La Aplicación Asesina de la IA: Cómo los Agentes de la IA Podrían Cambiar Todo

Encontrando la Aplicación Blockbuster de la IA

Desde el lanzamiento público de ChatGPT, la tecnología de la IA ha hecho titulares y ha capturado la atención del público en general, especialistas en TI y inversores.

Esto ha sido especialmente cierto a medida que la capacidad de la IA generativa ha crecido exponencialmente. Además, una nueva ola de competencia ha acelerado el progreso en el campo, con la IA china como DeepSeek desafiando la estructura de costos y los precios de las IA fabricadas en EE. UU.

Sin embargo, la industria de la IA está un poco en terreno inestable, ya que los cientos de miles de millones en infraestructura de IA aún no han generado los niveles de ingresos necesarios para justificar la inversión.

Las revoluciones tecnológicas anteriores se han basado en la aplicación rentable de la tecnología en la “economía real”, como el trabajo de oficina (Windows y Office), entretenimiento (videojuegos y transmisión), anuncios (Google), comunicaciones (teléfonos inteligentes) o comercio (pago en línea y comercio electrónico).

Hasta ahora, la IA aún no ha revolucionado la forma en que la mayoría de las personas trabajan o viven su vida diaria. Pero esto probablemente esté a punto de cambiar con la aparición de IA especializada con un rango explosivo de rendimiento y capacidades: los agentes de la IA.

¿Qué son los Agentes de la IA?

La idea central de los agentes de la IA es crear IA que puedan operar de forma independiente en un entorno determinado. Esto les da roles prácticos muy diferentes a los de las IA generativas como los LLM (Modelos de Lenguaje Grande) o los generadores de imágenes, que reaccionan principalmente a los estímulos creados por humanos.

En este contexto, “entorno” puede significar tanto situaciones específicas en el mundo real, como un coche en la carretera y la IA para la función de conducción autónoma, como un lugar completamente virtual, como un software o interfaz digital específica.

Debido a que el agente de la IA actúa de forma autónoma en su papel asignado, no requiere la intervención constante de humanos a través de estímulos. Por lo tanto, también puede tomar medidas por sí mismo, sin necesidad de confirmación o supervisión.

En la práctica, la mayoría de los agentes de la IA también tendrán condiciones y reglas incorporadas para solicitar retroalimentación de un supervisor humano.

Según Google, las características clave de los agentes de la IA son:

• Razonamiento: pueden analizar datos, identificar patrones y tomar decisiones informadas basadas en evidencia y contexto.
• Actuación: La capacidad de tomar medidas o realizar tareas, lo que puede incluir acciones físicas o digitales.
• Observación: Recopilar información sobre el entorno o situación para comprender su contexto y tomar decisiones informadas.
• Planificación: Desarrollar un plan para lograr objetivos, con la identificación de los pasos necesarios, acciones potenciales y el mejor curso de acción.
• Colaboración: Trabajar de manera efectiva con otros, ya sean humanos u otros agentes de la IA.
• Auto-mejora: Los agentes de la IA pueden aprender de la experiencia, ajustar su comportamiento según la retroalimentación y mejorar continuamente su rendimiento y capacidades con el tiempo.

Fuente: DevRevAI

¿Es Algo Nuevo?

Este conjunto de características coloca a los agentes de la IA un paso por delante de las iteraciones anteriores de las herramientas de la IA, como los asistentes y los bots de la IA, con capacidades más proactivas, autonomía y la capacidad de manejar tareas más complejas.

Fuente: Google

Los agentes de la IA con “cuerpos” físicos pueden interactuar directamente con el mundo real, mientras que los agentes de la IA digitales probablemente se especializarán en entornos de trabajo virtuales específicos.

En ambos casos, dar a la IA la suficiente agencia y acciones posibles para ser útil, pero no demasiado para evitar daños inesperados por errores, es crucial.

En general, es probable que el crecimiento paralelo en la calidad de las decisiones de la IA y el aumento de la familiaridad con ellas permitan a las personas y las autoridades dar más libertad a la toma de decisiones de la IA. Esto, sin embargo, plantea interesantes preguntas legales y éticas sobre la responsabilidad de las acciones de la IA (ver a continuación una discusión sobre este tema).

