¿Qué son los agentes de IA y cómo funcionan?

Los agentes de IA, también conocidos como sistemas de software autónomos o asistentes digitales inteligentes, son programas diseñados para realizar tareas y tomar decisiones de forma independiente con el fin de alcanzar objetivos específicos.

A diferencia de los modelos tradicionales de IA, que a menudo requieren una intervención humana constante, los agentes de IA funcionan de forma autónoma y se encargan de todo, desde tareas sencillas hasta una serie de operaciones.

Ya sea en el servicio de atención al cliente como asistentes virtuales o en la robótica para la producción automatizada, los agentes de IA están demostrando su versatilidad y fiabilidad. 

Exploraremos las características clave de los agentes de IA, cómo funcionan, ejemplos de agentes de IA en acción y los beneficios que aportan a las empresas.

¿Qué son los agentes de IA?

Los agentes de IA son sistemas inteligentes capaces de funcionar de forma autónoma, lo que significa que no necesitan la intervención humana continua para completar tareas. 

Gracias a su capacidad de razonamiento, aprenden de interacciones previas, toman decisiones basadas en datos y realizan acciones en el mundo real para alcanzar objetivos específicos.

Las herramientas típicas de IA, como los modelos de aprendizaje automático, analizan patrones y predicen resultados basándose en datos, pero no realizan acciones directas ni se adaptan a menos que cambie la orden.

Por su parte, los agentes de IA son más que simples herramientas de procesamiento de datos. También integran herramientas externas, interfaces de programación de aplicaciones (API) y plataformas de computación en su proceso de razonamiento para superar las limitaciones de los modelos tradicionales de IA.

Los chatbots de atención al cliente y los asistentes personales como Siri o Google Assistant son ejemplos de agentes de IA. Estos sistemas pueden realizar tareas como responder a consultas, recopilar datos de otras fuentes y configurar recordatorios sin intervención humana manual.

¿Qué es la IA agencial?

La IA agencial o agentiva es un sistema complejo en el que colaboran múltiples agentes de IA para alcanzar objetivos más amplios y dinámicos. Puede ser más proactiva a la hora de coordinar sistemas, gestionar flujos de trabajo complejos y aprender de sus acciones para mejorar con el tiempo.

Aunque son similares y están relacionados, los agentes de IA y la IA agencial son sistemas distintos.

Los agentes de IA están diseñados para realizar tareas específicas y operar de forma independiente utilizando su propio razonamiento. También tienen capacidades de aprendizaje menos avanzadas, principalmente a través de bucles de retroalimentación, heurística o búferes de contexto actualizados.

El alcance de las tareas de los agentes de IA es más reducido y se limita a un objetivo específico dentro de un contexto determinado. 

Por ejemplo, un agente de IA en el servicio de atención al cliente solo responde a preguntas o realiza tareas sencillas, como proporcionar facturas. 

Por su parte, la IA agencial puede analizar el problema del usuario y notificarlo a la persona responsable.

Características clave de los agentes de IA

Los agentes de IA se definen por varias características clave que los diferencian de los sistemas de software tradicionales. Estas particularidades les permiten realizar tareas de forma autónoma y adaptarse a nuevos retos.

• Autonomía e independencia: los agentes de IA son autónomos, lo que significa que pueden realizar tareas y tomar decisiones sin la supervisión constante de un humano. Por ejemplo, un bot de atención al cliente puede resolver de forma autónoma las consultas de los usuarios o procesar pedidos sin intervención humana.
• Comportamiento orientado a objetivos: los agentes de IA están diseñados para alcanzar un objetivo específico mediante la percepción de una entrada estructurada, el razonamiento sobre ella y la ejecución de una acción directa para alcanzar un objetivo. Por ejemplo, un bot gestor de tareas gestiona las solicitudes de programación evaluando la agenda del usuario, priorizando las tareas y tomando las medidas necesarias.
• Aprendizaje y adaptación: los agentes de IA pueden aprender y adaptarse utilizando técnicas de aprendizaje automático, aprovechando los datos de tareas anteriores. Por ejemplo, un sistema de recomendaciones en una plataforma de compras en línea aprende las preferencias de los usuarios y adapta las sugerencias futuras.
• Gestión de tareas complejas: mediante el procesamiento de grandes conjuntos de datos, la realización de operaciones de varios pasos y la interacción con sistemas externos, los agentes de IA pueden gestionar tareas complejas. Un buen ejemplo es un sistema de detección de fraudes basado en IA en el sector bancario que identifica patrones en los datos de las transacciones para detectar comportamientos sospechosos y tomar medidas.

