Durante los últimos años nos acostumbramos a interactuar con la inteligencia artificial de una manera bastante sencilla: hacemos una pregunta y recibimos una respuesta. Sin embargo, esta dinámica está comenzando a cambiar.
La siguiente etapa de la inteligencia artificial no consiste únicamente en generar texto, imágenes o código. El objetivo es crear sistemas capaces de comprender una meta, decidir qué acciones necesitan realizar y utilizar diferentes herramientas para completarla. Es aquí donde aparecen los llamados agentes de inteligencia artificial.
De responder preguntas a realizar tareas
Un chatbot tradicional funciona principalmente mediante instrucciones. Una persona solicita algo, el sistema procesa la petición y genera una respuesta. Un agente de IA puede llevar este concepto más lejos.
Imaginemos que una persona necesita organizar un viaje. En lugar de preguntarle individualmente a una IA qué destinos existen, cuáles son los vuelos disponibles, dónde puede hospedarse y qué actividades realizar, podría establecer simplemente un objetivo:
“Ayúdame a organizar un viaje de cinco días dentro de este presupuesto.”
Un sistema basado en agentes podría dividir ese objetivo en diferentes tareas: investigar destinos, comparar opciones, consultar información disponible, organizar alternativas y presentar un itinerario. Dependiendo de las herramientas y permisos disponibles, algunos sistemas incluso pueden interactuar con aplicaciones externas para ejecutar determinadas acciones. La diferencia parece pequeña, pero representa un cambio importante: la IA deja de limitarse a producir información y comienza a participar en procesos.
¿Cómo funciona un agente de IA?
Aunque existen diferentes arquitecturas, muchos agentes funcionan mediante un ciclo relativamente sencillo.
Primero reciben un objetivo. Después analizan la situación y determinan qué necesitan hacer para avanzar. Posteriormente pueden utilizar herramientas externas, consultar información, analizar resultados y decidir cuál debería ser el siguiente paso. El proceso puede repetirse varias veces hasta alcanzar el objetivo establecido o hasta que sea necesaria la intervención de una persona. Por ejemplo, un agente encargado de analizar un problema técnico podría:
- Recibir el reporte de una falla.
- Consultar registros del sistema.
- Identificar comportamientos anormales.
- Buscar información relacionada.
- Generar una posible explicación.
- Proponer acciones para solucionar el problema.
- Solicitar autorización antes de realizar una acción delicada.
Esto permite imaginar sistemas de IA que colaboran de manera mucho más activa dentro de las organizaciones.
Una IA también puede utilizar herramientas
Una de las características más importantes de los agentes es su capacidad para conectarse con otras herramientas.
Un modelo de inteligencia artificial por sí solo tiene capacidades limitadas. Pero cuando puede interactuar de manera controlada con bases de datos, buscadores, sistemas empresariales, APIs, calendarios o aplicaciones internas, sus posibilidades aumentan considerablemente. En una empresa, por ejemplo, un agente podría analizar solicitudes recibidas por soporte, clasificarlas y consultar información relacionada antes de sugerir una respuesta. Otro podría revisar métricas operativas y detectar comportamientos que requieren atención.
El objetivo no necesariamente es eliminar la intervención humana, sino automatizar pasos repetitivos para que las personas puedan concentrarse en decisiones que requieren mayor criterio.
De un agente a equipos de agentes
Otra posibilidad es utilizar varios agentes especializados. En lugar de tener una sola inteligencia artificial intentando resolver todo el problema, diferentes agentes pueden encargarse de tareas específicas. Uno podría investigar información, otro analizar datos y un tercero revisar los resultados antes de generar una conclusión. Es similar a dividir un proyecto entre diferentes integrantes de un equipo. Este concepto, conocido generalmente como sistemas multiagente, está abriendo nuevas posibilidades para automatizar procesos complejos. Sin embargo, también introduce nuevos desafíos.
Más autonomía también significa más responsabilidad
Permitir que una inteligencia artificial realice acciones requiere controles mucho más estrictos que simplemente permitirle generar texto.
- ¿Qué ocurre si interpreta incorrectamente una instrucción?
- ¿Qué herramientas debería poder utilizar?
- ¿Qué información puede consultar?
- ¿Qué acciones requieren autorización humana?
Estas preguntas son fundamentales. Un agente con demasiados permisos podría realizar acciones incorrectas, mientras que uno excesivamente limitado podría perder gran parte de su utilidad. Por ello, conceptos como permisos mínimos, registros de actividad, validaciones y supervisión humana adquieren una importancia especial.
El humano continúa siendo parte del proceso
La autonomía no significa necesariamente eliminar a las personas. En muchos escenarios, el modelo más útil puede ser aquel en el que la inteligencia artificial realiza el trabajo preliminar y una persona conserva el control sobre las decisiones importantes.
Por ejemplo, un agente podría detectar un problema, reunir información y proponer una solución, pero esperar autorización antes de modificar un sistema.Este enfoque permite combinar la velocidad de las máquinas con el criterio y la responsabilidad humana.
Una nueva forma de utilizar la inteligencia artificial
Durante mucho tiempo pensamos en la inteligencia artificial como una herramienta a la que acudimos cuando necesitamos información.
