AMD.
"Los procesadores de Qualcomm se utilizarán principalmente para la IA de tipo agente en los dispositivos", continuó Blanchard. Mientras tanto, los procesadores de NVIDIA se utilizan actualmente más para la colaboración en la nube con la IA de tipo agente.
"Las GPU de NVIDIA ya se están utilizando ampliamente para entrenar modelos de IA, lo que sienta las bases para la capa de IA de tipo agente en el futuro", dijo. "En dos años, la IA de tipo agente será una mezcla de software en la nube y en dispositivos, trabajando en conjunto."
Actualmente, NVIDIA colabora principalmente en la nube, mientras que Qualcomm se centra principalmente en el lado del dispositivo. Por otro lado, fabricantes de dispositivos como Apple y Samsung participarán en la creación de la capa de coordinación que permitirá a la IA de tipo agente trabajar de manera colaborativa entre plataformas, dispositivos y aplicaciones, dijo Blanchard.
"Ya tenemos estas bases", dijo Blanchard. "Lo que nos falta es un sistema que pueda 'hacer todo'."
5. Una de las formas de avanzar hacia una capa de coordinación es la IA multimodal.
Aunque sistemas de IA generativa como ChatGPT tienen capacidades de entrada y salida, no pueden conectar a los humanos con otras aplicaciones.
Sin embargo, con el desarrollo y la madurez de la IA multimodal, que permite que la entrada de imágenes genere salida de video, esto facilitará un mejor funcionamiento de la IA de tipo agente.
"A medida que los modelos se vuelven más inteligentes, nuestros agentes también se volverán más inteligentes", dijo Coshow.
Blanchard dijo que los agentes de IA necesitan una capa de coordinación que funcione en múltiples plataformas y dispositivos. La capa de coordinación consta de enlaces que permiten que los agentes de IA cambien de una plataforma o interfaz a otra, o de una aplicación a la siguiente.
Si Qualcomm establece su propia capa de coordinación y AMD también establece la suya, esto representará un gran desafío para la interoperabilidad de la IA de tipo agente.
"Si todos los fabricantes de chips están utilizando sus propias capas de coordinación, no necesariamente podrán comunicarse bien entre sí", dijo Blanchard.
6. Desafíos para la IA de tipo agente en 2025
Al igual que con otras tecnologías de IA, la IA de tipo agente enfrentará una serie de desafíos en 2025. Uno de ellos es el problema de los datos.
Debido a que los datos a menudo están dispersos entre diferentes fuentes y procesos, proporcionar a la IA de tipo agente los datos necesarios para ejecutar tareas puede volverse muy desafiante, dijo Greene.
Otro problema es la falta de conocimiento sobre el proceso de diseño de automatización de agentes, agregó Greene.
Por ejemplo, la industria necesita entender cuándo deberían interactuar los humanos con la IA de tipo agente, cómo interactuar y a través de qué canales comunicarse con la IA de tipo agente, dijo.
Otro desafío es el problema de la confianza, dijo Sunder.
"Si la tecnología subyacente sigue dependiendo de la IA generativa y de grandes modelos de lenguaje, entonces estas desventajas también serán heredadas por la IA de tipo agente", dijo.
A pesar de estos obstáculos, Sunder cree que 2025 será un año importante para la IA de tipo agente.
"Descubriremos en qué escenarios la IA de tipo agente tiene sentido, cómo desplegarlos, cómo ganar confianza y luego soltarlos completamente", dijo. "Este compromiso de que puede ser completamente autónomo, creo que eventualmente se logrará; pero si se logrará en 2025, creo que es poco probable."