¿Cómo funcionan los agentes de IA?

Los agentes de IA operan a través de un proceso de percepción, razonamiento y acción. Este ciclo de retroalimentación les permite percibir su entorno, evaluar situaciones y ejecutar tareas para alcanzar objetivos específicos.

1. Percepción

La primera etapa del funcionamiento de un agente de IA consiste en “percibir” su entorno. Así es como el agente “ve”, “lee” u “oye” las entradas del usuario, como texto, imágenes, comandos de voz y datos en tiempo real de fuentes externas.

Por ejemplo, un asistente de voz utiliza el reconocimiento de voz para percibir el comando de un usuario, como “Pon la alarma a las 7 de la mañana”. La capacidad de un agente de IA para “percibir” su entorno es lo que le permite reaccionar y responder a situaciones dinámicas.

Ten en cuenta que la calidad de la entrada es importante para el agente de IA. Al ajustar tu prompt, proporcionas más información, detalles y contexto que le ayudan a “razonar” con mayor precisión sobre las acciones que debe realizar.

2. Razonamiento

El agente de IA procesa los datos recopilados y evalúa las acciones que debe realizar para alcanzar su objetivo. Normalmente utiliza un modelo de lenguaje grande (LLM) como motor de razonamiento para interpretar consultas, planificar soluciones de varios pasos y responder.

La capacidad de razonamiento del agente es lo que le permite ir más allá de los comandos simples de un solo paso y ejecutar tareas más complejas.

En un coche autónomo, un agente de IA percibe datos como la velocidad del coche, la temperatura de los frenos, las condiciones de la carretera y la distancia al vehículo que le precede. Basándose en estos datos, decide si aplicar los frenos, cuánta presión ejercer y cuándo soltarlos.

3. Acción

Después de razonar a partir de la información, el agente toma una decisión informada y realiza una acción en el mundo real.

La acción que realiza un agente de IA depende totalmente de su objetivo. Por ejemplo, un agente asistente de programación puede enviar una invitación a una reunión a varios participantes, mientras que un agente de informes de datos genera un informe automatizado basado en su análisis.

Dado su ámbito de aplicación limitado, las acciones de los agentes de IA varían en función de cómo se diseñe el prompt. Podrán seguir un curso de acción cronológico si se les proporcionan instrucciones paso a paso, pero pueden tener dificultades para ejecutar una serie de acciones si solo se les da una simple línea de comando.

Esta capacidad de iniciar y llevar a cabo tareas en el mundo real distingue a los agentes de IA de las herramientas de IA generativas tradicionales. Esto es valioso para automatizar procesos complejos y gestionar flujos de trabajo de varios pasos.

Ejemplos de agentes de IA

Los agentes de IA se utilizan en muchos sectores para automatizar tareas, mejorar la eficiencia y proporcionar soluciones innovadoras. 

Veamos algunos ejemplos de agentes de IA en acción:

Agentes de atención al cliente

Los chatbots se utilizan ampliamente en el servicio de atención al cliente para proporcionar asistencia instantánea las 24 horas del día. 

Estos agentes pueden gestionar consultas comunes, resolver problemas e incluso guiar a los usuarios a través de procesos de resolución de problemas.

