Los Agentes de Inteligencia Artificial llevan a cabo tareas de manera independiente analizando y comprendiendo su entorno

No pasa un día en esta era tecnológica que estamos viviendo en la que no aparezca un término nuevo relacionado con la inteligencia artificial: Prompt, redes neuronales, Modelos de lenguaje o como en este caso, AI Agents.

De hecho gran parte del contenido de este humilde blog va sobre el concepto del LAM que promete el Rabbit r1, una especie de Agente de IA que puede ejecutar acciones en webs y apps con nuestro consentimiento pero solo con instrucciones de voz.

Y es que actualmente estamos en una época en la que la Inteligencia Artificial llena los blogs de internet —que me lo digan a mí— y se está desarrollando a un ritmo vertiginoso y casi exponencial.

Es cierto que el concepto de Agente de IA no es nuevo, y aunque no seamos conscientes, está implementado en muchos de los programas y aplicaciones que usamos en el día a día como asistentes —Google Home o Alexa—.

Y vamos a centrarnos en explicar de la manera más comprensible posible qué es un Ai Agent, cómo funcionan, en qué puede aplicarse y cómo podemos sacarle provecho para que nos ayude con las diferentes tareas.

Qué son los Agentes IA

Pongamos una definición. Los AI Agents —en español Agentes de Inteligencia Artificial— son programas de software diseñados para percibir su entorno, procesar información y tomar decisiones autónomas con el fin de alcanzar objetivos específicos.

Esto es particularmente interesante, ya que como vemos, tienen una capacidad extraordinariamente útil y es la de reconocer aquello que los rodea con la información que les llega y poder actuar en consecuencia para ejecutar una acción.

Su principal característica es la capacidad de actuar de forma independiente, sin intervención humana directa, para lograr las metas que se les asignan. Esto es fundamental de cara a otro aspecto muy útil para nosotros: La automatización.

A diferencia de los modelos de IA generativa que responden a entradas de texto, los AI Agents operan de manera proactiva y autónoma dentro de su entorno, de manera que pueden tomar sus propias decisiones según su criterio. ¿No es asombroso?

Vale, ya tenemos una idea sencilla de lo que es un Agente de Inteligencia Artificial. ¿Qué tal si vemos algunos ejemplos que seguro que ya conoces aunque no lo sabías?

Ejemplos de AI Agents

Estos son algunos ejemplos prácticos que existen de agentes de IA que usamos en la actualidad y de los que estoy seguro que conoces a muchos de ellos.

Asistentes virtuales

Seguro que has oído hablar de Alexa, Siri o Google Assistant. De hecho estoy seguro de que no solo los conoces sino que interactúas con ellos casi a diario. Pues son un ejemplo perfecto de cómo tenemos a los AI Agents presentes más cerca de lo que creemos.

En este caso, las tareas para las que están programados son:

• Responder preguntas y consultas. Pueden buscar información en internet para darnos una respuesta a través de las búsquedas que encuentren.
• Controlar dispositivos del hogar inteligente. Pueden hacer uso de los enchufes, bombillas y otros dispositivos inteligentes a los que les demos acceso, encendiendo, apagando o programando acciones.
• Realizar compras en línea. En el caso particular de Alexa, puedes hacer compras directamente a Amazon solo con pedírselo con tu voz.
• Programar citas y recordatorios. Otro de los usos más comunes de estos Agentes de IA es precisamente que puedan guardar en tu móvil alarmas y programar eventos solo con pedírselo.

Como ves, son situaciones muy útiles y que seguro que has usado en alguna ocasión. Pues todas ellas son llevadas a cabo por estos AI Agents.

Vehículos autónomos

En España aún no se ven coches autónomos 100%, pero muchos automóviles llevan incorporados sensores que nos asisten en carretera gracias a estos Agentes, y nos ayudan en situaciones más comprometidas o si hemos cometido algún despiste.

En Estados Unidos hay empresas como Waymo o Cruise cuyos coches son completamente autónomos y son pilotados por estas Inteligencias artificiales sin que el ser humano tenga ninguna interacción más que disfrutar del viaje.

¿Cómo lo hacen? Muy sencillo.

• Perciben el entorno a través de sensores. Llevan cámaras y sensores que les indican la posición que ocupan, la situación de los otros vehículos y la señalización que tienen cerca.
• Procesar información del tráfico y las condiciones de la carretera. Son capaces de comprender en qué estado está la vía por la que circulan actuando en consecuencia.
• Tomar decisiones para una conducción segura sin intervención humana. Pueden tomar decisiones, como si fuesen personas y tomar la determinación de realizar una acción u otra.

