La aplicación revolucionaria de la IA: cómo los agentes de IA podrían cambiarlo todo

En busca de la aplicación Blockbuster de IA

Desde el revuelo público en torno al lanzamiento de ChatGPT, la tecnología de IA ha sido noticia y ha cautivado la atención del público en general, los especialistas en TI y los 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 este campo. con IA china como DeepSeek cuestionando la estructura de costos y los precios de las IA fabricadas en Estados Unidos.

Aun así, la industria de la IA se encuentra en terreno un tanto inestable, ya que los cientos de miles de millones de dólares en infraestructura de IA aún no han generado los niveles de ingresos necesarios para justificar la inversión.

Las revoluciones tecnológicas anteriores se han construido sobre la base de aplicaciones rentables de la tecnología en la economía “real”, como el trabajo de oficina (Windows y Office), el entretenimiento (videojuegos y streaming), los anuncios (Google), las comunicaciones (teléfonos inteligentes) o el comercio (pagos 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 es probable que esto cambie con la aparición de una IA especializada con una gama cada vez mayor de funciones y habilidades: los agentes de IA.

¿Qué son los agentes de IA?

La idea central de los agentes de IA es crear IA que puedan operar de forma independiente en un entorno determinado. Esto les otorga funciones prácticas muy diferentes a las de las IA generativas, como los LLM (Grandes Modelos de Lenguaje) o los generadores de imágenes, que reaccionan principalmente a indicaciones creadas por humanos.

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

Dado que el agente de IA actúa de forma autónoma en su función, no requiere la intervención constante de humanos mediante indicaciones. Por lo tanto, también puede actuar por sí mismo, sin necesidad de confirmación ni supervisión.

En la práctica, la mayoría de los agentes de IA también tendrán condiciones y reglas integradas donde solicitarán comentarios de un supervisor humano.

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

• Razonamiento:Pueden analizar datos, identificar patrones y tomar decisiones informadas basadas en evidencia y contexto.
• Actuación:La capacidad de emprender acciones o realizar tareas, esto puede incluir acciones físicas o acciones digitales.
• Observación:Recopilar información sobre el entorno o la situación para comprender su contexto y tomar decisiones informadas.
• Planificación:Desarrollar un plan para alcanzar objetivos, con identificación de los pasos necesarios, acciones potenciales y el mejor curso de acción.
• Colaborar:Trabajar eficazmente con otros, ya sean humanos u otros agentes de IA.
• AutorrefinamientoLos agentes de IA pueden aprender de la experiencia, ajustar su comportamiento en función de los comentarios y mejorar continuamente su rendimiento y sus capacidades a lo largo del tiempo.

Fuente: DevRevAI

¿Es realmente nuevo?

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

Fuente: Google

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

En ambos casos, es crucial darle a la IA suficiente autonomía y posibilidades de acción para que sea útil, pero no demasiada para evitar daños inesperados debido a errores.

En general, es probable que el crecimiento paralelo en la calidad de las decisiones de IA y la creciente familiaridad con ellas permitan a las personas y a las autoridades otorgar mayor margen de maniobra a la toma de decisiones de IA. Sin embargo, esto plantea interesantes cuestiones legales y éticas respecto a la responsabilidad de las acciones de IA (véase más adelante un análisis sobre este tema).

El potencial de los agentes de IA

La capacidad de los agentes de IA para trabajar de forma independiente es lo que podría convertirlos en aplicaciones revolucionarias para la IA. La vida moderna está llena de tareas repetitivas y poco complejas, pero demasiado complejas como para ser automatizadas de forma más simple.

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

Teníamos una red compleja y desquiciada de cintas transportadoras... Y no funcionaba, así que la eliminamos por completo. Sí, la automatización excesiva en Tesla fue un error. Para ser precisos, fue mi error. Los humanos están infravalorados.

Elon Musk

Sin embargo, las IA modernas no son solo un conjunto muy elaborado de reglas rígidas que intentan anticiparlo todo. Al contrario, son capaces, hasta cierto punto, de adaptarse y evolucionar a nuevas condiciones si se les proporcionan suficientes datos relevantes durante su entrenamiento.

