Después de obstetricia reciente inteligencia artificial La IA ha disminuido y muchos han planteado una pregunta importante: sí, es genial, pero ¿cómo puede tener un impacto en el mundo real? Era una pregunta válida. Si bien los chatbots de IA pueden verse como una ventanilla única para buscar información rápidamente, tener una conversación improvisada, hacer que escriban artículos y generar imágenes o videos, su función se limita en gran medida a un sistema en el que un usuario humano tendría que hacerlo constantemente. Esté atento al asunto. Úselo para obtener el resultado y supervisar el resultado.
Incluso si sus habilidades no podían ser ignoradas y tuvieron un impacto significativo en la mejora de la productividad de los trabajadores en ciertas áreas, le faltaba un elemento crucial que le impidió convertirse en un asistente leal que realmente pudiera manejar y automatizar tareas: la toma de decisiones. La IA generativa actual puede ayudar con ciertos aspectos del trabajo de una persona, pero no puede realizar el trabajo.
Por ejemplo, puede pedirle que escriba un correo electrónico a un cliente informándole de un retraso inesperado, pero no puede enviar ese mensaje ni soportar la respuesta enojada que envía. De igual forma, puedes utilizar mellizo o ChatGPT Para preguntar por el “Mejor teléfono inteligente para grabar videos”, pueden recomendar el último iPhone 16 Pro Max o Samsung Galaxy S24 Ultra. Pero no podrán buscar en la web para encontrar la mejor oferta para usted y realizar una compra.
Al reconocer esta brecha, las empresas de tecnología que trabajan en grandes modelos de lenguaje (LLM) han comenzado a utilizar la palabra agente de inteligencia artificial (IA). Los investigadores creen que los agentes de IA pueden tomar un sistema de IA basado en conocimientos y convertirlo en un sistema de acción que pueda realizar tareas integrales sin intervención humana.
Este término ha cobrado gran importancia durante la segunda mitad de 2024, y actualmente se trata como una panacea para todos los problemas relacionados con el trabajo. Y si bien hay algo de verdad en esto, ¿es realmente una tecnología transformadora con tal potencial? La respuesta puede ser un poco complicada, pero haremos todo lo posible para desglosarla y resaltar los diferentes aspectos que debes conocer. Profundicemos en ello.
¿Qué es un agente de IA?
Dado que esta tecnología aún se encuentra en su etapa incipiente, no existe una definición estándar de qué constituye exactamente un agente de IA. IBM el especifica Es un sistema que es “capaz de realizar tareas de forma autónoma en nombre del usuario” mediante el diseño de flujos de trabajo y el uso de herramientas. Similarmente, GoogleQue anunció su primer agente de inteligencia artificial, llamado Proyecto Mariner, el año pasado, y lo describe como un sistema que actúa como asistente de los humanos y les ayuda a completar tareas.
Amazon proporciona una definición más completa, que… describe Es “un programa que puede interactuar con su entorno, recopilar datos y utilizarlos para realizar tareas autodefinidas para lograr objetivos predefinidos”. Los humanos establecen objetivos, pero el agente de IA elige de forma autónoma las mejores acciones que debe realizar para alcanzar esos objetivos.
En pocas palabras, un agente de IA puede entenderse como un sistema de IA que puede actuar en lugar de simplemente decirle al usuario la acción.
Destruye al agente de IA
Un agente de IA típico tendrá un modelo de lenguaje grande (LLM) como cerebro. Pero también incluirá otros elementos que le permitan utilizar esa inteligencia en acciones. En la mayoría de los casos, estas piezas adicionales son diferentes sensores, piezas mecánicas, codificadores o integración en otro software.
Los sensores permiten al agente de IA recopilar datos en diferentes formatos. Estas señales pueden ser visuales, sonoras, de temperatura o electrónicas. Las piezas mecánicas se utilizan normalmente para inteligencia artificial incorporada o robots que necesitan realizar acciones del mundo real, como levantar un objeto o moverse de un lugar a otro. Los codificadores se utilizan para convertir diferentes tipos de señales en información que los LLM pueden procesar. Finalmente, la integración de software brinda la capacidad de realizar tareas.
También es importante resaltar otra diferencia crucial entre los modelos de IA y los agentes de IA en este punto. Los modelos de IA tienen una base de datos previa al entrenamiento que constituye la base de su conocimiento. Todo lo que no sea parte de la base de datos no generará resultados. Un buen ejemplo de esto es una versión anterior de ChatGPT que estaba fuera de línea y tenía una fecha límite. Si le pidieran que respondiera una pregunta relacionada con eventos actuales, no podría responderla.
Por el contrario, los agentes de IA, cuando se integran con sistemas relevantes, pueden recopilar de forma autónoma nuevos datos para resolver problemas que no serían posibles con su base de datos existente. Por ejemplo, el proyecto Google Mariner puede hacer esto. interactúa Con el navegador para encontrar la mejor oferta en un reloj inteligente.
Otro aspecto de los agentes de IA es la capacidad de manejar tareas complejas. Los agentes de IA tienen la capacidad de pensar en el futuro, por lo que pueden dividir una tarea compleja en varias tareas más sencillas y luego completarlas una por una. Esta comprensión contextual del problema y la capacidad de saber cómo resolverlo es una función central de los agentes de IA.
Un buen ejemplo de esto es Géminis recientemente. Añadió Herramienta de búsqueda profunda. Los usuarios pueden pedirle que explique algún tema técnico o especializado. Luego, la IA crea un plan de investigación de varios pasos, divide el tema en partes más pequeñas, encuentra trabajos de investigación y artículos relevantes sobre el tema, ejecuta el plan, realiza la investigación y analiza los datos recopilados para crear un informe detallado.