Una de las cosas que más me llamó la atención cuando vi uno de estos vehículos por primera vez fue que en ocasiones, si era lo más óptimo, cruzaban los semáforos en ámbar como haríamos cualquiera de nosotros si estamos cerca de él.

Diagnósticos y tratamientos médicos

Aunque a nivel usuario siempre recomendaré acudir a un médico frente a una Inteligencia artificial, a nivel profesional en el campo de la salud, los agentes de IA contribuyen a:

• Analizar imágenes médicas y datos de pacientes. Cruzando los datos de los que se disponen, que pueden ser millones, estos agentes son capaces de crear un mapa de todos ellos obteniendo muchísima información.
• Realizar diagnósticos más rápidos y precisos. Gracias a lo anterior, pueden detectar patrones y ayudar el médico a llegar a diagnósticos que serían más complicados de hacerlos a mano.
• Recomendar planes de tratamiento personalizados. También pueden mejorar los cuidados una vez diagnosticada la enfermedad.

Hay muchos más usos de los AI Agents como la detección de los fraudes financieros, la robótica o incluso en atención al cliente —sí, esos chatbots que te hacen preguntas cuando llamas a los servicios técnicos o al banco también son Agentes de IA—.

Cuáles son los principales tipos de agentes de IA

Podemos decir que existen diferentes tipos de agentes de inteligencia artificial según el objetivo que tengamos, y cada uno de ellos tiene sus propias capacidades y aplicaciones. Los principales tipos son:

Agentes reflejos simples

Son los agentes más básicos que operan siguiendo reglas condición-acción predefinidas. Responden únicamente a la percepción actual del entorno sin considerar el historial o implicaciones futuras. Se utilizan en tareas simples y entornos controlados, como puertas automáticas, robots de fabricación y termostatos.

Un ejemplo sería un sensor de movimiento para encender luces automáticamente cuando detecta movimiento en una habitación. Simple y útil al mismo tiempo. Y conocido por todos.

Agentes reflejos basados en modelos

Además de las percepciones actuales, mantienen un modelo interno del estado del mundo que les permite considerar la historia de percepciones anteriores. Esto les permite tomar decisiones más sofisticadas, como en juegos de ajedrez.

Algunos de los que usamos comúnmente son sistemas de control de tráfico que utiliza un modelo de las condiciones de tráfico actuales y pasadas para optimizar los tiempos de los semáforos. ¿No te ha pasado que tus semáforos están siempre en rojo? Culpa de los AI Agents…

Agentes basados en objetivos

Estos agentes tienen objetivos o metas específicas y eligen las acciones que los acercan más a alcanzarlos. Utilizan técnicas de planificación y razonamiento para determinar la mejor secuencia de acciones. Se aplican en tareas complejas como el procesamiento de lenguaje natural y la robótica.

Tu Roomba, por ejemplo. Un robot aspirador que tiene como objetivo limpiar toda la superficie de un piso siguiendo un plan de ruta eficiente. Y que esperamos que cumpla y nos ahorre el limpiar nosotros…

Agentes basados en utilidad

Toman decisiones evaluando la utilidad o beneficio esperado de las posibles acciones mediante una función de utilidad. Buscan maximizar la utilidad global, según los diferentes parámetros que tenga a su disposición para darnos la respuesta.

¿Vas a viajar? Pues los sistemas de recomendación de vuelos que sugieres las opciones que maximizan la comodidad (asientos, escalas) y minimizan el costo y duración del viaje son Agentes de IA.

Agentes de aprendizaje

Tienen la capacidad de aprender y mejorar su rendimiento con la experiencia utilizando técnicas de aprendizaje automático. Aprenden de eventos pasados y mejoran de cara al futuro, como deberíamos de hacer nosotros.

Un ejemplo son los filtros de correo no deseado que aprende a identificar nuevos patrones de spam a medida que recibe más datos de correos marcados como spam o no spam.

Agentes jerárquicos

Quizás los más complejos. Son sistemas organizados en una jerarquía de agentes de alto y bajo nivel, donde los de alto nivel descomponen tareas complejas y las delegan a agentes de nivel inferior. Se utilizan en procesos de fabricación y otros entornos con tareas estructuradas.

Estos agentes de IA encuentran aplicaciones en diversos campos, desde asistentes virtuales y vehículos autónomos hasta sistemas de recomendación y soporte al cliente, impulsando la automatización y optimización de tareas.

Como ves, desde lo más sencillo a los más complejos, los AI Agents están en todas partes, y seguramente acabemos teniéndolos como fieles aliados en la tecnología que está aún por venir.