Los agentes de IA son el futuro de la inteligencia artificial, y cada vez son más populares a medida que avanza la tecnología de IA.
Pero, ¿qué son los agentes de IA? ¿Y para qué se pueden utilizar?
¿Qué es un agente de IA?
Un agente de IA es un software que realiza tareas en nombre de un usuario. Pueden automatizar procesos, tomar decisiones e interactuar de forma inteligente con su entorno.
"Los agentes de IA son como magia", dijo Patrick Hamelin, ingeniero de software jefe en Botpress. "Son esas entidades mágicas que van más allá de los típicos chatbots".
Los agentes de IA son entidades diseñadas para percibir su entorno y emprender acciones con el fin de alcanzar objetivos específicos. Estos agentes pueden estar basados en software o ser entidades físicas.
Perciben su entorno a través de sensores, procesan la información mediante algoritmos o modelos y, a continuación, emprenden acciones utilizando actuadores u otros medios.
¿Qué significan los agentes de IA para la mano de obra?
Aunque es fácil imaginar un mundo lleno de software autónomo que complete las tareas de un edificio de oficinas, los agentes de IA ayudarán a los empleados humanos en un futuro próximo, no los sustituirán.
Los agentes de IA necesitan activadores humanos para completar sus flujos de trabajo. Aunque el uso de la IA continuará creciendo en todos los sectores -como la ampliación de la asistencia con chatbots de atención al cliente o la creación de agentes de generación de clientes potenciales dentro de embudos de ventas con IA-, los agentes y chatbots de IA no están diseñados para sustituir a los empleados humanos.
Es probable que veamos un aumento de la educación y la formación de los empleados para que utilicen la inteligencia artificial en sus flujos de trabajo, sobre todo en los sectores que pueden automatizar fácilmente las tareas. Si se hace correctamente, esta formación permitirá a los trabajadores aumentar el tiempo que dedican a tareas complejas o más estratégicas. Esto debería mejorar la productividad y la satisfacción laboral de los empleados.
De hecho, ya hay muchos casos de uso de agentes de IA en el mundo real. Y seguirán aumentando a medida que la tecnología avance.
Pero los críticos tienen razón: la introducción de más agentes autónomos en la mano de obra debe hacerse con intención y cuidado hacia los humanos con los que trabajarán.
¿Cuál es la diferencia entre un agente de IA y un chatbot de IA?
Los agentes de IA y chatbots difieren en su propósito y capacidad. Chatbots están diseñados para interactuar con humanos, mientras que los agentes están diseñados para completar tareas autónomas.
La mayor diferencia es su capacidad para realizar acciones autónomas. Dado que la IA chatbots está diseñada para conversar con humanos, no suele estar programada para realizar acciones autónomas: su propósito es ayudar directamente a un humano.
Los agentes de IA, por su parte, pueden no interactuar con un usuario en absoluto. En algunos casos, recibirán una tarea de un desarrollador y la llevarán a cabo de forma independiente, sin interactuar con otro humano.
También adoptan formas diferentes. Chatbots suele basarse en texto o voz, mientras que los agentes de IA pueden adoptar la forma de una aspiradora robótica o un termostato inteligente.
Sin embargo, tienen muchas similitudes. Entre otras coincidencias, ambos utilizan:
- Procesamiento del lenguaje natural para comprender textos
- Un gran modelo lingüístico para alimentar sus resultados (como GPT de OpenAI o Gemini de Google).
- Bases de datos vectoriales para comprender mejor la información textual de una interacción humana
Características de los agentes de IA
Autonomía
Los agentes de IA pueden operar sin intervención humana, tomando decisiones y actuando sobre ellas de forma autónoma. Su autonomía permite a los agentes de IA gestionar tareas complejas y tomar decisiones en tiempo real sobre la mejor manera de completar un proceso, pero sin que un humano codifique los pasos específicos para una tarea determinada.