Esto podría hacer que la IA sea especialmente relevante para tareas altamente repetitivas, desde guiar a un cliente a través de un algoritmo de resolución de problemas hasta conducir camiones en una autopista.

A diferencia de los humanos, esta IA podría trabajar 24 horas al día, 7 días a la semana y no requerir salario, seguro médico, etc.

Hay muchas maneras de clasificar el nivel alcanzado en las capacidades de la IA. En general, se suele comparar la capacidad de la IA con la de la población humana en general, con los agentes de IA más recientes alcanzando quizás pronto las habilidades del 50-90% de la población en tareas específicas de dominio limitado, lo que suele considerarse un punto intermedio en el progreso de la IA y solo el comienzo de la IAG.

Fuente: Greyling de Cobus

¿Cómo funcionan los agentes de IA?

Los agentes de IA están formados por unos pocos «componentes» clave que interactúan entre sí:

• de altura:para agentes de IA físicos, esto puede incluir cámaras, micrófonos, LIDAR, antenas de radio, etc. Para agentes de IA digitales, esto puede ser una función de búsqueda, una herramienta para leer archivos, extraer datos de un software o base de datos específicos, etc.
• actuadoresAsí es como la IA puede realizar su trabajo. En el caso de la IA física, puede ser mediante ruedas o brazos robóticos. En el caso de la IA digital, puede ser la capacidad de crear o modificar archivos, redactar informes, realizar análisis de datos, etc.
• Brains:Compuestos por herramientas de IA cada vez más complejas construidas a partir de redes neuronales, estos son los centros de decisión de los agentes de IA.
• Database :este es el centro de conocimiento con hechos, datos de entrenamiento y corrección humana que permiten al “cerebro” tomar la decisión correcta.

Fuente: Thomas Latterner

La combinación de estos componentes permite que los agentes de IA tengan memoria y una personalidad construida sobre las bases de un LLM especializado.

La memoria es una parte fundamental de la IA y una mejora radical con respecto a los bots anteriores. Esto se debe a que la falta de memoria es la causa principal de las quejas sobre los chatbots y otros sistemas similares: por eso la mayoría de los bots se atascan en bucles de razonamiento, no recuerdan la información proporcionada previamente, etc.

Tipos de agentes de IA

Además de la brecha física y digital, existen otras formas de categorizar los agentes de IA:

• Una forma de hacerlo 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 varios agentes hablando entre sí para realizar un trabajo más elaborado, con cada agente teniendo su propio modelo y compartiendo datos o no con los demás.
  • Al utilizar 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 del agente de IA es considerar los objetivos finales y la complejidad.
  • Los agentes de IA basados ​​en objetivos se centrarán en un resultado final y adaptarán su comportamiento o acciones hasta alcanzarlo. Por ejemplo, una IA de almacén dará instrucciones para mover un paquete hasta su destino.
  • Agentes basados ​​en utilidad También hay que centrarse en el objetivo, pero también en la mejor manera de alcanzarlo. Por ejemplo, un coche autónomo irá del punto A al punto B, pero también tendrá en cuenta la seguridad y, en última instancia, el consumo de combustible, el tiempo de viaje, el tipo de carreteras, etc.

Fuente: Ampcome

¿Por qué utilizar agentes de IA en lugar de IA generalistas?

Hay muchas razones por las que la industria de la IA está optando por agentes de IA en lugar de modelos universales.

El primero es una cuestión de complejidad técnica y viabilidad. Una inteligencia general (IAG) completamente similar a la humana aún está fuera de nuestro alcance, hasta donde sabemos.

Sin embargo, parece mucho más realista crear, por ejemplo, un agente de IA dedicado capaz de conducir un coche como un humano sin tener ninguna de las otras capacidades humanas de razonamiento en otros asuntos.

Otro asunto es la eficiencia. Un modelo usado para conducir un coche no necesita ser extremadamente bueno hablando, caminando, buscando en la web, calculando, etc. Tener tantos agentes de IA individuales para cada tarea tiene mucho más sentido que intentar implementar un sistema de IA/robótica multipropósito, como suele verse en la ciencia ficción.

