Agentes de IA: tus nuevos aliados en casa y en el trabajo

La revolución de los agentes de IA ya está en marcha y representan un cambio de paradigma en la forma en la que interactuamos con la tecnología y el mundo que nos rodea

En la era de la inteligencia artificial, las tecnologías avanzan a pasos agigantados, ofreciendo soluciones cada vez más sofisticadas. A diferencia de las soluciones como ChatGPT, que es un conversador experto capaz de generar texto coherente, un agente de IA es como un asistente multifuncional que aprende y se adapta para realizar tareas específicas.

Los agentes de inteligencia artificial (IA) son entidades autónomas que utilizan algoritmos y modelos de aprendizaje automático para realizar tareas específicas. Estos agentes pueden ser desde simples programas que ejecutan acciones predefinidas hasta sistemas complejos capaces de aprender y adaptarse a nuevas situaciones.

Aunque no lo creáis están más implantados de lo que nos podemos pensar, por ejemplo, para las siguientes áreas:

• Siri, Alexa o Google Assistant son asistentes virtuales que tienen como función ayudar a los usuarios con tareas simples
• Plataformas como Netflix, Disney Plus o Spotify, utilizan agentes de recomendación de contenido, en función del uso que se hace de la plataforma nos recomiendan películas, series o canciones
• Los sistemas automatizados y robots utilizado en la industria, por ejemplo, en la creación de coches, son agentes de automatización industrial.
• Otra área es en la conducción de vehículos autónomos, por ejemplo, Tesla está invirtiendo en este tipo de tecnología, pero no es la única.
• Muy interesante el uso que se está dando en ámbito de la medicina para tareas como diagnosticar enfermedades, ayuda en la personalización de tratamientos, y para realizar cirugías precisas.
• A nivel de juegos se utilizan los agentes de IA para competir contra ellos, en videojuegos y en juegos como el ajedrez.

Estos agentes no se basan en una única tecnología, la combinación de diferentes, de varias de ellas, es la clave para conseguir un correcto funcionamiento. A continuación, unos claros ejemplos de tecnologías más significativas actualmente:

• ¿Qué tecnología utilizan para aprender los agentes de los datos y mejorar con el tiempo? Se utiliza el aprendizaje automático o Machine Learning.
• ¿Cómo facilitar la interacción entre personas y máquinas a través del lenguaje? Utilizando el procesamiento del Lenguaje Natural (NLP).
• ¿De qué manera se pueden interpretar las imágenes y videos por parte de los agentes de IA? Utilizando la Visión por Computadora (Computer Vision).
• ¿Cómo convertir el habla a escrito y viceversa, para permitir hablar con los agentes IA? Utilizando el Reconocimiento de Voz, los agentes virtuales son un ejemplo del uso de esta tecnología.
• ¿Qué tecnología se utiliza para manejar tareas complejas y grandes volúmenes de datos? En este caso se utilizan las Redes Neuronales y Deep Learning.
• Cuando es necesario tomar decisiones en dominios muy específicos y con reglas predefinidas, como, por ejemplo, la medicina, se utiliza los Sistemas Expertos.
• Al querer conectar algo físico con los agentes se utiliza Internet de las cosas (IoT), un ejemplo para esta tecnología el enchufe que se conecta por la voz.
• Como hemos visto, los agentes utilizan un volumen elevado de información para realizar sus tareas, esta información se debe de almacenar en una base de datos segura y la información normalmente esta descentralizada, por lo que se utiliza Blockchain.
• A la hora de crear agentes IA físicos es necesaria la combinación de soluciones Hardware y Software por lo que se hace necesaria la utilización de la robótica.

De cara al futuro se presentan varios retos importantes para seguir avanzando, quizás el reto más importante es el de Ética y Responsabilidad. Tiene que existir transparencia en la toma de decisiones, entender porque el agente toma o no esa decisión. Debemos saber quién es el responsable de dichas acciones, todo un desafío a nivel legal y ético.

Importante también el reto a nivel de Seguridad y Privacidad, los datos con los que trabajan los agentes tienen que estar seguros de cualquier intrusión, al igual que es fundamental proteger la privacidad de los usuarios al recopilar y utilizar datos para entrenar.

Se presentan Desafíos Técnicos, complejidad en modelos de IA de aprendizaje profundo, difíciles de interpretar y predecir, tener una alta adaptabilidad al cambio en situaciones imprevista y que la solución pueda ser escalable dependiendo del ritmo con el que se quiera implementar.

No perder de vista la autonomía y el control de los agentes, establecer los límites de independencia de los agentes, establecer un control sobre comportamientos impredecibles y de igual manera controlar las consideraciones éticas de las decisiones que puede tomar el agente sobre todo en donde estas pueden afectar a personas.

La revolución de los agentes de IA ya está en marcha y representan un cambio de paradigma en la forma en la que interactuamos con la tecnología y el mundo que nos rodea. Si se desarrolla de manera responsable y ética se podrá construir un futuro próspero y equitativo.