A pesar del revuelo en torno a la IA en los últimos años, el impacto disruptivo de la tecnología ha sido bastante modesto. Los expertos dicen que es possible que eso cambie el próximo año a medida que los agentes de IA se abran paso en todos los aspectos de nuestras vidas.
Desde el sorprendente éxito de ChatGPT a finales de 2022, se han invertido miles de millones de dólares en industria de la inteligencia synthetic a medida que las nuevas empresas y las grandes empresas tecnológicas intentan capitalizar la promesa incuestionable de la tecnología.
Pero si bien cientos de millones de personas en todo el mundo utilizan regularmente chatbots de IA, darles un uso productivo está resultando más difícil. Una investigación reciente de Boston Consulting Group encontró que sólo el 26 por ciento de las empresas que han experimentado con IA han superado la prueba de concepto para obtener un valor actual de la tecnología.
Esto podría deberse a que las versiones actuales de la tecnología son, en el mejor de los casos, una especie de copiloto. Pueden ayudar a los usuarios a realizar algunas tareas de manera más eficiente, pero sólo con una estrecha supervisión y el riesgo siempre presente de cometer errores. Sin embargo, la situación podría estar a punto de cambiar, según voces líderes de la industria de la IA, que dicen que los agentes autónomos de IA están preparados para tener un gran año en 2025.
“Por primera vez, la tecnología no sólo ofrece herramientas para que los humanos realicen su trabajo”, dijo recientemente el director ejecutivo de Salesforce, Marc Benioff. escribió en Tiempopublicación de su propiedad. “Está proporcionando mano de obra digital inteligente y escalable que realiza tareas de forma autónoma. En lugar de esperar la intervención humana, los agentes pueden analizar información, tomar decisiones y actuar de forma independiente, adaptándose y aprendiendo sobre la marcha”.
En el centro de todos los agentes de IA se encuentra el mismo tipo de modelo de lenguaje grande (LLM) que impulsa servicios como ChatGPT. Esto hace posible que los humanos interactúen con agentes a través del lenguaje, pero el algoritmo también es un “motor de razonamiento” que presenta un plan paso a paso para abordar las tareas.
Los agentes también suelen tener acceso a fuentes de datos externas relevantes para su aplicación (por ejemplo, bases de datos de clientes o registros financieros) y herramientas de software program que pueden utilizar para alcanzar sus objetivos.
En la actualidad, las capacidades de razonamiento de los LLM son limitadas, lo que restringe dónde se pueden implementar los agentes. Pero con la llegada de modelos como el o1 de OpenAI y el R1 de DeepSeek, que son modelos de razonamiento especializados, existe la esperanza de que los agentes pronto puedan volverse mucho más capaces.
Los principales actores están invirtiendo mucho en esa promesa.
En octubre, Microsoft presentó Copilot Studioque permite a las empresas crear agentes personalizados capaces de realizar tareas como atender consultas de clientes e identificar oportunidades de ventas. El mismo mes, Salesforce lanzó su plataforma Agentforceque también permite a los clientes crear sus propios bots. Y el mes pasado, Benioff dijo TechCrunch su objetivo es desplegar mil millones de agentes en un año.
Los principales laboratorios de investigación de IA también se centran cada vez más en los agentes. Anthropic presentó recientemente una versión de su modelo Claude 3.5 Sonnet que podría tomar el management de la computadora de un usuario, y el recientemente anunciado Gemini 2 de Google ha sido entrenado para realizar tareas similares. OpenAI también tiene planes de revelar un agente con el nombre en código “Operador” a principios del nuevo año.
Las empresas emergentes también buscan participar en la acción. Según Pitchbook, el número de acuerdos de financiación para empresas centradas en agentes aumentó más del 80 por ciento en septiembre en comparación con el año anterior. El valor medio de las transacciones también aumentó casi un 50 por ciento.
Pero existe cierto escepticismo sobre la rapidez con la que los agentes irrumpirán en escena. Como El borde notaslas empresas de IA han sido invirtiendo miles de millones en investigación y desarrollo con pocos ingresos que mostrar y todavía están buscando una aplicación excelente que justifique sus altísimas valoraciones. Consideraciones prácticas podrían significar que el progreso sea más lento de lo que esperan.
Para empezar, estos modelos todavía son propensos a sufrir “alucinaciones” en las que generan respuestas incorrectas o engañosas a las consultas. Esto es bastante problemático en un chatbot, pero mucho más preocupante cuando se trata de un agente capaz de actuar de forma independiente.
Cuarzo notas Este riesgo puede generar una sobrecarga appreciable, ya que las empresas tienen que implementar muchas capas de seguridad diseñadas para detectar errores. Esto podría volverse increíblemente complejo a medida que aumenta el número de agentes y requerir inversión en nuevas plataformas e incluso “agentes guardianes” para monitorear sus actividades.
Agentes también puede ser caro porque “razonar” los problemas requiere que realicen múltiples llamadas al LLM subyacente. Esto se suma rápidamente, ya sea en términos de dólares gastados con un proveedor de LLM o de energía consumida por las empresas que albergan sus propios modelos.
No obstante, muchos en la industria esperan que 2025 sea un punto de inflexión en la implementación.
“Creo que 2025 será el año en que los sistemas agentes finalmente lleguen a la corriente principal”, dijo el nuevo director de producto de OpenAI, Kevin Weil, en un evento de prensa antes del Dev Day anual de la compañía, según El borde.
El Informe de Predicciones Globales 2025 de Deloitte pronostica que las empresas que ya utilizan IA generativa, un cuarto lanzará pilotos o pruebas de concepto con agentes de IA, y crecerá a la mitad para 2027. Y la segunda mitad del año podría ver la adopción whole de agentes en algunos flujos de trabajo.
Otros son más optimistas. Konstantine Bühler de Sequoia Capital dijo Bloomberg que en 2025 surgirán redes o “enjambres” de Agentes de IA trabajando juntos dentro de las empresas. Kari Briski, vicepresidente de software program de IA generativa de Nvidia, está de acuerdo y cree que esto hará necesario el surgimiento de Orquestadores de IA—Esencialmente administradores de IA que supervisan y coordinan a numerosos agentes.
No importa quién tenga razón, parece seguro que los agentes serán la principal preocupación de la industria de la IA en 2025. Si vale la pena, el mundo del trabajo podría verse muy diferente para fin de año.
Crédito de la imagen: Gabriella Clara Marino en desempaquetar
