El futuro agentic y lo que significa para las empresas

Hasta ahora, los modelos de IA (basados en grandes modelos de lenguaje) a los que nos hemos acostumbrado, como los chatbots y los motores de recomendación, han funcionado de manera reactiva. Realizan tareas cuando se les solicita, pero carecen de la capacidad de tomar la iniciativa. La IA agentic cambia este paradigma. Estos sistemas pueden actuar de forma autónoma para alcanzar objetivos predefinidos al integrar el procesamiento de datos en tiempo real con capacidades de toma de decisiones.

El concepto de agentes automáticos en la Web no es nuevo. Se propuso por primera vez en el Proyecto DAML (DARPA Agent Markup Language), dirigido por el profesor James Hendler y Sir Tim Berners-Lee en 1999, con el objetivo de crear agentes web capaces de comprender y procesar información de manera más inteligente.

Ahora bien, la diferencia entre los sistemas de IA tradicionales, como el propuesto en el proyecto DAML, y los sistemas agentic es crucial. Mientras que los sistemas de IA tradicionales basados en lógica requerían que todas las precondiciones y postcondiciones se describieran en una semántica formal para que un sistema de razonamiento automatizado pudiera inferir nuevo conocimiento (tomar una decisión) a partir de hechos y reglas existentes, los sistemas de IA agentic no necesitan que las precondiciones y postcondiciones se describan explícitamente. Esto se debe a que los grandes modelos de lenguaje en los que se basan estos agentes han “aprendido” cuáles son las precondiciones y postcondiciones necesarias para un agente.

Por qué las empresas deberían interesarse por la IA agentic 
Para 2028, Gartner predice que "al menos el 15% de las decisiones laborales diarias serán tomadas de manera autónoma mediante IA agentic, frente al 0% en 2024". Esta transición redefinirá el funcionamiento de las empresas, generando tanto oportunidades como desafíos.

Los beneficios de la IA agentic son diversos. En primer lugar, la eficiencia mejora notablemente, ya que los agentes gestionan tareas rutinarias y repetitivas con una velocidad y precisión extraordinarias. Los empleados humanos, liberados de responsabilidades monótonas, pueden redirigir su atención hacia actividades creativas y estratégicas. Además, la toma de decisiones experimenta una transformación. Los agentes analizan enormes volúmenes de datos para ofrecer información en tiempo real y ejecutar acciones fundamentadas en datos de forma autónoma, reduciendo el sesgo y el error humano.

La escalabilidad es otra ventaja clave. Dado que los sistemas agentic no requieren un aumento proporcional de los recursos humanos para ampliar las operaciones, las empresas pueden expandir su alcance y capacidades de manera más eficiente que nunca. Este potencial de crecimiento, combinado con una reducción en los costes operativos, posiciona a la IA agentic como un motor de innovación.

Sin embargo, la transición hacia la IA agentic no está exenta de desafíos. La seguridad sigue siendo una preocupación fundamental. La toma de decisiones autónoma exige protocolos de seguridad sólidos y directrices claras sobre la supervisión humana, es decir, determinar en qué puntos es necesaria la intervención de una persona en el proceso de toma de decisiones. La interoperabilidad representa otro obstáculo, ya que los agentes de distintos proveedores deben comunicarse sin problemas para evitar cuellos de botella operativos.

También entran en juego consideraciones éticas, especialmente en sectores como las finanzas y la atención sanitaria, donde las decisiones tienen consecuencias significativas. Establecer principios claros para el uso responsable de la IA será esencial para mitigar posibles riesgos.

El camino a seguir  
A medida que la IA agentic madura, las empresas que adopten esta tecnología temprano obtendrán una ventaja competitiva. La transición de la IA pasiva a los agentes proactivos no se trata solo de eficiencia operativa; implica replantearse cómo se realiza el trabajo. Desde la interacción con clientes hasta la gestión de la cadena de suministro, estos sistemas inteligentes prometen un futuro en el que las empresas podrán escalar más rápido, resolver problemas de manera más efectiva y ofrecer un valor sin precedentes.

En lugar de que los humanos interactúen con soluciones de Software como Servicio (SaaS), millones de agentes proporcionarán acciones autónomas atómicas que podrán combinarse dentro de un sistema multiagente para alcanzar objetivos empresariales. El auge de los sistemas agentic marca un cambio fundamental en la relación entre los humanos y la tecnología. La IA ya no se limita a roles reactivos, sino que actúa como un socio colaborativo, impulsando el éxito empresarial mediante la toma de decisiones y acciones autónomas.

Los humanos seguirán liderando el razonamiento y la toma de decisiones en situaciones no estándar, cuando las probabilidades estadísticas de decisión de los agentes estén casi equilibradas o cuando los resultados tengan efectos en el mundo real que vayan más allá de los parámetros predefinidos del agente. Las organizaciones que reconozcan y se adapten a este cambio hoy serán las que lideren el mañana.