De herramienta a agente, la inteligencia artificial avanza a modelos que se optimizan solos

La inteligencia artificial ha estado en auge los últimos años por realizar tareas que solo los seres humanos podían realizar. Actualmente, está atravesando una nueva etapa de desarrollo que va más allá de responder preguntas puntuales y generar textos. Ahora es capaz de tomar decisiones encadenadas y, en algunos casos, optimizar otros sistemas de IA. Este avance es conocido como inteligencia artificial agéntica, y está abriendo un nuevo capítulo en el desarrollo tecnológico, dando paso a un debate sobre hasta dónde puede llegar la automatización.

A diferencia de los modelos tradicionales que actúan de manera reactiva esperando una instrucción puntual del usuario, estos nuevos sistemas operan con objetivos propios definidos, planifican acciones, utilizan herramientas externas, incluyendo otros modelos de IA, y ajustan su comportamiento a partir de los resultados obtenidos. Gracias a esto, la IA ya es capaz de participar activamente en el diseño y optimización de otras inteligencias artificiales.

Es importante aclarar que no se trata de máquinas que se reproducen, ni de sistemas que crean inteligencias desde cero; son tecnologías que automatizan los procesos complejos que conlleva el desarrollo de software. En laboratorios y grandes empresas tecnológicas, estos agentes ya son utilizados para acelerar pruebas, reducir errores y hacer más eficientes los modelos existentes, especialmente en entornos donde el volumen de datos y la complejidad superan la capacidad humana de análisis manual.

Aunque es un avance significativo, la IA aún opera bajo límites claros; no definen por sí mismos objetivos estratégicos ni comprenden el impacto social o ético que pueden tener sus decisiones. Aún son dependientes de metas establecidas por personas e instrucciones, junto con marcos de supervisión que orienten su funcionamiento. El potencial de la IA agéntica es amplio; podría utilizarse para acelerar desarrollos en sectores como la salud, la investigación o la agricultura, reduciendo tiempos y costos en procesos que pueden tardar meses o incluso años. Sin embargo, esta adopción masiva puede presentar algunos inconvenientes.

De acuerdo con el análisis sobre la IA agentica presentado por el Foro Económico Mundial, uno de los principales desafíos son las infraestructuras tecnológicas necesarias para sostener estos sistemas, pues son redes muy robustas y demandan grandes capacidades de cómputo que deben estar preparadas para operar de forma continua.

La existencia de sesgos o errores que se repiten representa otro riesgo relevante. A medida que la IA se vuelve más autónoma, aumenta la dificultad para comprender cómo llega a ciertos resultados, lo que incrementa la probabilidad de que los mismos errores se reproduzcan sin ser detectados.
En este contexto, la discusión sobre la responsabilidad, la regulación y los límites éticos se vuelve inevitable.