Por último, los costos son un problema importante para todos los proyectos de IA. Esto aplica a los costos de entrenamiento y a los miles o incluso millones de GPU que requiere. Pero también a los costos de operación de la IA en hardware, así como al consumo energético. Por lo tanto, es preferible contar con agentes de IA más especializados y sencillos, que además tengan un mejor rendimiento en su trabajo.

¿De agentes de IA especializados a generalistas?

Para tareas específicas y repetitivas, probablemente la mejor opción sean agentes de IA muy específicos. Sin embargo, para aprovechar al máximo los beneficios de la revolución de la IA, se requerirán sistemas ligeramente más competentes. Por ejemplo, una IA no solo puede generar automáticamente una lista de equipos que requieren mantenimiento, sino también programar a los técnicos para que realicen dicho mantenimiento y gestionar sus hojas de horas, salarios, etc.

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

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

Fuente: Nature

Es probable que estas IA generalistas, pero específicas para cada aplicación, se construyan mediante construcciones de múltiples agentes, en las que cada subelemento se destaque en una tarea, mientras que una IA supervisora ​​integrará el resultado de los agentes individuales en un todo cohesivo.

Los casos de uso específicos de cada aplicación no son la única posibilidad. Por ejemplo, las IA multiagente que utilizan agentes de campos muy diferentes podrían ser útiles para realizar nuevos descubrimientos científicos al combinar diferentes conjuntos de datos.

Aplicaciones de agentes de IA

Si bien es probable que muchas aplicaciones aún no se comprendan de la forma en que nadie podía visualizar la Internet moderna en 1995, algunas actividades ya están listas para las aplicaciones de agentes de IA:

• Atención al clienteDesde chats en línea hasta la toma de pedidos en restaurantes, el proceso relativamente sencillo de la mayoría de las solicitudes de los clientes facilita su automatización. Hasta ahora, los chatbots han sido insuficientes, pero es probable que agentes de IA más inteligentes reemplacen muchas de estas tareas, con algunos humanos en segundo plano para gestionar las solicitudes más complejas.
• Investigación científicaEsto incluirá el análisis de conjuntos de datos muy complejos y extensos, así como la exploración de miles de publicaciones científicas, incluso en idiomas distintos del inglés. También cubrirá IA especializadas en tareas muy técnicas, como la predicción del plegamiento de proteínas, la composición atómica de materiales, etc.
• Sitios web y marketingGran parte del marketing y la publicidad online actuales ya se gestionan parcialmente con plantillas y optimización automatizada. A medida que los clientes valoran cada vez más las experiencias personalizadas, es probable que los agentes de IA flexibles pronto tengan un rendimiento tan bueno como el de muchos humanos en este campo.
• Traducción y DerechoMuchas tareas humanas dependen de un conjunto único de conocimientos sobre un tema muy específico, con mucho que aprender, más allá de que el tema sea especialmente difícil de analizar. La capacidad de la IA para analizar cantidades masivas de datos puede ser de gran ayuda.
  • Sin embargo, los riesgos de “alucinaciones” son muy altos, sobre todo porque es poco probable que el cliente pueda detectar un error, por lo que sólo un agente ultra fiable podrá realizar estas tareas.
  • Es probable que la traducción en tiempo real y la comunicación voz a voz, especialmente para situaciones no críticas como el turismo, se conviertan en una expectativa estándar para nuestros teléfonos inteligentes.
• ArtesProbablemente una de las funciones más controvertidas de la IA es la idea de dejar sin trabajo a miles de músicos, pintores, diseñadores gráficos, etc., algo que no gusta a mucha gente. Sin embargo, también podría empoderar a equipos mucho más pequeños, o incluso a individuos, para competir con empresas mucho más grandes en la creación de películas, videojuegos, libros, etc.
• Sector SanitarioElon Musk ya recomienda a sus seguidores usar la IA de X, Grok, para obtener opiniones médicas secundarias. A largo plazo, es probable que la IA médica especializada ayude a los médicos a analizar datos médicos y sugerir tratamientos.
  • A medida que la cirugía robótica se vuelve más común, también podríamos imaginar un futuro en el que los cirujanos con IA puedan realizar algunos actos quirúrgicos sin asistencia humana.
• SeguridadEsto abarca desde la seguridad local hasta la policía e incluso el ejército. Las IA pueden ser excelentes en la detección de amenazas e incluso en la identificación de objetivos. Sin embargo, por ahora, es prácticamente tabú otorgarles demasiada autonomía en este sector, especialmente para decisiones letales.
• Logística y transporteLos robots y los drones, que ya se utilizan cada vez más en almacenes, tienen cada vez más probabilidades de hacerse cargo de las tareas de entrega y logística de paquetes y de la cadena de suministro en general a medida que se vuelven más inteligentes y más capaces de afrontar obstáculos del mundo real.
  • Y, por supuesto, los automóviles y camiones autónomos podrían suponer una revolución aún mayor, cambiando por completo el modo en que gestionamos la movilidad e incluso potencialmente convirtiendo la posesión de un automóvil personal en una rareza.
• FinanzasLos algoritmos ya son una parte importante de los mercados financieros actuales, por lo que cabe esperar una mayor participación de las IA más inteligentes. Los agentes de IA personalizados también podrían predominar en la evaluación de casos de seguros, solicitudes de préstamos, etc.
• ManufacturaLas tendencias de la impresión 3D, las máquinas CNC y otras nuevas herramientas para la producción flexible han hecho que las fábricas modernas sean mucho más versátiles que las antiguas cadenas de montaje. Los agentes de IA encarnados en robots industriales y humanoides podrían impulsar aún más esta tendencia.