El Potencial de los Agentes de la IA

La capacidad de los agentes de la IA para trabajar de forma independiente es lo que podría hacerlos la aplicación asesina de la IA. La vida moderna está llena de tareas repetitivas no tan complejas que, al mismo tiempo, son demasiado complejas para ser asignadas a una forma más simple de automatización.

Este es, por ejemplo, por qué Tesla tuvo que dar un paso atrás en la automatización y robotización de su línea de montaje en 2018. Los robots podrían hacer un gran trabajo, pero incluso la más mínima perturbación o cambio inesperado en el requisito haría que toda la línea de montaje se detuviera.

“Teníamos esta red loca y compleja de cintas transportadoras… Y no funcionaba, así que nos deshicimos de todo eso. Sí, la automatización excesiva en Tesla fue un error. Para ser preciso, mi error. Los humanos están subestimados.”

Elon Musk

Sin embargo, las IA modernas no son solo un conjunto elaborado de reglas rígidas que tratan de anticipar todo con anticipación. En cambio, son capaces, hasta cierto punto, de adaptarse y evolucionar a nuevas condiciones si se les proporciona suficientes datos relevantes durante su entrenamiento.

Así que esto podría hacer que la IA sea especialmente relevante para tareas repetitivas, desde guiar a un cliente a través de un algoritmo de solución de problemas hasta conducir camiones en una carretera.

A diferencia de los humanos, dicha IA podría trabajar las 24 horas del día, los 7 días de la semana, y no requeriría salario, seguro de salud, etc.

Hay muchas formas de clasificar el nivel que hemos alcanzado en las capacidades de la IA. En general, tienden a comparar la capacidad de la IA con la población humana en general, con los nuevos agentes de la IA alcanzando tal vez pronto las habilidades del 50-90% de la población en tareas específicas y de dominio limitado, generalmente consideradas como un punto medio en el progreso de la IA, y solo el comienzo para la IA general.

Fuente: Cobus Greyling

¿Cómo Funcionan los Agentes de la IA?

Los agentes de la IA están compuestos por varios “componentes” clave que interactúan entre sí:

• Sensores: para los agentes de la IA físicos, esto puede incluir cámaras, micrófonos, LIDAR, antenas de radio, etc. Para los agentes de la IA digitales, esto puede ser una función de búsqueda, una herramienta para leer archivos, extraer datos de un software o base de datos específica, etc.
• Actuadores: Esto es cómo la IA puede realizar su trabajo. Cuando es físico, puede ser ruedas o brazos robóticos. Cuando es digital, puede ser la capacidad de crear o modificar archivos, escribir informes, realizar análisis de datos, etc.
• Cerebros: hechos de las herramientas de la IA cada vez más complejas construidas a partir de redes neuronales, estos son los centros de decisión de los agentes de la IA.
• Base de datos: esto es el centro de conocimiento con hechos, datos de entrenamiento y correcciones humanas que permiten que el “cerebro” tome la decisión correcta.

Fuente: Thomas Latterner

La combinación de estos componentes permite a los agentes de la IA tener memoria y una personalidad construida sobre la base de un LLM especializado.

La memoria es una parte muy importante de la IA aquí y una mejora radical con respecto a los bots anteriores: esto es porque la falta de memoria es la fuente de la mayoría de las quejas sobre los chatbots y sistemas similares: esto es por qué la mayoría de los bots se atascan en bucles de razonamiento, por qué no pueden recordar la información previa ya proporcionada, etc.

