Un agente de inteligencia artificial (IA) es un sistema o programa capaz de realizar tareas de manera autónoma en nombre de un usuario o de otro sistema, diseñando su flujo de trabajo y utilizando las herramientas disponibles.

Los agentes de IA abarcan una amplia gama de funcionalidades que van más allá del procesamiento del lenguaje natural, incluyendo la toma de decisiones, la resolución de problemas, la interacción con entornos externos y la ejecución de acciones.

Estos agentes pueden desplegarse en diversas aplicaciones para resolver tareas complejas en contextos empresariales, desde el diseño de software y la automatización de TI hasta herramientas de generación de código y asistentes conversacionales. Utilizan técnicas avanzadas de procesamiento del lenguaje natural de modelos de lenguaje grandes (LLMs) para comprender y responder a las entradas del usuario paso a paso, y determinar cuándo llamar a herramientas externas.

Cómo Funcionan los Agentes de IA

En el núcleo de los agentes de IA se encuentran los modelos de lenguaje grandes (LLMs). Por esta razón, los agentes de IA a menudo se denominan agentes LLM. Los LLM tradicionales, como los modelos IBM® Granite™, generan sus respuestas basadas en los datos utilizados para entrenarlos y están limitados por el conocimiento y las limitaciones de razonamiento. En contraste, la tecnología agentic utiliza llamadas a herramientas en el backend para obtener información actualizada, optimizar el flujo de trabajo y crear subtareas de manera autónoma para alcanzar objetivos complejos.

Etapas del Proceso de los Agentes de IA

1. Inicialización y Planificación de Objetivos: Aunque los agentes de IA son autónomos en sus procesos de toma de decisiones, requieren objetivos y entornos definidos por humanos. Los principales factores que influyen en el comportamiento de un agente autónomo son:
   • El equipo de desarrolladores que diseña y entrena el sistema de IA agentic.
   • El equipo que despliega el agente y proporciona acceso al usuario.
   • El usuario que proporciona objetivos específicos para el agente de IA y establece las herramientas disponibles para usar. 

     Dado el objetivo del usuario y las herramientas disponibles para el agente, este realiza una descomposición de tareas para mejorar el rendimiento, creando un plan de tareas y subtareas para alcanzar el objetivo complejo.

2. Razonamiento Utilizando Herramientas Disponibles: Los agentes de IA basan sus acciones en la información que perciben. A menudo, no tienen la base de conocimiento completa necesaria para abordar todas las subtareas dentro de un objetivo complejo. Para remediar esto, los agentes de IA utilizan herramientas disponibles como conjuntos de datos externos, búsquedas web, APIs e incluso otros agentes. Una vez que se recupera la información faltante, el agente puede actualizar su base de conocimientos y ajustar su plan de acción.
3. Aprendizaje y Reflexión: Los agentes de IA utilizan mecanismos de retroalimentación, como otros agentes de IA y la intervención humana (HITL), para mejorar la precisión de sus respuestas. Después de formar su respuesta al usuario, el agente almacena la información aprendida junto con la retroalimentación del usuario para mejorar su rendimiento y ajustarse a las preferencias del usuario para objetivos futuros. Estos mecanismos de retroalimentación mejoran el razonamiento y la precisión del agente de IA, en un proceso conocido como refinamiento iterativo.

Agentes de IA vs. Chatbots No Agentic

Los chatbots de IA utilizan técnicas de IA conversacional, como el procesamiento del lenguaje natural (NLP), para entender las preguntas de los usuarios y automatizar respuestas. Los chatbots no agentic carecen de herramientas, memoria y razonamiento. Solo pueden alcanzar objetivos a corto plazo y no pueden planificar a futuro. Por otro lado, los chatbots agentic aprenden a adaptarse a las expectativas del usuario con el tiempo, proporcionando una experiencia más personalizada y respuestas más completas.

Tipos de Agentes de IA

1. Agentes Reflexivos Simples Estos agentes más simples basan sus acciones en la percepción actual y no tienen memoria. Funcionan con un conjunto de reflexos o reglas preprogramadas.
2. Agentes Reflexivos Basados en Modelos Utilizan tanto la percepción actual como la memoria para mantener un modelo interno del mundo. Pueden operar en entornos parcialmente observables y cambiantes.
3. Agentes Basados en Objetivos Tienen un modelo interno del mundo y un conjunto de objetivos. Buscan secuencias de acciones para alcanzar estos objetivos y planifican estas acciones antes de actuar.
4. Agentes Basados en Utilidad Seleccionan la secuencia de acciones que alcanza el objetivo y maximiza la utilidad o recompensa, calculada mediante una función de utilidad.
5. Agentes de Aprendizaje Además de las capacidades anteriores, los agentes de aprendizaje pueden aprender de nuevas experiencias y mejorar su capacidad para operar en entornos desconocidos.

Casos de Uso de Agentes de IA

1. Experiencia del Cliente Integrados en sitios web y aplicaciones, los agentes de IA pueden servir como asistentes virtuales, proporcionar apoyo en salud mental, simular entrevistas y realizar otras tareas relacionadas.
2. Salud Los agentes de IA pueden ser utilizados para aplicaciones de salud en el mundo real, desde la planificación de tratamientos hasta la gestión de procesos de medicamentos.
3. Respuesta a Emergencias En desastres naturales, los agentes de IA pueden usar algoritmos de aprendizaje profundo para recuperar información de usuarios en redes sociales que necesitan rescate, mapeando sus ubicaciones para asistir a los servicios de rescate.

Beneficios de los Agentes de IA

1. Automatización de Tareas Con los avances en IA generativa, los agentes de IA pueden automatizar tareas complejas de manera eficiente, alcanzando objetivos rápidamente y a gran escala.
2. Mayor Rendimiento Los marcos multiagentes suelen superar a los agentes individuales, ya que permiten una mayor colaboración y aprendizaje, mejorando la síntesis de información.
3. Calidad de Respuestas Los agentes de IA proporcionan respuestas más completas, precisas y personalizadas que los modelos de IA tradicionales.

Riesgos y Limitaciones

1. Dependencias Multiagente Los sistemas multiagente pueden experimentar fallos compartidos y vulnerabilidades si no se implementan adecuadamente.
2. Bucle de Retroalimentación Infinita Agentes que no pueden crear un plan integral pueden encontrarse llamando repetidamente a las mismas herramientas, lo que puede llevar a bucles de retroalimentación infinitos.
3. Complejidad Computacional La construcción de agentes de IA desde cero puede ser costosa en términos de tiempo y recursos computacionales.

Los agentes de inteligencia artificial (IA) están revolucionando la automatización al ofrecer una capacidad avanzada para razonar, aprender y adaptarse. Aunque presentan desafíos como la complejidad computacional y la gestión de múltiples agentes, prácticas como la supervisión humana y el mantenimiento de registros pueden mitigar estos riesgos. En resumen, con una implementación adecuada, los agentes de IA pueden transformar procesos y mejorar la eficiencia en múltiples sectores, combinando lo mejor de la tecnología con un toque de control humano.