Aplicaciones de los agentes de inteligencia artificial
Las empresas de IA han estado promoviendo los agentes de IA como una herramienta que se puede utilizar en todas las industrias y en diferentes escenarios. Se puede utilizar como asistente de voz para dispositivos que pueden realizar tareas específicas del dispositivo (como tomar una foto o reproducir música). Se puede agregar a una aplicación o programa y realizar tareas dentro de él (comprar un producto a través de un agente basado en navegador). También se pueden agregar a los sistemas empresariales y pueden detectar fraudes o encontrar formas de mejorar diversos procesos.
Aparte de esto, también se dice que los agentes de IA realizan tareas transformadoras en algunas industrias. En el ámbito sanitario, se puede utilizar para diagnóstico, recomendación de tratamientos y descubrimiento de fármacos. En el sector de la automoción, se puede utilizar para crear coches autónomos. También se dice que los agentes de IA pueden volar drones a zonas de desastre para recopilar y analizar datos y proporcionar información útil para las operaciones de rescate.
También tiene aplicaciones en las industrias manufactureras a través de robots impulsados por IA, en la industria del juego como desarrollador de juegos o como personaje no jugador (NPC) dentro de los juegos, y en el sector educativo para crear planes de estudio personalizados y calificar exámenes en humanos. -como disfraces.
Sin embargo, es importante señalar que, si bien las empresas de tecnología comercializan agentes de IA como agentes integrales para todo tipo de automatización inteligente de extremo a extremo, la tecnología actual limita su caso de uso a roles específicos, en gran medida basados en tareas, en lugar de tareas generales. . -Herramienta de propósito.
Agentes de inteligencia artificial en 2025
Sin embargo, es importante que desarrollemos nuestras expectativas y entendamos qué podemos esperar de manera realista de los clientes de IA en el año en curso. Es poco probable que los agentes de IA ingresen a la fuerza laboral en sectores críticos como la manufactura, la automoción, la atención sanitaria o la educación.
Sin embargo, este año debería ver agentes de IA ingresar a la electrónica de consumo, aplicaciones móviles y de escritorio, así como sitios web y plataformas. Por ejemplo, el proyecto Google Mariner se puede integrar con Google Chrome Y ayudar a los usuarios a realizar compras y encontrar archivos en la web para finales de este año.
También se rumorea que OpenAI lanzará su propio agente de IA este año que podría mejorar aún más las capacidades de ChatGPT y permitirle realizar ciertas acciones en el dispositivo de un usuario e Internet. Uso de computadora antrópica. herramienta También se espera que se lance una versión global que ayudará a los usuarios con sus tareas diarias en el dispositivo.
Con el tiempo, también deberíamos ver un cambio en el que los agentes de IA puedan imitar pulsaciones de teclas, movimientos del mouse y clics, y hacer más en los dispositivos. Por ejemplo, a finales de año se dispondrá de herramientas más eficaces, como Agente codificador Devin puede escribir código de principio a fin, probarlo, encontrar y corregir errores e implementarlo sin intervención humana. Pero sería demasiado optimista incluir eso en nuestro itinerario para 2025.
En el lado empresarial, los agentes de IA pueden asumir un papel más importante a la hora de completar algunas tareas organizativas, como monitorear grandes volúmenes de datos, preparar informes analíticos y brindar recomendaciones y correcciones de rumbo. También se puede utilizar en algunas funciones de ciberseguridad. En particular, Meta afirmó que ya utiliza inteligencia artificial para garantizar que se sigan las pautas. YouTube también utiliza inteligencia artificial para detectar violaciones de derechos de autor.
Sin embargo, no esperamos que los agentes de IA entren en funciones comerciales críticas este año porque la tecnología aún no ha sido probada y su confiabilidad será cuestionable. Las empresas, especialmente las instituciones públicas o aquellas respaldadas por grandes inversores, generalmente son reacias al riesgo y es poco probable que brinden acceso a datos confidenciales.
Problemas con los agentes de inteligencia artificial
Dado que la IA es la tendencia actual en tecnología y tiene el potencial de revolucionar una gran cantidad de industrias, es comprensible por qué hay tanto entusiasmo en torno a los agentes de IA. Sin embargo, más allá de las gafas color de rosa, hay varios problemas con los agentes de IA que deben abordarse antes de que la tecnología pueda adoptarse ampliamente. Por otro lado, si esta tecnología no se verifica, puede plantear muchos riesgos.
Uno de los principales problemas que enfrentan los agentes de IA es el sesgo y la discriminación que provienen de sus datos de entrenamiento y que pueden conducir a resultados discriminatorios. Esto también pone de relieve otra cuestión de transparencia en los agentes de IA. Con arquitectura y algoritmos complejos, la mayoría de los agentes de IA son sistemas complejos y opacos donde es difícil entender cómo y por qué se toman ciertas decisiones.
También hay problemas de seguridad y privacidad. Desde una perspectiva de seguridad, los agentes de IA pueden ser vulnerables a ataques adversarios, donde actores maliciosos manipulan los datos ingresados para engañar al sistema. Además, dado que los agentes de IA necesitan conectarse a múltiples sistemas y recopilar una gran cantidad de datos para realizar tareas, también plantean riesgos para la privacidad.
Con tantos desafíos, las empresas de IA tendrán la difícil tarea de convencer a empresas e individuos del lado positivo de la tecnología y, al mismo tiempo, tranquilizarlos sobre el lado negativo. De todos modos, es innegable que los agentes de IA representarán una gran parte de la publicidad de IA en 2025.
