Desde finales de 2022, la inteligencia artificial (IA) se ha convertido en un elemento cotidiano en el sentido más amplio del término. Buena parte de esta normalización pública se explica por la sucesión de noticias provenientes de las grandes empresas tecnológicas, especialmente norteamericanas, que anuncian inversiones multimillonarias para mantenerse en la carrera de la IA o bien el lanzamiento de nuevos productos basados en diferentes modalidades de esta tecnología.
Es importante analizar críticamente los mensajes y objetivos que hay detrás de estos movimientos porque en el mundo de la tecnología alimentar expectativas pensando en oportunidades de negocio a gran escala es una práctica frecuente. La IA tampoco se escapa de esta dinámica, pero su transversalidad y capacidad de aplicación le confieren, sobre el papel, un potencial de impacto enorme.
En este sentido, uno de los aspectos donde la IA puede ser transformadora es en la automatización de tareas y procesos empresariales. Esta característica se encarna en lo que se conoce como IA agentiva, denominación de reciente acuñación y que es una traducción más o menos aceptada del original inglés agentic AI. La IA agentiva se enfoca en la producción de sistemas capaces de actuar de manera autónoma y, por lo tanto, planificar, tomar decisiones y ejecutar tareas para alcanzar unos objetivos prefijados.
Estos sistemas, construidos a partir de componentes de software conocidos como agentes, tienen la peculiaridad de percibir el contexto en el que operan y de aprender de su propio comportamiento, es decir, de validar si las decisiones y los resultados obtenidos se ajustan a lo que era esperado.
Para ilustrar el potencial de la IA agentiva, podemos imaginar un sistema autónomo destinado a supervisar la calidad de las piezas en una línea de producción industrial. Ante, pongamos por caso, un aumento repentino de errores detectados por los equipos de visión artificial, este sistema sería capaz de trazar un plan de acción para enmendar esta situación: identificar el punto de la cadena donde se origina el defecto, programar una acción correctiva, ordenar el rechazo de las piezas defectuosas y coordinar su sustitución. Todas las acciones quedarían registradas a efectos históricos, lo que permitiría al sistema agentivo aprender de la experiencia. A su vez, la secuencia podría contar con supervisión humana para garantizar su viabilidad.
Sin duda, la implementación operativa de la IA agentiva requiere conocimientos técnicos importantes así como el dominio de herramientas de software especializadas (ya sean de código abierto o propietarias), que ayudan a orquestar agentes, crear y controlar los flujos operacionales, comunicarlos con aplicaciones externas y otras funcionalidades. La IA agentiva está íntimamente conectada con la IA generativa, en particular con el uso de los modelos de lenguaje (LLMs).
Estos modelos son el motor cognitivo del sistema de agentes porque facilitan la comprensión del contexto y objetivos, la descripción de las acciones en lenguaje natural y, si es necesario, pueden incorporar multimodalidad (por ejemplo interpretación de imágenes). La conexión con la IA generativa y la capacidad de memorización y aprendizaje continuo son los rasgos que diferencian a los agentes autónomos desarrollados bajo el paradigma de IA agentiva de los agentes más simples que existen desde hace décadas.
En cuanto al estado actual de la IA agentiva, como es de esperar, las grandes empresas tecnológicas como Microsoft, Google, Amazon, Salesforce y otras están desarrollando soluciones basadas en este concepto, tanto como productos para terceros como para mejorar sus propios procesos internos. Para maximizar la operativa de estos agentes es necesario habilitar su interconexión con la gran cantidad de recursos disponibles en la esfera digital.
Esto está dando lugar a la aparición de la llamada Agentic Web, una red en la que estos nuevos agentes de IA autónomos podrán navegar, interaccionar, transaccionar y colaborar de manera similar a como los humanos interaccionamos con internet. Esta web agentiva funcionará sobre la actual red de internet, pero requerirá nuevos protocolos y servicios de coordinación, actualmente en desarrollo, para permitir la interconexión de los agentes de forma autónoma e interoperable.
Un informe publicado recientemente por el MIT ponía de manifiesto la existencia de una divisoria en torno a la adopción empresarial de la IA generativa. Basándose en la revisión de datos de más de 300 iniciativas de inclusión de la IA de organizaciones pertenecientes a nueve sectores económicos diferentes, llegaban a la conclusión de que la mayoría de los casos analizados (95%) prácticamente no tuvieron un retorno económico significativo debido a la aplicación de la IA generativa a pesar de haber efectuado importantes inversiones. Solo una minoría (5%) experimentó un impacto sustancial en sus cuentas de resultados gracias a la introducción de esta tecnología.
Según el informe, la causa principal de esta divisoria es que los sistemas de IA generativa implantados no mostraban suficiente capacidad de adaptación al contexto o de mejorar con la experiencia y, por lo tanto, no podían ejecutar flujos de trabajo complejos y se detenían al nivel de prueba de concepto. Esta casuística se observaba en todos los sectores estudiados con dos excepciones, las empresas tecnológicas (donde el uso de herramientas que generan código se está expandiendo entre los equipos de desarrolladores) y el sector media (con un impacto directo de las herramientas IA generativa en la creación de nuevos contenidos).
En este contexto, los datos del estudio apuntan a que la IA agentiva podría convertirse en una vía factible para maximizar el impacto de la inversión tecnológica en las organizaciones que buscan innovación. Habrá que ver cómo las grandes empresas tecnológicas acaban configurando sus productos, cómo las start-ups aprovechan las oportunidades que ofrece esta modalidad de IA y si la idea emergente de la web agentiva llega a materializarse como una realidad operativa donde los agentes puedan cooperar y negociar de forma autónoma en representación de sus homólogos humanos, sin olvidar la necesidad de incorporar salvaguardias y medidas de seguridad imprescindibles en estos sistemas de agentes autónomos. Por este motivo, la IA agentiva ocupará un espacio relevante en la undécima edición del AI Congress Barcelona, que se celebrará los próximos días 22 y 23 de octubre.