Tipos de Agentes de la IA

Además de la división física vs digital, hay otras formas de categorizar a los agentes de la IA:

• Una forma es considerar si los agentes interactúan con humanos o trabajan en segundo plano.
• Otra forma es considerar el uso de un solo agente para una tarea determinada o múltiples agentes que se comunican entre sí para realizar un trabajo más elaborado, con cada agente teniendo su propio modelo y compartiendo datos o no con los demás.
  • Cuando se utilizan múltiples agentes, se puede establecer una jerarquía, con uno o varios agentes a cargo de coordinar y “dar órdenes” a los agentes de nivel inferior.
• Otra posibilidad para la categorización de los agentes de la IA es considerar los objetivos finales y la complejidad.
  • Los agentes de la IA basados en objetivos se centrarán en un resultado final y adaptarán su comportamiento o acciones hasta que se logre el objetivo. Por ejemplo, un agente de la IA de un almacén dará instrucciones para mover un paquete hasta que llegue a su destino.
  • Los agentes basados en utilidad también se centran en el objetivo, pero también en la mejor manera de alcanzarlo. Así, por ejemplo, un coche autónomo irá desde el punto A al punto B, pero también tendrá en cuenta la seguridad y, eventualmente, la eficiencia del combustible, el tiempo de viaje, el tipo de carreteras, etc.

Fuente: Ampcome

¿Por Qué Utilizar Agentes de la IA en Lugar de IA Generalista?

Hay muchas razones por las que la industria de la IA se está volviendo hacia los agentes de la IA en lugar de los modelos universales.

La primera es una cuestión de complejidad técnica y factibilidad. Una inteligencia general humana (AGI) todavía está fuera de nuestro alcance, por lo que parece mucho más realista crear, por ejemplo, un agente de la IA dedicado capaz de conducir un coche como un humano, sin tener ninguna de las otras capacidades de razonamiento humanas en otros asuntos.

Otra cuestión es la eficiencia. Un modelo utilizado para conducir un coche no necesita ser extremadamente bueno en hablar, caminar, realizar búsquedas en la web, calcular, etc. Así, varios agentes de la IA individuales para cada tarea tienen mucho más sentido que tratar de desplegar un sistema de IA/robot general, como se muestra a menudo en la ciencia ficción.

Finalmente, los costos son un problema grave para todos los proyectos de la IA. Esto es cierto para los costos de entrenamiento y los miles o incluso millones de GPU que requieren. Pero esto también es cierto para los costos de operar la IA en hardware de computación, así como la energía consumida. Así, los agentes de la IA más especializados, más simples, que también realizan mejor su trabajo, son preferibles.

De la IA Especializada a la IA Generalista

Para tareas estrechas y repetitivas, los agentes de la IA muy especializados probablemente sean los mejores. Sin embargo, para aprovechar al máximo los beneficios de la revolución de la IA, se requerirán sistemas ligeramente más competentes. Como, por ejemplo, una IA que no solo pueda generar automáticamente una lista de equipos que necesitan mantenimiento, sino que también pueda programar a los técnicos para realizar dicho mantenimiento y gestionar sus horarios y salarios, etc.

En algunas aplicaciones, esto podría ser un paso necesario para ayudar realmente a los trabajadores humanos, ya que las tareas y el análisis no se pueden separar completamente entre sí.

Por ejemplo, una IA que realice un diagnóstico necesitará poder analizar imágenes médicas, entender un texto o voz que describa los síntomas, integrar los resultados de las pruebas médicas y la historia del paciente, encontrar la literatura científica y el protocolo médico relevantes, etc.

Fuente: Nature

Es probable que tales IA generalistas, pero específicas de la aplicación, se construyan a través de constructos de múltiples agentes, con cada elemento subordinado destacándose en una tarea, mientras que una IA supervisora integrará la salida individual de los agentes en un todo coherente.

La aplicación específica de casos de uso no es la única posibilidad. Por ejemplo, los agentes de la IA múltiples que utilizan agentes de diferentes campos podrían ser útiles para hacer nuevos descubrimientos científicos, al reunir diferentes conjuntos de datos.

