¿Qué es un agente en IA y para qué sirve?

Forbes México.
¿Qué es un agente en IA y para qué sirve?

Técnicamente, un agente de IA es un programa de software diseñado para interactuar con su entorno, recopilar información y utilizar esos datos para alcanzar objetivos específicos. 

A diferencia de un simple guión o script automatizado, un agente de IA puede evaluar distintas opciones y elegir la mejor acción posible para hacer lo que tenga que hacer, sin necesidad de una intervención humana continua y permanente.

Sin el ánimo de complicar mucho la explicación: se lo entrena, se le da la información que necesita y después de eso, él empieza a caminar solito o sin mucha ayuda de un humano, en el mejor de los casos.

El chiste de un agente de IA es su capacidad de actuar de manera autónoma, aprender de la experiencia, adaptarse a nuevos contextos y colaborar, ya sea con humanos o con otros agentes. 

Estos sistemas pueden tener un “humano en el circuito” para mantener cierto grado de control, pero en su núcleo, como dijimos, operan con un grado muy alto de independencia.

Los agentes de IA se distinguen principalmente por estas cosas:

• Autonomía: pueden ejecutar acciones sin depender de instrucciones manuales continuas.
• Memoria: son capaces de almacenar datos, preferencias y conocimientos que permiten la personalización y la mejora continua.
• Percepción del entorno: procesan información que reciben del mundo que los rodea, ya sea digital o físico.
• Herramientas: pueden usar recursos externos como internet, intérpretes de código o APIs para resolver tareas.
• Colaboración: pueden interactuar con otros agentes de IA o humanos para lograr mejores resultados.

Además de esto, hay distintos tipos de agentes de IA según su nivel de complejidad o propósito, como:

• Agentes de aprendizaje: mejoran su rendimiento a medida que pasa el tiempo a través de la experiencia.
• Agentes de reflejo simple: reaccionan a estímulos sin almacenar memoria del pasado.
• Agentes basados en modelos: mantienen una representación del mundo para tomar decisiones informadas.
• Agentes basados en objetivos o utilidad: actúan para alcanzar metas específicas o maximizar cierto valor.

Desde el punto de vista de su arquitectura, los agentes pueden operar de forma individual (por ejemplo, como asistentes personales), como parte de un sistema multi-agente donde colaboran entre sí, con otros agentes o en interacción directa con humanos para resolver tareas complejas de manera más eficiente.

Diferencias entre agentes de IA y automatización.

Aunque a veces se mencionan como si fueran lo mismo, los agentes de IA y la automatización son conceptos y cosas totalmente distintas en cuanto a su propósito, capacidades y flexibilidad.

La automatización tradicional se basa en reglas fijas y secuencias predefinidas. Ejecuta tareas repetitivas sin entender el contexto.

¿Ejemplo? Copiar de manera periódica información de un archivo Excel a un sistema CRM. Es ideal para procesos que no cambian con el tiempo y que requieren mínima supervisión o adaptación.

En cambio, un agente de IA puede interpretar el contexto, aprender de los datos, adaptarse en tiempo real y tomar decisiones con base a la información que tenga. 

Por ejemplo, un agente de IA puede leer correos electrónicos de clientes, entender el tono de los mensajes, priorizarlos y redactar respuestas personalizadas, todo en función del contexto y de los objetivos del negocio. 

Puede también hacer las veces de un agente de ventas o de atención a clientes, ya sea por llamada telefónica o por Chatbot, via Whatsapp o cualquier otro canal y hacerlo una manera prácticamente humana, de manera conversacional, por voz o texto, entendiendo si ese cliente o lead está de buenas o malas, siguiendo la conversación de manera natural aunque la persona del otro lado lo interrumpa o corrija. 

Contarlo o escucharlo es una cosa, verlo funcionar en vivo y en el mundo real, asombra hasta al más incrédulo.

Esto es algo que venimos ofreciendo hace ya tiempo a nuestros clientes y la respuesta y el interés que ha generado, es increíble.

La automatización es eficiente, pero limitada. Los agentes de IA, por su parte, se asemejan más a un asistente inteligente: capaz de improvisar, aprender y evolucionar.

En resumen, mientras que la automatización ejecuta instrucciones al pie de la letra, los agentes de IA interpretan situaciones. La primera es poderosa en tareas estructuradas y predecibles; la segunda, en entornos complejos y dinámicos donde se requiere adaptación, razonamiento y toma de decisiones, algo más parecido al mundo en el que vivimos todos los días.

Ambas tecnologías son valiosas, no es que una es mejor que la otra, la clave es entender sus diferencias para decidir cuál implementar según lo que tú o tu empresa necesite hacer; he visto que muchas veces se toman malas decisiones por no entender esto desde un principio y la consecuencia es comparable a la de comprar un saco que te queda grande o chico, pero no a tu medida.  

Sobre el autor:

Sebastián Moglia Claps es Country Manager Shake Again.

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Twitter: @Sebastianmoglia

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