A finales de 2024 todos hablábamos de los agentes de IA como el primer avance que traería 2025. En tan solo un mes, pese a que las aplicaciones no están al alcance de todos y muchas veces nos venden como “agente” una simple automatización o un GPT personalizado, ya se habían lanzado varios modelos agénticos al mercado.
Los agentes de IA son sistemas avanzados que:
- Observan su entorno, procesan datos y ejecutan acciones para cumplir objetivos específicos.
- Interactúan de manera fluida con humanos, aplicaciones y otros sistemas de inteligencia artificial.
Componentes esenciales
- Módulo de percepción: Captura y analiza información del entorno en tiempo real.
- Módulo de toma de decisiones: Evalúa opciones y selecciona la acción más adecuada.
- Módulo de acción: Implementa las decisiones de forma precisa y eficiente.
- Módulo de aprendizaje: Se adapta y optimiza su desempeño con base en datos acumulados.
Tipos de agentes de IA
- Agentes reflexivos – Responden de inmediato siguiendo reglas preestablecidas.
- Agentes reflexivos basados en modelos – Incorporan información histórica para tomar decisiones.
- Agentes basados en objetivos – Planifican acciones para alcanzar metas definidas.
- Agentes basados en utilidad – Buscan el mejor resultado posible optimizando beneficios.
- Agentes de aprendizaje – Evolucionan continuamente al analizar patrones y experiencias.
Tecnología que hay detrás de un agente
- Modelos de lenguaje de gran escala (LLMs): Como ChatGPT, Gemini, Claude o Grok, generan y comprenden texto similar al humano.
- Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP), Machine Learning (ML) y aprendizaje por refuerzo: Permiten comprensión, aprendizaje y adaptación.
- IA Generativa e IA Multimodal: Facilitan la creación de contenido y el manejo de datos en diversos formatos (texto, imagen, voz).
Ejemplo de agente de IA
Piensa en un sistema de IA que sea un vehículo autónomo de entrega de paquetes.
Este agente monitorea el tráfico y las condiciones de la carretera en tiempo real (Módulo de percepción), calcula la ruta más eficiente considerando el clima y los horarios (Módulo de toma de decisiones), ajusta la velocidad o cambia de carril automáticamente (Módulo de acción) y aprende de cada viaje para reducir tiempos y consumo de energía (Módulo de aprendizaje). Esto mejora la logística, reduce costos y aumenta la seguridad vial.