¿Qué es la IA de agentes?

Los sistemas de IA con agentes están diseñados para operar con un mayor grado de autonomía. Funciona mediante agentes de IA, que son básicamente entidades autónomas diseñadas para realizar tareas específicas. En esencia, esta tecnología se basa en varios componentes clave:

1. Percepción: la IA con capacidad de acción empieza recopilando información de su entorno y de distintas fuentes, como sensores, bases de datos e interfaces de usuario. Esto podría implicar analizar texto, imágenes u otras formas de datos para comprender la situación.
2. Razonamiento: la IA agentiva usa un modelo de lenguaje extenso (LLM) para analizar los datos recogidos, comprender el contexto, identificar la información relevante y formular posibles soluciones. Por ejemplo, si el objetivo es programar una reunión, el LLM puede analizar el texto de los correos para identificar a los asistentes, las horas disponibles y el propósito de la reunión.
3. Planificación: la IA usa la información que ha recogido para desarrollar un plan. Esto implica fijar objetivos, dividirlos en pasos más pequeños y determinar la mejor forma de alcanzarlos.
4. Acción: la IA actúa en función de su plan. Esto puede implicar realizar tareas, tomar decisiones o interactuar con otros sistemas.
5. Reflexión: tras tomar medidas, la IA aprende de los resultados. Evalúa si sus acciones han tenido éxito y usa esa información para ajustar sus planes y acciones en el futuro. Este ciclo continuo de percepción, planificación, acción y reflexión permite a la IA con capacidad de agencia aprender y mejorar con el tiempo.

Vertex AI de Google Cloud proporciona un paquete completo de herramientas para entrenar, crear e implementar modelos de IA, incluidas APIs preentrenadas para tareas comunes y opciones de entrenamiento personalizado para casos prácticos avanzados. Vertex AI también ofrece herramientas de MLOps para gestionar todo el ciclo de vida del aprendizaje automático, desde la preparación de los datos hasta la monitorización de los modelos, lo cual es fundamental para el desarrollo y la mejora continuos de los sistemas de IA generativa.

Aunque tanto la IA de agente como la IA generativa son formas de inteligencia artificial y se pueden usar juntas, tienen funcionalidades distintas. 

La IA generativa, como su nombre indica, se centra en la creación de contenido nuevo, como texto, imágenes, código o música, a partir de peticiones. Los LLM son el núcleo de la IA generativa, y el valor se genera a partir de lo que el modelo puede hacer y de las extensiones sencillas de las capacidades de los LLM. Por ejemplo, puedes generar o editar contenido, e incluso realizar llamadas a funciones sencillas y encadenar varias opciones. 

La IA agentiva es un subconjunto de la IA generativa que se centra en la orquestación y la ejecución de agentes que usan LLMs como "cerebro" para realizar acciones a través de herramientas. La IA agentiva va más allá de la creación de contenido y la invocación de funciones, ya que ejecuta acciones en los sistemas subyacentes para alcanzar objetivos de mayor nivel. 

Por ejemplo, la IA generativa se podría usar para crear materiales de marketing, mientras que la IA agentiva se podría usar para desplegar esos materiales, monitorizar su rendimiento y ajustar automáticamente la estrategia de marketing en función de los resultados. De esta forma, la IA agentiva puede usar la IA generativa como herramienta para alcanzar sus objetivos.

Aunque los términos "IA con capacidad de agencia" y "agentes de IA" se suelen usar juntos, hay una diferencia sutil entre ellos. Los agentes de IA son los elementos básicos de la IA agentiva. Los agentes de IA son como herramientas individuales en una caja de herramientas, mientras que la IA agentiva es el uso coordinado de esas herramientas para construir una casa entera. 

Mientras que un agente de IA puede centrarse en una tarea específica, la IA de agentes emplea varios agentes para gestionar flujos de trabajo complejos. La IA agentiva actúa como un sistema general que coordina y gestiona estos agentes para alcanzar objetivos más amplios.

Implementar la IA con capacidad de acción en una empresa requiere una reflexión cuidadosa. Aquí encontrarás algunos factores importantes que deberías tener en cuenta:

• Objetivos claros: identifica los problemas específicos que resolverán los agentes de IA y cómo se ajustan a los objetivos empresariales.  
• Calidad y preparación de los datos: los sistemas de IA con capacidad de acción dependen de datos de alta calidad para tomar decisiones precisas. Las empresas deben asegurarse de que sus datos sean precisos, estén completos y actualizados, y tengan el formato adecuado para que la IA pueda consumirlos e integrarlos. 
• Implicaciones éticas: es importante tener en cuenta las implicaciones éticas del uso de la IA agentiva y usarla de forma responsable, ya que puede tomar decisiones que tengan un impacto significativo en la vida de las personas. Esto puede incluir abordar posibles sesgos en los datos o algoritmos que podrían dar lugar a resultados injustos o discriminatorios. Por ejemplo, un sistema de IA que se use para aprobar préstamos no debería tener sesgos contra determinados grupos demográficos. Además, las empresas deben ser transparentes sobre cómo se usa la IA agentiva y asegurarse de que haya una supervisión humana para evitar consecuencias no deseadas.
• Seguridad: los sistemas de IA basados en agentes pueden ser vulnerables a los ciberataques. Las empresas deben implementar medidas de seguridad sólidas para proteger estos sistemas y los datos que utilizan. Esto incluye la protección frente a brechas de seguridad, accesos no autorizados y ataques maliciosos que puedan poner en riesgo la integridad o la confidencialidad del sistema de IA.
• Explicabilidad: es importante entender cómo toma decisiones un sistema de IA con capacidad de agencia, sobre todo cuando algo va mal. Las empresas deberían invertir en sistemas que puedan proporcionar información valiosa sobre el proceso de toma de decisiones. Técnicas como SHAP (SHapley Additive exPlanations) o LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) pueden ayudar a que las decisiones de la IA sean más transparentes y comprensibles. Esto no solo ayuda a generar confianza, sino que también permite depurar y mejorar el sistema de IA.
• Integración: los sistemas de IA basados en agentes deben integrarse con los sistemas empresariales que ya existen, lo que puede ser un proceso complejo que requiere una planificación y una coordinación cuidadosas. Esto incluye garantizar la compatibilidad con la infraestructura de TI, los formatos de datos y los procesos empresariales que ya se usan. También puede implicar abordar posibles retos relacionados con la migración de datos, la integración de sistemas y la adopción por parte de los usuarios.
• Monitorización y evaluación: monitoriza continuamente el rendimiento de los agentes de IA, soluciona los problemas y perfecciona los algoritmos según sea necesario.  

Las empresas deben evaluar cuidadosamente sus necesidades y recursos antes de implementar la IA agentiva. También deben estar preparados para invertir en la infraestructura, los conocimientos y la formación necesarios para garantizar la adopción exitosa de esta tecnología.