Aplicaciones de los Agentes de la IA

Aunque es probable que muchas aplicaciones aún no sean entendidas, como nadie podía visualizar la Internet moderna en 1995, algunas actividades ya están listas para aplicaciones de los agentes de la IA:

• Servicio al Cliente: Desde chats en línea hasta tomar pedidos en restaurantes, el proceso relativamente sencillo de la mayoría de las solicitudes de los clientes hace que sea más fácil automatizar. Hasta ahora, los chatbots han sido insuficientes, pero los agentes de la IA más inteligentes probablemente reemplazarán muchos de estos trabajos, con algunos humanos en la parte posterior para manejar las solicitudes más complicadas.
• Investigación Científica: Esto incluirá analizar conjuntos de datos muy complejos y grandes, y navegar por miles de publicaciones científicas, incluidas en idiomas no ingleses. También cubrirá IA especializada en tareas técnicas muy específicas, como predecir el plegamiento de proteínas, la composición atómica de materiales, etc.
• Sitios Web y Marketing: Muchos de los mercados en línea y anuncios de hoy en día ya están parcialmente manejados con plantillas y optimización automatizada. A medida que se aprecian más experiencias personalizadas por parte de los clientes, es probable que los agentes de la IA flexibles realicen tan bien como muchos humanos en este campo.
• Traducción y Derecho: Muchas tareas humanas dependen de tener un conjunto único de conocimientos sobre un tema muy específico con mucho que saber, más que el tema sea especialmente difícil de analizar. La capacidad de la IA para buscar en grandes cantidades de datos puede ayudar.
  • Sin embargo, el riesgo de “alucinaciones” es muy alto, especialmente porque el cliente es poco probable que pueda detectar un error, así que solo un agente ultraconfiable podrá realizar estas tareas.
  • La traducción en tiempo real y la voz a voz, especialmente para situaciones no críticas como el turismo, probablemente se convertirán en una expectativa estándar para nuestros teléfonos inteligentes.
• Arte: Probablemente una de las funciones más controvertidas de la IA es la idea de sacar del trabajo a miles de músicos, pintores, diseñadores gráficos, etc., lo que no se sienta bien con mucha gente. Sin embargo, también podría empoderar a equipos mucho más pequeños, o incluso a individuos, para competir con empresas más grandes en la creación de películas, videojuegos, libros, etc.
• Atención Médica: Ya ahora, Elon Musk está recomendando a sus seguidores que usen la IA de X, Grok, para una segunda opinión médica. A largo plazo, es probable que la IA médica dedicada sea de ayuda a los médicos para analizar datos médicos y sugerir tratamientos.
  • Como la cirugía robótica se vuelve más común, también podemos imaginar un futuro en el que los cirujanos de la IA puedan realizar algunos actos quirúrgicos sin asistencia humana.
• Seguridad: Esto se extiende desde la seguridad local hasta la policía e incluso el ejército. La IA puede ser excelente en el papel de detección de amenazas y, eventualmente, identificación de objetivos. Sin embargo, por ahora, es prácticamente un tabú darles demasiada autonomía en este sector, especialmente para cualquier decisión letal.
• Logística y Transporte: ya en uso creciente en almacenes, los robots y los drones probablemente se harán cargo de los trabajos de entrega y logística de paquetes y la cadena de suministro en general a medida que se vuelvan más inteligentes y capaces de manejar obstáculos del mundo real.
  • Y, por supuesto, los coches y camiones autónomos podrían ser una revolución aún mayor, cambiando completamente cómo manejamos la movilidad y potencialmente haciendo que la propiedad de un coche personal sea una rareza.
• Finanzas: Los “algoritmos” ya son una gran parte de los mercados financieros de hoy en día, así que debemos esperar que la IA más inteligente se involucre aún más. Los agentes de la IA personalizados también podrían volverse comunes en la evaluación de casos de seguros, solicitudes de préstamos, etc.
• Manufactura: Las tendencias de la impresión 3D, las máquinas CNC y otras herramientas nuevas para una producción flexible han hecho que las fábricas modernas sean mucho más versátiles que las antiguas líneas de montaje. Los agentes de la IA encarnados en robots industriales y humanoides podrían impulsar esta tendencia aún más.

Legalidad, Regulación y Ética

Responsabilidades

En cualquier discusión sobre la IA, el tema de la gestión responsable de la tecnología es muy debatido.

