Silicon Valley tiene grandes expectativas sobre los agentes de inteligencia artificial (IA). Sam Altman, CEO de OpenAI, afirmó que este año los agentes “se unirán a la fuerza laboral”. Satya Nadella, CEO de Microsoft, predijo que estos agentes reemplazarán ciertos trabajos de conocimiento. Marc Benioff, CEO de Salesforce, mencionó que su objetivo es ser “el proveedor número uno de trabajo digital en el mundo” a través de sus diversos servicios “agentes”. Sin embargo, nadie parece ponerse de acuerdo sobre qué es exactamente un agente de IA.
En los últimos años, la industria tecnológica ha proclamado que los “agentes” de IA, una palabra de moda, cambiarán todo. Al igual que los chatbots de IA como ChatGPT de OpenAI nos dieron nuevas formas de acceder a la información, los agentes cambiarán fundamentalmente nuestra manera de trabajar, según los CEOs como Altman y Nadella. Esto puede ser cierto, pero depende de cómo se defina “agente”, lo cual no es fácil. Términos como “multimodal”, “AGI” y “IA” están perdiendo su significado, y esto podría dejar a empresas como OpenAI, Microsoft, Salesforce, Amazon y Google en una posición incómoda.
Un agente de Amazon no es lo mismo que un agente de Google, lo que genera confusión y frustración entre los clientes. Ryan Salva, director de producto en Google, expresó que ha llegado a “odiar” la palabra “agentes” porque se usa tanto que ha perdido sentido. La confusión sobre la definición de agente no es nueva. El año pasado, Ron Miller, exreportero de TechCrunch, se preguntó: ¿Qué es un agente de IA? El problema es que cada empresa que desarrolla agentes lo hace de manera diferente, y esto ha empeorado recientemente.
Esta semana, OpenAI publicó un blog donde definía a los agentes como “sistemas automatizados que pueden realizar tareas de manera independiente en nombre de los usuarios”. Sin embargo, también lanzó documentación que los describía como “modelos de lenguaje equipados con instrucciones y herramientas”. Leher Pathak, responsable de marketing de productos de OpenAI, comentó que considera que “asistentes” y “agentes” son términos intercambiables, lo que añade más confusión.
Microsoft intenta diferenciar entre agentes y asistentes de IA. Los primeros, que Microsoft llama “nuevas aplicaciones” para un “mundo impulsado por IA”, pueden especializarse en un área, mientras que los asistentes ayudan con tareas generales, como redactar correos electrónicos. La empresa de IA Anthropic aborda la variedad de definiciones de agentes de manera más directa, afirmando que pueden ser “sistemas totalmente autónomos” o “implementaciones prescriptivas que siguen flujos de trabajo predefinidos”.
Salesforce tiene quizás la definición más amplia de “agente” de IA, describiéndolos como “un tipo de sistema que puede entender y responder a consultas de clientes sin intervención humana”. Su sitio web enumera seis categorías diferentes, desde “agentes de reflejo simples” hasta “agentes basados en utilidad”.
¿Por qué tanto caos? Los agentes, al igual que la IA, son algo nebuloso y están en constante evolución. OpenAI, Google y Perplexity han comenzado a lanzar lo que consideran sus primeros agentes, y sus capacidades varían ampliamente. Rich Villars, vicepresidente de investigación en IDC, señaló que las empresas tecnológicas “tienen una larga historia” de no seguir rígidamente definiciones técnicas.
Andrew Ng, fundador de la plataforma de aprendizaje de IA DeepLearning.ai, también culpa al marketing. Según él, los conceptos de “agentes” y flujos de trabajo “agentes” solían tener un significado técnico, pero hace aproximadamente un año, los especialistas en marketing y algunas grandes empresas los adoptaron.
La falta de una definición unificada para los agentes es tanto una oportunidad como un desafío, según Jim Rowan, responsable de IA en Deloitte. Por un lado, la ambigüedad permite flexibilidad, lo que permite a las empresas personalizar los agentes a sus necesidades. Por otro lado, esto puede llevar a “expectativas desalineadas” y dificultades para medir el valor y el retorno de inversión de los proyectos relacionados con agentes.
Sin una definición estandarizada, es complicado evaluar el rendimiento y asegurar resultados consistentes. Esto puede resultar en interpretaciones variadas sobre lo que deben entregar los agentes de IA, complicando los objetivos y resultados de los proyectos. Aunque la flexibilidad puede impulsar soluciones creativas, una comprensión más estandarizada ayudaría a las empresas a navegar mejor en el panorama de los agentes de IA y maximizar sus inversiones.
Desafortunadamente, si la confusión en torno al término “IA” es un indicativo, parece poco probable que la industria se una en torno a una definición de “agente” en el corto plazo, si es que alguna vez lo hace.