Un asistente de IA más avanzado, como Kodee de Hostinger, va un paso más allá al integrar el protocolo de contexto del modelo (MCP) para acceder a datos de fuentes externas.

Esto permite a los usuarios de Hostinger gestionar sus servidores privados virtuales (VPS) y sitios de WordPress simplemente chateando con el asistente.

Asistentes personales

Los asistentes personales como Siri, Google Assistant y Amazon Alexa son agentes de IA que gestionan diversas tareas, desde configurar recordatorios hasta controlar dispositivos domésticos inteligentes.

Ayudan a los usuarios realizando acciones basadas en comandos de lenguaje natural, lo que mejora la productividad y la comodidad. Estos agentes aprenden constantemente de las interacciones de los usuarios, mejorando sus respuestas y ampliando su funcionalidad con el tiempo.

Agentes de análisis de datos

Los agentes de IA también se utilizan en el análisis de datos para descubrir tendencias y obtener información a partir de grandes conjuntos de datos. 

Por ejemplo, los bots de análisis del mercado de valores realizan un seguimiento de las fluctuaciones del mercado y ofrecen recomendaciones en tiempo real para tomar decisiones de inversión.

Estos agentes utilizan algoritmos complejos para analizar grandes cantidades de datos financieros, ofreciendo información que sería difícil de procesar manualmente para los seres humanos. También adaptan los comportamientos futuros basándose en la información pasada para tomar mejores decisiones.

Robótica y automatización

Los robots impulsados por IA se utilizan en la fabricación para automatizar tareas como el montaje, la inspección y el embalaje. Ejemplos de estos robots son los robots de fábrica encargados de montar productos o realizar controles de calidad en las líneas de producción.

Estos robots pueden realizar acciones complejas con precisión, lo que permite a las empresas operar de manera más eficiente, reducir los errores humanos y aumentar la productividad.

Copilotos de codificación y asistentes de desarrollo

Los agentes de inteligencia artificial ayudan a los desarrolladores a programar de forma más rápida e inteligente sugiriendo mejoras, generando fragmentos de código e identificando errores. 

Por ejemplo, un copiloto de programación puede depurar funciones, crear código repetitivo o automatizar tareas repetitivas, aprendiendo de los patrones del desarrollador para mejorar con el tiempo.

Las plataformas de codificación con IA, como Hostinger Horizons, facilitan la integración de estos asistentes de IA en los flujos de trabajo, lo que ayuda a los desarrolladores a ahorrar tiempo, mantener la coherencia y centrarse en la resolución de problemas de mayor nivel.

¿Por qué los agentes de IA son importantes para el futuro?

A medida que las empresas siguen buscando formas de aumentar la eficiencia y reducir los costes operativos, se espera que los agentes de IA desempeñen un papel fundamental en la automatización de tareas rutinarias, optimización de los flujos de trabajo y toma de decisiones inteligentes.

La continua evolución de los agentes de IA debería permitirles manejar tareas cada vez más complejas. En lugar de servir como asistentes en el lugar de trabajo, serán un componente clave de los futuros ecosistemas de IA y de las operaciones comerciales en diferentes industrias, como la robótica.

Los agentes de inteligencia artificial no solo se están volviendo “más inteligentes”, sino que también son cada vez más accesibles. Por ejemplo, muchos desarrolladores utilizan herramientas de codificación basadas en IA para ayudar a optimizar tareas complejas como la depuración.

Los particulares también pueden crear fácilmente un agente de IA utilizando n8n, una plataforma de automatización de código abierto y bajo código. Esto les permite crear un asistente personal para sus tareas diarias, como programar reuniones y configurar recordatorios.

Plataformas como Hostinger Horizons facilitan aún más a los particulares y a las pequeñas empresas la creación y personalización de agentes de IA para tareas cotidianas, como programar reuniones, enviar recordatorios o automatizar la gestión rutinaria de sitios web, sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.