Por un lado, demasiada regulación obstaculizaría el progreso y, probablemente, solo entregaría las IA más avanzadas a jurisdicciones más flexibles. En el contexto de una carrera de tecnología de la IA entre EE. UU. y China, está claro que este no es un resultado deseable para ninguna de las partes.

Por otro lado, nadie quiere una IA descontrolada sin responsabilidad.

Así, se necesitará un marco legal claro. Por ejemplo, si un coche autónomo se estrella, ¿es el proveedor del agente de la IA responsable? Y cuanto más autonomía se les dé a los agentes de la IA, más podrían impactar a personas reales y resultar costosos.

Esto también cubre el tema del mal uso de la IA, como, por ejemplo, robo de identidades, fraude, etc.

En muchos casos, no está claro qué agencia o autoridades deben regular la IA. ¿Debería ser un cuerpo especializado dedicado? ¿O debería la IA en finanzas ser regulada por la SEC, los drones aéreos por la FAA, etc.?

Estas son más preguntas legislativas y regulatorias, pero como a menudo pueden quedarse atrás de años de progreso tecnológico, es probable que algunas de las preguntas más apremiantes sobre el marco regulatorio de los agentes de la IA se respondan pronto.

Trabajos y Desigualdad

Un efecto temido del desarrollo de la IA es el crecimiento del desempleo masivo, a medida que la IA reemplaza cada vez más trabajos mucho más rápido de lo que la gente puede capacitarse o se crean nuevos trabajos.

En teoría, esto debería ser un paso en el camino hacia una civilización utópica, post-escasez. En la práctica, esto podría empujar a millones de personas a la pobreza antes de que lleguemos a ese punto. Y, a diferencia de las olas de automatización anteriores, la IA podría reemplazar a trabajadores de conocimiento muy calificados.

Fuente: Intellipoint

El peligro de monopolios o una desigualdad de riqueza cada vez mayor también es serio, ya que históricamente se ha demostrado que es peligroso y desestabilizador para la sociedad en general.

Ética

¿Qué se puede y no se puede dar a la IA para que lo maneje? Esta es una pregunta cada vez más apremiante para cualquier tarea que vaya más allá de mover pallets en un almacén o auto-responder correos electrónicos.

La cuestión es aún más apremiante cuando hay una tentación de usar la IA para sistemas de destino en drones militares. Incluyendo en Ucrania, con un “apuro por drones habilitados para la IA en los campos de batalla de Ucrania“.

Reuters informó que la carrera por los drones habilitados para la IA es “llevar la guerra a un territorio inexplorado, ya que los combatientes corren para obtener una ventaja tecnológica en la batalla.” En Ucrania, el desarrollo de drones de la IA se centra en tres áreas clave: identificación de objetivos, mapeo de terrenos para la navegación y la creación de “enjambres” interconectados de drones.

Una empresa, Swarmer, está construyendo software para conectar drones, lo que permite que las decisiones se ejecuten instantáneamente en un enjambre con un mínimo de entrada humana.

¿Queremos realmente dar a las IA esta capacidad? Pero ¿queremos que solo “el enemigo” la tenga?

Estos son temas que probablemente necesitan ser discutidos y decididos a nivel internacional. También son un tema del que la industria de la IA no debe apartarse.

Agentes de la IA ya en Servicio

Agentes de OpenAI

Como líder de larga data en la IA, no es sorprendente ver a OpenAI con varios agentes de la IA sólidos basados en GPT. La empresa está brindando herramientas a los desarrolladores para desarrollar agentes de la IA, incluyendo el SDK de agentes de la IA de OpenAI (Kit de Desarrollo de Software) multiagente.

El modelo de OpenAI parece centrarse principalmente en crear mejores versiones de GPT y otros LLM, y luego utilizarlos como base para el desarrollo de agentes separados, contando con su posición de liderazgo para generar la demanda de agentes que utilizan GPT.

Google

Google (GOOGL ) ha estado presente en la IA durante mucho tiempo a través de su modelo DeepMind. Pero es con Gemini 2.0 que abrazó la “era de los agentes”.

Google también es muy consciente del potencial de amenaza de las IA de LLM para la búsqueda clásica, que aún es la fuente del 90% de los ingresos de la empresa.

