¿Qué es exactamente un agente de IA?

Los agentes de inteligencia artificial están destinados a ser la próxima gran innovación en el campo de la IA, sin embargo, no existe una definición exacta de lo que son. Hasta el momento, no hay consenso sobre lo que constituye exactamente un agente de IA. En su forma más simple, un agente de IA se describe mejor como un software impulsado por IA que realiza una serie de tareas que antes habría realizado un agente de servicio al cliente, un profesional de recursos humanos o un empleado de soporte técnico de IT. Le pides que haga cosas y las hace por ti, a veces cruzando múltiples sistemas y yendo mucho más allá de simplemente responder preguntas. Parece lo suficientemente simple, ¿verdad? Sin embargo, se complica por la falta de claridad.

Incluso entre los gigantes tecnológicos, no hay un consenso. Google los ve como asistentes basados en tareas según el trabajo: ayuda con la programación para los desarrolladores; ayuda a los especialistas en marketing a crear una paleta de colores; asiste a un profesional de IT en la localización de problemas consultando datos de registros. Para Asana, un agente puede actuar como un empleado adicional, encargándose de tareas asignadas como lo haría un buen compañero de trabajo. Sierra, una startup fundada por el ex co-CEO de Salesforce Bret Taylor y el veterano de Google Clay Bavor, ve a los agentes como herramientas de experiencia del cliente, ayudando a las personas a lograr acciones que van mucho más allá de los chatbots de antaño para ayudar a resolver conjuntos de problemas más complejos.

Esta falta de una definición cohesiva deja espacio para la confusión sobre lo que exactamente harán estas cosas, pero independientemente de cómo se definan, los agentes están destinados a ayudar a completar tareas de manera automatizada con la menor interacción humana posible. Rudina Seseri, fundadora y socia gerente de Glasswing Ventures, señala que es una etapa inicial y que esto podría explicar la falta de acuerdo. "No hay una definición única de lo que es un 'agente de IA'. Sin embargo, la vista más frecuente es que un agente es un sistema de software inteligente diseñado para percibir su entorno, razonar sobre él, tomar decisiones y realizar acciones para lograr objetivos específicos de manera autónoma", explicó Seseri a TechCrunch. Afirma que utilizan varias tecnologías de IA para que esto suceda. "Estos sistemas incorporan varias técnicas de IA/aprendizaje automático como procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje automático y visión por computadora para operar en dominios dinámicos, de forma autónoma o junto con otros agentes y usuarios humanos."

Aaron Levie, cofundador y CEO de Box, comenta que con el tiempo, a medida que la IA se vuelva más capaz, los agentes de IA podrán hacer mucho más en nombre de los humanos, y ya existen dinámicas en juego que impulsarán esa evolución. "Con los agentes de IA, hay múltiples componentes en un ciclo virtuoso auto-reforzante que servirá para mejorar drásticamente lo que los agentes de IA pueden lograr a corto y largo plazo: precio/desempeño de GPU, eficiencia del modelo, calidad e inteligencia del modelo, y mejoras en los marcos e infraestructura de IA", escribió Levie recientemente en LinkedIn. Esta es una visión optimista de la tecnología que asume que el crecimiento ocurrirá en todas estas áreas, cuando eso no es necesariamente garantizado.

El pionero de robótica del MIT, Rodney Brooks, señaló en una reciente entrevista con TechCrunch que la IA tiene que lidiar con problemas mucho más difíciles que la mayoría de las tecnologías, y no necesariamente crecerá de la misma manera rápida que, por ejemplo, los chips bajo la ley de Moore. "Cuando un humano ve a un sistema de IA realizar una tarea, inmediatamente lo generaliza a cosas similares y hace una estimación de la competencia del sistema de IA; no solo el rendimiento en esa tarea, sino la competencia en torno a eso", señaló Brooks en esa entrevista. "Y suelen ser muy optimistas, y eso se debe a que utilizan un modelo del rendimiento de una persona en una tarea."

El problema es que cruzar sistemas es complicado, y esto se ve complicado por el hecho de que algunos sistemas heredados carecen de acceso básico a API. Aunque estamos viendo mejoras constantes a las que se refiere Levie, lograr que el software acceda a múltiples sistemas mientras resuelve problemas que pueda encontrar en el camino podría resultar más desafiante de lo que muchos piensan. Si ese es el caso, todos podrían estar sobreestimando lo que los agentes de IA deberían ser capaces de hacer. David Cushman, líder de investigación en HFS Research, ve a la actual generación de bots más como lo hace Asana: asistentes que ayudan a los humanos a completar ciertas tareas en aras de lograr algún tipo de objetivo estratégico definido por el usuario. El desafío es ayudar a una máquina a manejar contingencias de una manera verdaderamente automatizada, y claramente aún no estamos ni cerca de eso.

En última instancia, lo importante aquí, según dijo, es permitir que el agente de IA tome el control y aplique una verdadera automatización. Jon Turow, socio de Madrona Ventures, comenta que esto requerirá la creación de una infraestructura de agentes de IA, una pila tecnológica diseñada específicamente para crear los agentes (sin importar cómo se definan). En una publicación reciente en su blog, Turow describió ejemplos de agentes de IA que actualmente están trabajando y cómo se están construyendo hoy en día. Desde el punto de vista de Turow, la creciente proliferación de agentes de IA —y él mismo admite que la definición aún es un poco confusa— requiere una pila tecnológica como cualquier otra tecnología.

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