Durante los últimos años nos acostumbramos a utilizar inteligencia artificial para responder preguntas, redactar textos, resumir documentos o generar imágenes. Sin embargo, la siguiente etapa puede ser mucho más importante: los agentes de inteligencia artificial.
Un agente de IA no se limita a responder lo que le preguntas. Puede recibir un objetivo, decidir qué pasos necesita seguir, utilizar herramientas, consultar información, ejecutar acciones y continuar trabajando hasta completar una tarea.
En otras palabras, estamos pasando de una inteligencia artificial que principalmente responde a una inteligencia artificial que también puede actuar.
Esto puede cambiar profundamente la forma en que trabajamos, estudiamos, investigamos, administramos empresas y utilizamos la tecnología en nuestra vida diaria.
Un agente de IA es un sistema de inteligencia artificial capaz de realizar tareas en nombre de una persona o de otra aplicación con cierto grado de autonomía.
Normalmente combina cuatro elementos:
OpenAI describe los agentes como sistemas capaces de llevar a cabo tareas mediante un desencadenante, un proceso y herramientas conectadas. Microsoft e IBM utilizan definiciones similares, destacando su capacidad para tomar decisiones y ejecutar acciones con el objetivo de completar una tarea.
Imagina que le dices a un chatbot:
“Quiero viajar a Cartagena el próximo fin de semana.”
Un chatbot tradicional podría recomendar hoteles, explicar qué visitar y decirte qué aerolíneas vuelan hasta allí.
Un agente de IA podría ir mucho más allá.
Con las herramientas y permisos adecuados podría:
La diferencia principal es sencilla: el chatbot te explica qué hacer; el agente puede ayudarte a hacerlo.
Las automatizaciones tradicionales siguen instrucciones muy específicas.
Por ejemplo:
“Cuando llegue un correo con una factura, guarda el archivo adjunto en esta carpeta.”
El procedimiento siempre es prácticamente el mismo.
Un agente puede manejar situaciones menos predecibles. Puede interpretar el contenido de la factura, identificar al proveedor, comprobar si falta información, comparar el documento con una orden de compra y decidir qué paso corresponde según el caso.
Por eso, los agentes son especialmente interesantes para procesos que requieren cierto nivel de razonamiento y adaptación.
Esta es una de sus características más importantes.
Un modelo de IA aislado puede analizar información y generar una respuesta. Un agente puede estar conectado a herramientas que le permiten interactuar con sistemas reales.
Dependiendo de los permisos que reciba, podría utilizar:
Esto convierte al agente en una especie de colaborador digital capaz de moverse entre diferentes aplicaciones para completar un proceso.
Probablemente uno de los primeros grandes impactos será la automatización de tareas administrativas y repetitivas.
Un agente podría revisar diariamente el correo de una empresa, identificar mensajes importantes, preparar respuestas, actualizar un CRM, generar un informe y avisar a una persona únicamente cuando exista algo que requiera una decisión.
También podría:
Esto no significa necesariamente que desaparezcan todos esos trabajos. En muchos casos puede cambiar qué parte del trabajo realiza la persona.
El humano puede dedicar menos tiempo a copiar información entre sistemas y más tiempo a supervisar, tomar decisiones, negociar, crear estrategias o resolver situaciones complejas.
En una empresa podrían existir múltiples agentes especializados.
Por ejemplo:
También pueden aparecer sistemas con varios agentes trabajando juntos. Uno podría recopilar información, otro analizarla y un tercero revisar el resultado antes de enviarlo.
Este concepto suele denominarse sistema multiagente.
Los agentes pueden convertirse en una herramienta importante para profesores y estudiantes.
Un estudiante podría tener un tutor digital que conozca su progreso, identifique los temas que todavía no domina y prepare ejercicios personalizados.
En lugar de limitarse a responder una pregunta, el agente podría acompañar un proceso de aprendizaje durante semanas o meses.
Para los profesores, podrían ayudar a:
El papel del docente seguiría siendo fundamental, especialmente para evaluar comprensión, motivar, acompañar y enseñar a pensar críticamente.
En medicina, los agentes pueden ser especialmente útiles en tareas de apoyo y administración.
Por ejemplo, podrían ayudar a organizar información clínica, resumir historiales, preparar documentación, recordar seguimientos o buscar información relevante para un profesional.
También podrían ayudar a los pacientes con tareas sencillas, como recordar medicamentos, preparar preguntas antes de una consulta o entender instrucciones médicas.
Sin embargo, la salud es precisamente uno de los ámbitos donde la supervisión humana debe ser especialmente estricta. Un agente puede equivocarse, interpretar mal información o trabajar con datos incompletos.
Por eso, en decisiones médicas importantes debería actuar como una herramienta de apoyo, no como sustituto automático del profesional.
Los investigadores trabajan con enormes cantidades de artículos científicos, datos y experimentos.
Un agente podría ayudar a buscar estudios, comparar resultados, organizar referencias, analizar datos e incluso proponer experimentos que posteriormente serían evaluados por investigadores humanos.
En áreas donde existen millones de combinaciones posibles —por ejemplo, materiales, medicamentos o proteínas— la capacidad de automatizar parte del análisis puede acelerar algunas etapas de la investigación.
