Por Laszlo Beke
Para el mundo empresarial, los Agentes de Inteligencia Artificial son extremadamente interesantes e importantes, así que merecen varios artículos y estoy trabajando en el tema y espero que este sea un buen punto de partida. Aquí se plantea que los Agentes de IA están evolucionando de ser un copiloto a convertirse en un piloto automático, cuando los agentes de IA que realizan tareas de forma autónoma.
Incorporación de agentes
Los agentes de IA no son nuevos, pero se están volviendo cada vez más sofisticados. En su forma básica, los Agentes son simplemente herramientas diseñadas para realizar tareas como responder a consultas de un script. Estas funciones son limitadas y no requieren acciones posteriores sin una entrada adicional. Estos sistemas de IA reactiva operan únicamente con respuestas programadas. Los agentes de IA más complejos, con autonomía y adaptabilidad, también existen desde hace mucho tiempo. Ellos son los que controlan termostatos domésticos y automatizan procesos de fábrica.
Sin embargo, este tipo de tecnología está desarrollando rápidamente capacidades que van más allá de la obtención y entrega de información o la realización de tareas específicas. Los agentes de IA impulsados ??por grandes modelos de lenguaje (LLM) pueden analizar datos, aprender de ellos y tomar decisiones basadas tanto en reglas programadas como en información adquirida mediante la interacción con su entorno. Esta IA adaptable puede realizar acciones cada vez más complejas para alcanzar un objetivo sin seguir una ruta preestablecida. Mediante el aprendizaje automático avanzado y las redes neuronales, puede comprender el contexto, analizar y responder a situaciones dinámicas, aprender de la experiencia y utilizar la resolución de problemas y el razonamiento para tomar decisiones estratégicas.
Las capacidades predictivas basadas en el análisis estadístico histórico añaden una capa adicional, permitiendo a los agentes de IA planificar, automatizar y ejecutar tareas, así como tomar decisiones informadas con objetivos específicos en mente. Realizan sus tareas tras recibir indicaciones en lenguaje natural y sin la intervención constante del usuario. También pueden diseñarse para verificar el trabajo de los demás en un proceso iterativo que mejora la calidad y la fiabilidad.
Bases del progreso
Diversos avances han permitido que los agentes de IA sean más complejos y, al mismo tiempo, más fáciles de usar:
Interfaz de lenguaje natural – La IA generativa ha proporcionado dicha interfaz, ampliando el acceso a la IA, especialmente a todo tipo de usuarios.
Ampliación del ámbito de acción – La IA generativa interpreta una indicación del usuario y luego otra IA realiza la tarea.
Otras tecnologías de IA- La IA predictiva, la IA de visión y la IA conversacional, son cruciales para construir agentes de IA sofisticados.
Los avances en potencia de cálculo y memoria – han permitido la aparición de modelos de lenguaje de gran tamaño y un aprendizaje automático más sofisticado.
La ampliación de la data – La comprensión del contexto y la capacidad de planificación han mejorado a medida que los sistemas de IA recopilan más datos y mejoran su capacidad para recordar interacciones.
La facilidad de interacción – Acelera el desarrollo a medida que más usuarios acceden a ellos.
Ciclo de innovación – Lo está acelerando IA, refinando sus resultados y creando procesos iterativos a velocidades cada vez mayores.
¿Exageración o realidad?
La función principal de los agentes de IA en una empresa sigue residiendo en asumir tareas repetitivas con procesos bien comprendidos y bien diseñados que no requieran una estrategia creativa. Los agentes de IA pueden agilizar el análisis y la toma de decisiones, además de asumir ciertas funciones de los empleados, pero aún no alcanzan la autonomía total.
Si bien la IA con agentes tiene un enorme potencial para realizar tareas cada vez más complejas, existe una brecha significativa entre la expectativa y la realidad. Incluso con una directiva clara, los sistemas aún no pueden realizar tareas complejas de principio a fin, especialmente en situaciones complejas o novedosas, sin supervisión humana. Dicho esto, el campo está avanzando rápidamente. El desarrollo es comparable con la progresión que ha venido ocurriendo de los coches totalmente manuales a los totalmente autónomos, los cuales se clasifican del nivel cero al cinco. Actualmente, los coches autónomos operan en los niveles dos a cuatro, según el entorno. La automatización puede gestionar muchas tareas, pero se necesita supervisión humana e intervención ocasional.
Los agentes de IA se encuentran en una etapa similar. La mayoría opera en los niveles dos o tres, y algunos «sistemas especializados» alcanzan el nivel cuatro en dominios muy definidos. El nivel cinco, donde los agentes comprenden, planifican y ejecutan plenamente misiones complejas con mínima intervención humana en cualquier dominio o límite corporativo, sigue siendo teórico.
Se hace referencia a AI agents: from co-pilot to autopilot. También aparece en mi Portal https://tinyurl.com/45vj5ajt.