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De chatbots a agentes: la evolución de la Inteligencia Artificial

Estos sistemas pueden razonar, planificar, interactuar a velocidad humana, contar chistes, mostrar emociones, usar herramientas, ser interrumpidos, y mucho más.

De chatbots a agentes: la evolución de la Inteligencia Artificial [Ilustración: Asistida por IA

Los agentes de IA están elevando nuevamente nuestras expectativas sobre lo que podemos esperar de nuestros compañeros tecnológicos en los próximos meses. 

Recientemente, en mis discursos y presentaciones, he mostrado cómo muchas de las cosas que antes se consideraban imposibles o “a un siglo de distancia” ocurren cada pocos meses. La velocidad del cambio y las cosas que tú y yo podremos hacer en los próximos meses y años nos llevarán a un futuro mucho mejor, donde cada vez más personas podrán realizar más tareas con la ayuda de la inteligencia artificial.

Agentes de IA

Estos son los últimos desarrollos en IA y marcan una clara diferencia respecto a los chatbots a los que todos nos hemos acostumbrado en el último año. Estos nuevos sistemas de OpenAI, Google —y pronto muchos otros— son la próxima evolución significativa en la carrera por crear IA más funcional, robusta y embebida, capaz de asumir tareas cada vez más complejas.

Los sistemas de agentes pueden razonar, planificar, interactuar a velocidad humana, contar chistes, mostrar emociones, usar herramientas, ser interrumpidos, y mucho más. Esto se puede hacer en lenguaje natural hablado sin necesidad de escribir y esperar una respuesta como lo hacemos actualmente con los chatbots tradicionales. 

¿Dónde estamos?

Hoy en día, si quieres usar un sistema de IA como un no experto en IA, usarás un chatbot basado en texto. Piensa en ChatGPT, Claude, Gemini, etc. Ingresas tu solicitud, esperas unos segundos y luego esperas a que el sistema genere la información solicitada. Puede ser una pregunta de investigación, un poema, una estrategia, lo que sea. Sin duda, es útil, pero no es como solemos comunicar la información. Hay un factor limitante cuando tenemos que escribir todo y esperar a que la IA responda.

También está el problema que surge cuando notamos que la IA genera una respuesta que no es lo que queríamos. A veces podemos hacer clic en detener, pero tenemos que empezar el proceso de nuevo hasta llegar a la solución óptima. ¿O qué pasa si olvidamos algo en nuestra solicitud? ¿Qué hacemos? Bueno, tenemos que esperar y luego intentarlo de nuevo—escribiendo. Pero esto está cambiando, como descubriremos. De la misma manera en que puedes interrumpir educadamente a tu compañero de trabajo o asesor de gestión cuando te están dando una explicación, podrás interrumpir y redirigir a la IA en tiempo real cuando te esté dando una respuesta.

Puede que te estés preguntando, ¿qué pasa con la visión? ¿Qué pasa con los mensajes de texto? Excelentes preguntas. Aunque los agentes e la IA pueden funcionar mediante texto, voz y modos visuales, el principal avance en el que nos centramos hoy es en las interacciones por voz, ya que es natural que los usuarios migren a usar estos sistemas con sus voces para la mayoría de los casos de uso. La visión tiene sus propios casos de uso valiosos, especialmente cuando se combina con interacciones de voz. Pero eso es para otro artículo.

¿Hacia dónde vamos?

En las próximas semanas y meses, tendrás acceso a estos sistemas, y podrás olvidar los días de escribir, bueno, en su mayoría. No solo eso, si notas algo incorrecto en lo que el sistema está generando, puedes interrumpir a la IA para ajustar el resultado, cambiar la solicitud o empezar de nuevo. Pero eso no es ni siquiera lo mejor de estos sistemas.

Estos sistemas tienen la misma latencia que el habla humana, con velocidades que van de 232 a 320 milisegundos, lo que significa que sentirás lo mismo que si estuvieras hablando con un amigo o colega cuando realices tareas con el sistema. Las conversaciones tampoco tienen que ser cortas o de una sola vez. En cambio, puedes explicar y platicar con el sistema para delinear lo que quieres que realice por ti y de qué manera.