Aunque la idea de un agente autónomo puede evocar imágenes de HAL 9000, el ordenador parlante de 2001: Odisea en el espacio, los agentes de IA siguen dependiendo de instrucciones humanas. Un usuario o desarrollador tendrá que dedicar tiempo a decirle al agente lo que tiene que hacer, pero el agente resolverá el problema para completar la tarea de la mejor manera posible.
Aprendizaje continuo
La retroalimentación es esencial para que el agente de IA mejore con el tiempo. Esta retroalimentación puede proceder de dos fuentes: un crítico o el propio entorno.
El crítico puede ser un operador humano u otro sistema de IA que evalúe el rendimiento del agente. El entorno del agente de IA puede proporcionar retroalimentación en forma de resultados derivados de las acciones del agente.
Este bucle de retroalimentación permite al agente adaptarse, aprender de sus experiencias y tomar mejores decisiones en el futuro. Aprenderá a crear mejores resultados a medida que experimente más tareas. Gracias a su capacidad de aprender y mejorar, los agentes de IA pueden adaptarse a entornos que cambian rápidamente.
Reactivo y proactivo
Los agentes de IA son a la vez reactivos y proactivos en su entorno. Como reciben información sensorial, pueden cambiar su forma de actuar en función de los cambios del entorno.
Por ejemplo, un termostato inteligente puede detectar que la temperatura de la habitación se enfría cuando empieza una tormenta inesperada. Como resultado, disminuirá la intensidad del aire acondicionado.
Pero también es proactivo: si el sol entra en una habitación aproximadamente a la misma hora cada día, aumentará proactivamente el aire acondicionado para que coincida con la aparición del calor del sol.
Componentes de un agente de IA
Un agente de IA parece complicado a primera vista. Y lo son. Pero una mejor comprensión de los componentes clave de un agente de IA puede ayudarle a entender su funcionamiento interno.
Estos elementos son cruciales para crear herramientas de IA que puedan realizar tareas de forma autónoma.
¿Qué es una función de agente?
La función del agente es el núcleo de un agente de IA. Define cómo el agente traduce los datos que ha recopilado en acciones.
En otras palabras, la función de agente permite a la IA determinar qué acciones debe emprender basándose en la información que ha recopilado. Aquí es donde reside la "inteligencia" del agente, ya que implica razonar y seleccionar acciones para alcanzar sus objetivos.
¿Qué son las percepciones?
Los perceptos son las entradas sensoriales que el agente de IA recibe de su entorno. Proporcionan información sobre el estado actual del entorno observable en el que opera el agente. Por ejemplo, si el agente de IA es un chatbot de atención al cliente, los perceptos pueden incluir:
- Mensajes
- Perfil de usuario Información
- Ubicación del usuario
- Chat historia
- Preferencias lingüísticas
- Fecha y hora
- Preferencias del usuario
- Reconocimiento de las emociones del usuario
¿Qué es un actuador?
Los actuadores son mecanismos que permiten a los agentes de IA interactuar físicamente con su entorno. Estas acciones pueden ir desde dirigir un coche autoconducido hasta teclear texto en una pantalla.
Los actuadores pueden considerarse como los músculos del agente de IA, que ejecutan las decisiones tomadas por la función del agente.
Algunos ejemplos de actuadores son:
- Los generadores de respuestas de texto se encargan de generar y enviar respuestas basadas en texto a los usuarios. Toman la respuesta basada en texto del chatbot y la entregan al usuario a través de una interfaz de chat.
- Un chatbot puede necesitar integrar un sistema -como el sistema CRM de la empresa- para acceder a los datos de los clientes, crear tickets de soporte o comprobar el estado de los pedidos. Las API de integración de servicios permiten al chatbot interactuar con sistemas externos y recuperar o actualizar información según sea necesario.
- Los actuadores pueden enviar notificaciones y alertas, como notificaciones por correo electrónico o mensajes SMS. Pueden utilizarse para mantener a los usuarios comprometidos e informados mediante el envío de notificaciones push para avisarles de próximas citas, cambios en el estado de los pedidos, promociones u otras actualizaciones relevantes.