Legalidad, Regulación y Ética

Responsabilidades

En cualquier debate sobre IA, la cuestión del manejo responsable de la tecnología es objeto de un acalorado debate.

Por un lado, una regulación excesiva obstaculizaría el progreso y probablemente simplemente entregaría las IA más avanzadas a jurisdicciones más flexibles. En el contexto de la competencia tecnológica por la IA entre Estados Unidos y China, es evidente que este no es un resultado deseable para ninguna de las partes.

Por otro lado, nadie quiere una IA fuera de control y sin ninguna responsabilidad.

Por lo tanto, será necesario definir un marco legal claro. Por ejemplo, si un coche autónomo sufre un accidente, ¿es responsable el proveedor del agente de IA? Y cuanta más autonomía se les conceda a los agentes de IA, mayor será el impacto que sus decisiones podrían tener en las personas y resultar costosas.

Esto también cubre la cuestión del mal uso de la IA, como, por ejemplo, el robo de identidades, la comisión de fraudes, etc.

En muchos casos, ni siquiera está claro qué agencia o autoridades deberían regular la IA. ¿Debería ser un organismo especializado? ¿O debería la IA en finanzas estar regulada por la SEC, los drones aéreos, la FAA, etc.?

Se trata de cuestiones más bien legislativas y regulatorias, pero como a menudo pueden demorarse años en comparación con el progreso tecnológico, es probable que sea urgente responder pronto a algunas de las preguntas más urgentes con respecto al marco regulatorio de los agentes de IA.

Empleos y desigualdad

Un efecto a menudo temido del desarrollo de la IA es el crecimiento del desempleo masivo, ya que la IA reemplaza cada vez más puestos de trabajo mucho más rápido de lo que las personas pueden volver a capacitarse o de lo que se crean nuevos puestos de trabajo.

En teoría, esto debería ser un paso hacia una civilización utópica posescasez. En la práctica, esto podría llevar a millones de personas a la pobreza antes de que lleguemos a ese punto. Y, a diferencia de las anteriores oleadas de automatización, la IA podría reemplazar a trabajadores del conocimiento altamente cualificados.

Fuente: Punto inteligente

El peligro de los monopolios o de la profundización de la desigualdad de la riqueza también es grave, ya que históricamente se ha demostrado que son peligrosos y desestabilizadores para la sociedad en general.

Ética

Qué se puede y qué no se puede gestionar con IA. Esta es una pregunta cada vez más urgente para cualquier tarea que vaya más allá de mover palés en un almacén o responder correos electrónicos automáticamente.

El problema es aún más acuciante cuando existe la tentación de utilizar la IA para sistemas de orientación en drones militares. Incluso en Ucrania, con un "Aumento de la demanda de drones con IA en los campos de batalla ucranianos.