Esto no significa que la IA vaya a “hacer ciencia sola”. Formular buenas preguntas, interpretar resultados y validar descubrimientos continúa requiriendo experiencia y criterio.
Con el tiempo también podemos tener agentes personales capaces de ayudarnos con tareas diarias.
Podrían:
La gran diferencia sería que no tendríamos que abrir diez aplicaciones y realizar manualmente cada paso.
Podríamos decir simplemente cuál es nuestro objetivo y permitir que el agente prepare el trabajo.
Los agentes de programación ya pueden realizar tareas que antes requerían trabajar manualmente archivo por archivo.
Pueden explorar un proyecto, identificar dónde realizar un cambio, escribir código, ejecutar pruebas y corregir algunos errores.
Esto puede aumentar considerablemente la productividad de los desarrolladores.
En lugar de desaparecer, el trabajo del programador puede desplazarse progresivamente hacia definir mejor los problemas, revisar arquitectura, comprobar seguridad y validar el código producido.
Es una de las preguntas más difíciles de responder.
Probablemente algunos trabajos y tareas cambiarán considerablemente. Otras funciones desaparecerán, se reducirán o evolucionarán, mientras aparecerán nuevos tipos de trabajo relacionados con supervisar, diseñar y administrar sistemas de IA.
La historia de la tecnología muestra que la automatización suele eliminar ciertas tareas mientras crea otras.
Con los agentes de IA, una diferencia importante es que también pueden automatizar parte del trabajo intelectual y administrativo, no solamente tareas físicas o repetitivas.
Por eso, habilidades humanas como criterio, creatividad, responsabilidad, empatía, negociación y conocimiento especializado pueden adquirir todavía más importancia.
Un agente no es infalible.
Puede:
El riesgo aumenta cuando el agente tiene acceso a herramientas capaces de enviar mensajes, realizar compras, modificar archivos o interactuar con sistemas empresariales.
Por eso, los agentes bien diseñados necesitan límites y mecanismos de aprobación.
OpenAI recomienda establecer guardrails y puntos donde una persona debe aprobar acciones sensibles. NIST también ha señalado que los agentes presentan nuevos desafíos de seguridad porque combinan las decisiones de modelos de IA con la capacidad de actuar sobre sistemas reales.
Uno de los errores sería pensar que el objetivo es darle acceso completo a un agente y permitirle tomar todas las decisiones.
Probablemente el modelo más útil será una colaboración.
El agente puede encargarse de:
La persona puede seguir siendo responsable de:
En otras palabras, quizá la habilidad más importante no sea aprender a competir con los agentes, sino aprender a trabajar correctamente con ellos.
Cada vez menos.
Muchas plataformas permiten definir el trabajo de un agente utilizando lenguaje natural.
En lugar de programar cada paso, una persona puede explicar:
“Todos los lunes revisa las ventas de la semana anterior, compara los resultados con el mes pasado, identifica los tres cambios más importantes y prepara un informe para que yo lo revise.”
El sistema puede convertir esas instrucciones en un flujo de trabajo reutilizable.
Esto puede hacer que la automatización avanzada llegue a pequeñas empresas, profesionales independientes y personas que nunca han programado.
Algunos agentes funcionarán principalmente en la nube, mientras que ciertas tareas podrán ejecutarse directamente en el dispositivo.
Los nuevos computadores están incorporando procesadores especializados para inteligencia artificial, conocidos como NPU.
Si quieres entender cómo funciona ese hardware, puedes consultar nuestro artículo sobre qué es una NPU y para qué sirve en los nuevos computadores.
Cuanto más poder tenga un agente, más importante será controlar sus permisos.
Un agente que solamente puede leer documentos tiene un nivel de riesgo muy distinto a otro que puede realizar transferencias, eliminar archivos o enviar información al exterior.
Por eso será importante aplicar principios similares a los utilizados en seguridad informática:
También debemos recordar que los delincuentes pueden utilizar agentes y otras herramientas de IA para automatizar fraudes. En nuestra guía sobre estafas con inteligencia artificial explicamos algunas de las modalidades que ya se están utilizando.
La inteligencia artificial generativa popularizó la idea de conversar con una computadora.
Los agentes añaden una nueva capa: permitir que esa computadora participe activamente en un proceso.
El cambio puede parecer pequeño, pero es enorme.
Pasamos de:
“Explícame cómo hago esto.”
a:
“Ayúdame a hacerlo.”
Y eventualmente, en tareas bien definidas:
“Hazlo, avísame si surge un problema y pídeme autorización antes de tomar una decisión importante.”
Los agentes de inteligencia artificial pueden convertirse en una de las transformaciones tecnológicas más importantes de los próximos años.
No porque sean robots que piensan exactamente como nosotros, sino porque pueden conectar la capacidad de razonamiento de los modelos de IA con herramientas capaces de actuar en el mundo digital.
Eso puede cambiar la forma en que trabajamos, estudiamos, investigamos, administramos empresas y organizamos nuestra vida cotidiana.
Pero cuanto mayor sea su autonomía, mayor será también la necesidad de establecer límites, seguridad y supervisión humana.
El futuro probablemente no consistirá en personas por un lado y agentes de IA por otro, sino en equipos donde humanos y sistemas inteligentes se reparten el trabajo según aquello que cada uno puede hacer mejor.