¿Qué es una base de conocimientos?
La base de conocimientos es donde el agente de IA almacena sus conocimientos iniciales sobre el entorno. Este conocimiento suele estar predefinido o se aprende durante el entrenamiento. Sirve de base para el proceso de toma de decisiones del agente.
Por ejemplo, un coche autónomo podría tener una base de conocimientos con información sobre normas de circulación y ordenanzas municipales. Mientras tanto, un agente autónomo de atención al cliente tendrá acceso a bases de datos sobre los productos de una empresa y sus políticas de devolución.
Cualquier empresa que utilice un agente de IA tendrá que entrenarlo con datos de la empresa. Mientras que un gran modelo lingüístico puede hacer uso de Internet en general, un agente con una función específica tendrá que crear una salida específica para el viaje del usuario.
Aplicaciones de los agentes de IA
Los agentes de IA tienen un amplio abanico de aplicaciones: están empezando a hacer furor en numerosos sectores de todo el mundo. He aquí algunas de las más comunes:
Atención al cliente
Los chatbots de atención al cliente son uno de los tipos más comunes de despliegue de agentes de IA.
Al poder conectarse a los datos de la empresa, un negocio puede utilizar un agente de IA para que actúe como asistente del cliente. Pueden proporcionar acceso directo al dispositivo del usuario en cualquier parte del mundo, incluida una página web a través de su ordenador o diferentes apps (como WhatsApp o Facebook Messenger).
Estos chatbots y los agentes virtuales pueden orientar a los clientes hacia pólizas específicas, darles una idea de qué artículos podrían satisfacer sus necesidades o incluso facilitarles el acceso a su cuenta restableciendo una contraseña.
Cada vez es más habitual que las empresas ofrezcan servicios de atención al cliente a través de chatbots . La mayoría se basan en grandes modelos lingüísticos y pueden realizar tareas específicas. Los mejores también son capaces de actuar en nombre de una empresa, como reservar una mesa o actualizar el historial de un cliente.
Vehículos autónomos
Uno de los usos más llamativos de los agentes de IA son los coches autoconducidos y los drones. Estos vehículos pueden funcionar con una intervención humana limitada, gracias a la potencia de los agentes de IA.
Los agentes de IA son parte integrante de su funcionamiento: perciben el entorno del coche y toman decisiones con conocimiento de causa (como cuándo es seguro girar o cuándo reducir la velocidad). Pueden identificar cuándo el coche se acerca a una señal de stop o explorar un nuevo tipo de terreno teniendo en cuenta los datos del entorno.
Asistentes virtuales
Agentes como Siri, Alexa y Google Assistant utilizan la IA para comprender el lenguaje natural, ayudar con tareas, proporcionar información y controlar dispositivos inteligentes.
El concepto de asistente de IA ya nos resulta familiar. Los agentes de IA permiten dar el siguiente paso de una planificación profundamente personalizada: si estás planeando unas vacaciones, no solo puede sugerirte ubicaciones para un nuevo destino e identificar hoteles, sino actuar como un agente de viajes personal. Dado que un agente de IA puede completar tareas de forma autónoma, un bot de viajes solo tardará un momento en hacer las reservas en su nombre, desde los billetes de avión hasta el hotel.
Otras aplicaciones
- Los agentes de IA pueden controlar y optimizar los dispositivos inteligentes del hogar, como cambiar la temperatura de la calefacción o activar una alarma antirrobo.
- Los agentes de IA se utilizan en robótica, ya que pueden realizar tareas autónomas como construir. Una vez asignada una tarea, tienen la capacidad de completarla basándose en su propia evaluación de las mejores prácticas.
- De forma similar a su uso en dispositivos domésticos inteligentes, los agentes de IA de pueden utilizarse en ciberseguridad. Son capaces de llevar a cabo acciones como la detección de amenazas, la identificación de anomalías y la gestión de la seguridad, defendiendo contra ciberataques y garantizando la integridad del sistema.