Así, utilizó Gemini 2.0 para crear AI Overviews, un resultado de búsqueda adicional para abordar temas más complejos y preguntas de varios pasos, incluyendo matemáticas y codificación.

También creó Jules, un asistente de codificación de la IA, y Genie 2, un modelo de la IA para crear mundos 3D jugables.

Google también tiene como objetivo mantenerse al día a través de la investigación de hardware, notablemente sus TPU de Trillium (Unidades de Procesamiento de Tensor).

Manus

Butterfly Effect, una startup china, lanzó Manus en marzo de 2025, afirmando que es el primer agente de la IA general capaz de actuar de forma autónoma.

Mientras que algunos vieron en él un “segundo momento de DeepSeek” para los agentes de la IA, donde China está tomando el liderazgo, la situación es menos clara que con el enfoque notablemente más eficiente en términos de computación (y financieramente) de DeepSeek.

Manus parece un poco más lento, más propenso a fallar, pero también proporciona respuestas más detalladas que ChatGPT. Sin embargo, parece que los agentes de la IA generalizados podrían ser posibles más pronto de lo que se esperaba, aunque tal vez no sean ideales para todas las situaciones.

Alibaba

Un líder de comercio electrónico bajo presión de plataformas competidoras como Temu, o incluso TikTok, Alibaba está recuperando su posición como líder en tecnología con progreso en la IA.

Notablemente, dio a conocer su modelo QwQ-32B en principios de marzo de 2025, afirmando que con una quinta parte de los parámetros de DeepSeek-R1, está diseñado para la eficiencia.

También en marzo de 2025, Alibaba lanzó una nueva versión de Quark, un asistente/agente de la IA impulsado por la IA de la empresa Qwen, combinando pensamiento profundo y la IA generativa. Antes de esta revisión de la IA, Quark ya tenía 200 millones de usuarios cuando era un motor de búsqueda.

Compañía de Agentes de la IA

Alibaba

Más conocido en Occidente por su plataforma de comercio electrónico y como proveedor de materiales, piezas y bienes de consumo baratos, Alibaba también es una gran empresa de tecnología en China, líder en la IA y la computación en la nube.

Notablemente, Alibaba controla el 36% del mercado de la nube en China, muy por delante de todos sus competidores.

Fuente: Jeff Townson

Quizás más importante, ya está ofreciendo seis nuevos modelos de la IA DeepSeek, la IA de código abierto que ha sacudido al mundo al superar repentinamente a la mayoría de los modelos de la IA estadounidenses por una fracción del costo en desarrollo y en una base por uso.

Alibaba también tiene su propio modelo de la IA, Qwen, y afirma que Qwen 2.5 es incluso mejor que DeepSeek V3.

“Qwen 2.5-Max supera… casi en todos los aspectos GPT-4o, DeepSeek-V3 y Llama-3.1-405B,”

Unidad de Nube de Alibaba

En general, además de su crecimiento en la nube y la IA, Alibaba sigue siendo un gigante del comercio electrónico en China, con Taobao y Tmall solo ligeramente por debajo de su participación del 29% en las ventas en línea globales en 2019.

Fuente: Forbes

El progreso reciente en la IA ha cambiado cómo se ve a Alibaba. De una posición de comercio electrónico heredada y bajo presión, y ventas de nube dominantes (pero también bajo presión de competidores), ha regresado a liderar la innovación tecnológica en China.

Quark es ahora el arma extra que Alibaba está desplegando para tomar el mercado de asistentes de la IA en China, después de haber preparado el terreno al desplegarlo como un motor de búsqueda de la IA y reunir 200 millones de usuarios.

Así, a pesar de considerar su precio de acciones relativamente bajo, desencadenado por años de represión tecnológica en China y preocupaciones sobre invertir en el país, Alibaba podría ser una oportunidad para los inversores dispuestos a apostar por que China tome el liderazgo en la carrera de la IA.

(Puedes leer nuestro informe dedicado sobre Alibaba para más detalles).

Últimas Noticias sobre Alibaba