Esto nos lleva al siguiente elemento esencial: la planificación. Un gran desafío con los chatbots ha sido su incapacidad para planificar en un sentido verdadero y llevar a cabo tareas complejas dependientes de la planificación. La evolución de la capacidad de estos sistemas para planificar proporciona una mayor variedad de tareas, complejidad y casos de uso para la IA agentiva. Uno de los elementos clave de la planificación es la capacidad del sistema para identificar y usar las herramientas correctas necesarias para completar una tarea dada.

Por ejemplo, si necesitas crear un proyecto de software, el sistema podría asistirte en la recopilación de investigación para el proyecto, después colaborar en la escritura de código basado en la investigación, y posteriormente verificar y probar el código, y así sucesivamente. Esto permite que el sistema y tú creen consistentemente productos de trabajo más valiosos y confiables.

Una razón fundamental por la cual el sistema puede generar planes realistas es que tiene memoria, lo que le permite recordar una amplia gama de elementos esenciales sobre las tareas y el usuario individual. Esto lo hace cada vez más valioso cuanto más se utiliza y sin duda supercargará la productividad en la vida personal y profesional de los usuarios.

Esta facilidad de uso, combinada con el aumento de la productividad, ofrece una base muy atractiva para que las empresas y los trabajadores aumenten drásticamente su ventaja competitiva tanto dentro de su industria a nivel nacional como internacional. Para las empresas en México y América Latina, enfocarse profundamente en crear una visión y estrategia de IA para aprovechar la IA agentiva en combinación con otras formas de IA nunca ha sido más urgente. Las oportunidades están ahí; solo necesitas empezar el proceso y ponerte en marcha. Pero tal vez pienses: “¿No es cierto que trabajar con IA es muy frío y aburrido?” o “¡Seguro que mi equipo no disfrutará trabajar con ella!”.

Algunos de los elementos más fascinantes y agradables de los agentes son su capacidad para mostrar emociones de una manera que rompe las barreras entre máquina y humano que típicamente existen cuando se trabaja con una IA. Somos animales sociales y preferimos pasar nuestro tiempo con “cosas” con las que sentimos que podemos vincularnos y que nos entienden—algo que estas IAs ofrecen. Al usar el modo de voz, puedes sentir la calidez, la risa y la simpatía del sistema, lo que hace que trabajar con ellos sea mucho más atractivo e inmersivo. Imagina si Excel pudiera contar un chiste mientras estás haciendo una tabla dinámica o limpiando un conjunto de datos. No sé tú, pero a mí me gustaría eso.

Finalmente, lo que hace a los agentes tan increíbles y poderosos en comparación con los chatbots a los que todos nos hemos acostumbrado es su capacidad para actuar y completar tareas. Mejor dicho, es la capacidad de estas IAs para hablar, bromear y vincularse con nosotros mientras mejoramos nuestras carreras, empresas y oportunidades futuras. Es como si tu microondas sacara la comida de tu congelador, la descongelara, luego la calentara mientras te contara una historia, y después te la sirviera para que la disfrutes.

En este momento, estamos en las etapas iniciales de lo que los agentes de la IA pueden hacer en cuanto a actuar, pero pronto, el rango de posibilidades en aplicación será excepcional e ilimitado. Desde ayudar a diseñar y codificar proyectos de software, investigar y diseñar planes arquitectónicos, hasta tal vez ayudar dramáticamente a una empresa a reposicionarse a nivel mundial.

Como dice el viejo refrán, el mejor momento para plantar un árbol fue ayer; el segundo mejor momento es hoy. Lo mismo aplica para comenzar tu viaje en la inteligencia artificial. Hoy es tu día.

Author

  • Christopher Sánchez

    ha fundado empresas en Estados Unidos, Europa y América Latina en las últimas dos décadas. También colabora con estudiantes de posgrado en temas de inteligencia artificial, negocios y estrategia en EGADE Business School y Stanford Graduate School of Business.

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    ha fundado empresas en Estados Unidos, Europa y América Latina en las últimas dos décadas. También colabora con estudiantes de posgrado en temas de inteligencia artificial, negocios y estrategia en EGADE Business School y Stanford Graduate School of Business.

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Sobre el autor

ha fundado empresas en Estados Unidos, Europa y América Latina en las últimas dos décadas. También colabora con estudiantes de posgrado en temas de inteligencia artificial, negocios y estrategia en EGADE Business School y Stanford Graduate School of Business.

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