- En los procesos de la cadena de suministro, los agentes de IA pueden utilizarse para optimizar rutas, gestionar inventarios, predecir la demanda y mejorar la eficiencia general de las operaciones logísticas: pueden identificar soluciones que los humanos que los manejan no hayan visto antes.
Tipos de agentes de IA
Existen varios tipos de agentes de IA: el óptimo dependerá de la tarea que se vaya a realizar.
Agentes reflejos simples
Estos agentes actúan basándose en un conjunto de reglas predefinidas de condición-acción. Reaccionan ante la percepción actual y no tienen en cuenta el historial de percepciones anteriores.
Son adecuados para tareas de complejidad limitada y un rango estrecho de capacidades. Un ejemplo de agente reflejo sencillo sería un termostato inteligente.
Agentes reflejos basados en modelos
Los agentes basados en modelos tienen un enfoque más avanzado. Mantienen un modelo interno del entorno y toman decisiones basadas en la comprensión de su modelo. Esto les permite realizar tareas más complejas.
Se utilizan en el desarrollo de la tecnología de los coches autoconducidos, ya que pueden recoger datos como la velocidad del coche, la distancia entre el coche que le precede y una señal de stop que se aproxima. El agente puede tomar decisiones informadas sobre cuándo frenar basándose en la velocidad y la capacidad de frenado del coche.
Agentes basados en la utilidad
Los agentes basados en la utilidad toman decisiones considerando la utilidad esperada de cada acción posible. Suelen emplearse en situaciones en las que es esencial sopesar distintas opciones y seleccionar la que ofrezca la mayor utilidad esperada. Si quieres que un agente te recomiende cosas -como un curso de acción o distintos tipos de ordenadores para una determinada tarea-, un agente basado en la utilidad puede ayudarte.
Agentes de aprendizaje
Estos agentes están diseñados para operar en entornos desconocidos. Aprenden de sus experiencias y adaptan sus acciones a lo largo del tiempo. El aprendizaje profundo y las redes neuronales se utilizan a menudo en el desarrollo de agentes de aprendizaje.
Suelen utilizarse en el comercio electrónico y en la tecnología de plataformas de streaming para impulsar sistemas de recomendación personalizados, ya que aprenden lo que los usuarios prefieren con el tiempo.
Agentes Creencia-Deseo-Intención
Estos agentes modelan un comportamiento similar al humano al mantener creencias sobre el entorno, deseos e intenciones. Pueden razonar y planificar sus acciones en consecuencia, lo que los hace adecuados para sistemas complejos.
Agentes basados en la lógica
Los agentes basados en la lógica utilizan el razonamiento deductivo para tomar decisiones, normalmente sobre reglas lógicas. Son muy adecuados para tareas que requieren un razonamiento lógico complejo.
Agentes basados en objetivos
Estos agentes actúan para alcanzar sus objetivos y pueden adaptar sus acciones en consecuencia. Tienen un enfoque más flexible de la toma de decisiones basado en las consecuencias futuras de sus acciones actuales.
Una aplicación habitual de los agentes basados en objetivos es la robótica, como un agente que navega por un almacén. Podría analizar posibles rutas y seleccionar la más eficiente para llegar a su destino.
El futuro de los agentes de IA
La era de la IA no ha hecho más que empezar. Y ha recorrido un largo camino: desde los primeros ordenadores, pasando por Internet, el primer gran modelo lingüístico o la nueva tecnología de agentes, la tecnología amplía nuestro mundo cada día que pasa.
El desarrollo de la IA está llamado a crear un nuevo mundo empresarial. Conectarse con un asistente de IA ya se ha convertido en la norma cuando se interactúa con grandes empresas; a medida que la tecnología avance y los agentes sean más capaces de completar diversas tareas de forma independiente, su alcance se ampliará en todos los sectores.
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