Reuters informó que la carrera por los drones con IA está llevando la guerra a territorio inexplorado, a medida que los combatientes compiten por obtener una ventaja tecnológica en la batalla. En Ucrania, el desarrollo de drones con IA se centra en tres áreas clave: identificación de objetivos, mapeo del terreno para la navegación y la creación de enjambres de drones interconectados.

Una empresa, Swarmer, está desarrollando software para conectar drones en red, permitiendo que las decisiones se ejecuten instantáneamente en un enjambre con una mínima intervención humana.

¿De verdad queremos darles a las IA este tipo de capacidad? ¿Pero de verdad queremos que solo la tenga el enemigo?

Es probable que estos problemas deban debatirse y decidirse a nivel internacional. Además, son un tema que la industria de la IA no debería eludir.

Agentes de IA ya en servicio

Agentes de OpenAI

Como líder con una larga trayectoria en IA, no sorprende que OpenAI cuente con varios agentes sólidos basados ​​en GPT. La empresa proporciona Desarrolladores con herramientas dedicadas para desarrollar agentes de IA., incluyendo la SDK de IA abierta multiagente (Kit de desarrollo estándar).

El modelo OpenAI parece estar enfocado 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 utilicen GPT.

Google

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

Google también es muy consciente de la amenaza potencial que suponen las IA LLM para la búsqueda clásica, que hasta el día de hoy sigue siendo la fuente del 90% de los ingresos de la empresa.

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

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

Google también pretende mantenerse a la vanguardia a través de la investigación de hardware, en particular su TPU Trilliums (Unidades de procesamiento tensorial).

Manus

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

Mientras algunos vieron en ello una “Segundo momento DeepSeek"Para los agentes de IA, donde China toma la delantera, la situación es menos clara que con el enfoque notablemente más eficiente a nivel computacional (y financiero) 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 IA generales podrían ser posibles antes de lo esperado después de todo, incluso si no son ideales para todas las situaciones.

Alibaba

Alibaba, un líder del comercio electrónico bajo presión de plataformas competidoras como Temu o incluso TikTok, está recuperando su posición como líder tecnológico con avances en inteligencia artificial.

Cabe destacar que a principios de marzo de 32 publicó el código abierto de su modelo QwQ-2025B, afirmando que, con una quinta parte de los parámetros de DeepSeek-R1, está diseñado para ser eficiente.

Además, en marzo de 2025, Alibaba lanzó una nueva versión de Quark, un asistente/agente de IA impulsado por la empresa AI Qwen, que combina el pensamiento profundo y la IA generativa. Antes de esta renovación de la IA, Quark ya contaba con 200 millones de usuarios cuando era un motor de búsqueda.

Compañía de agentes de inteligencia artificial

Alibaba

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

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

Fuente: Jeff Townson

Quizás lo más importante es que ya ofrece seis nuevos Modelos de IA de DeepSeek, la IA de código abierto que ha sacudido al mundo De repente, supera a la mayoría de los modelos de IA estadounidenses por una pequeña fracción de los costos, tanto en desarrollo como por uso..

Alibaba también tiene su propio modelo de IA, Qwen, y Afirma que Qwen 2.5 es incluso mejor que Deep Seek V3.

“Qwen 2.5-Max supera… casi en todos los aspectos a 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 inteligencia artificial, Alibaba sigue siendo un gigante del comercio electrónico en China, con Taobao y Tmall apenas por debajo de su participación del 29% en las ventas en línea globales en 2019.

Fuente: Forbes

Los recientes avances en IA han transformado la imagen de Alibaba. De una posición tradicional en el comercio electrónico, bajo presión y con un dominio de las ventas en la nube (pero también bajo la presión de la competencia), ha vuelto a liderar la innovación tecnológica en China.

Quark es ahora el arma adicional que Alibaba está desplegando para apoderarse del mercado chino de asistentes de inteligencia artificial, habiendo construido el terreno al implementarlo primero como un motor de búsqueda de inteligencia artificial y reuniendo a 200 millones de usuarios.

Entonces, a pesar de considerar su precio de acciones relativamente bajo, provocado 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 a que China tome la delantera en la carrera de la IA.

(También puedes leer Nuestro informe dedicado se centró en Alibaba para obtener más detalles.).

Lo último en Alibaba