Los agentes están cambiando esa idea. En lugar de preguntarnos únicamente “¿qué puede responder una IA?”, comenzamos a preguntarnos: “¿Qué tareas puede ayudarnos a completar?”
Ese pequeño cambio podría transformar profundamente la manera en que utilizamos software. La inteligencia artificial está pasando de ser una herramienta que espera instrucciones a convertirse, poco a poco, en un participante activo dentro de nuestros procesos digitales. Y probablemente apenas estamos viendo el comienzo.
¿Qué pasa cuando una IA se equivoca con mucha seguridad?
Imagina hacerle una pregunta a una inteligencia artificial y recibir una respuesta perfectamente redactada. Incluye fechas, nombres, explicaciones e incluso términos técnicos. Todo parece correcto. Solo existe un pequeño problema: parte de la información nunca ocurrió.
Este fenómeno es uno de los desafíos más interesantes de la inteligencia artificial generativa y suele conocerse como alucinación de IA. Lo preocupante no es únicamente que una inteligencia artificial pueda equivocarse. Cualquier sistema puede hacerlo. El verdadero problema es que puede presentar información incorrecta con exactamente la misma seguridad aparente con la que presenta información verdadera.
Una IA no “sabe” las cosas como nosotros
Para comprender por qué ocurre esto es necesario abandonar una idea bastante común: los modelos de lenguaje no funcionan como enormes enciclopedias que simplemente buscan una respuesta almacenada.
Su funcionamiento es diferente. Estos sistemas han aprendido patrones existentes en enormes cantidades de información y utilizan esos patrones para generar una continuación probable del contenido que reciben. De manera simplificada, cuando escribimos: “La capital de Francia es…” el modelo puede determinar que una continuación extremadamente probable es “París”. Pero conforme las preguntas se vuelven más específicas, ambiguas o poco documentadas, encontrar una continuación adecuada se vuelve más complicado.
Y ahí aparece un problema. El modelo puede generar una respuesta lingüísticamente convincente, aunque la información detrás de ella sea incorrecta.
Cuando inventar parece responder
Supongamos que solicitamos información sobre una investigación académica que realmente no existe.
Un modelo podría reconocer cómo suelen escribirse las referencias académicas: autores, títulos, revistas, años y números de publicación. Si no cuenta con mecanismos adecuados para verificar la información, podría producir una referencia que tenga toda la apariencia de ser auténtica.
El resultado puede incluir:
- un título perfectamente creíble;
- nombres de investigadores;
- una supuesta revista científica;
- una fecha de publicación;
- e incluso una explicación de los resultados.
Todo podría parecer legítimo y, aun así, ser completamente inventado.
Esto demuestra una diferencia fundamental entre generar información plausible y comprobar que una afirmación es verdadera.
¿Por qué no simplemente dice “no sé”?
Los modelos modernos pueden ser entrenados para reconocer incertidumbre y evitar responder cuando no existe información suficiente.
Sin embargo, conseguirlo de manera perfecta es complicado. El objetivo básico de un modelo de lenguaje consiste en generar una respuesta útil y coherente ante una instrucción. En determinadas circunstancias, esa capacidad puede provocar que complete huecos utilizando patrones aprendidos.
Por eso una respuesta extensa, técnica y perfectamente escrita no debería considerarse automáticamente verdadera.
La calidad de la redacción no garantiza la calidad de la información.
El problema aumenta cuando utilizamos IA para trabajar
Una fecha incorrecta durante una conversación casual probablemente no tenga consecuencias importantes. Pero pensemos en otros escenarios. Una persona utiliza IA para interpretar documentación técnica y recibe una función inexistente. Un empleado solicita información sobre una política interna y obtiene un procedimiento inventado.
Un desarrollador recibe código que utiliza una biblioteca de manera incorrecta. Un analista obtiene estadísticas que parecen legítimas, pero nunca fueron verificadas. En estos escenarios, una respuesta incorrecta puede terminar convirtiéndose en una decisión incorrecta. Por eso las alucinaciones no son únicamente un problema técnico. También representan un problema relacionado con cómo utilizamos y confiamos en la inteligencia artificial.
Dar acceso a información verificable
Una de las estrategias para reducir este problema consiste en proporcionar al modelo fuentes de información que pueda consultar.
Por ejemplo, una empresa puede conectar un sistema de IA con su documentación interna.
Cuando alguien realiza una pregunta, el sistema primero recupera documentos relacionados y después utiliza esa información para construir la respuesta.
Este enfoque suele conocerse como RAG (Retrieval-Augmented Generation) o generación aumentada mediante recuperación.
En lugar de depender exclusivamente de lo aprendido durante su entrenamiento, el modelo obtiene contexto adicional procedente de fuentes específicas.
Esto puede mejorar considerablemente la precisión, aunque tampoco elimina completamente la posibilidad de errores.
Las herramientas también pueden ayudar
Otra estrategia consiste en permitir que la IA utilice herramientas especializadas. Si necesita realizar una operación matemática, puede utilizar una calculadora. Si necesita información reciente, puede consultar una fuente actualizada. Si necesita conocer el estado de un sistema, puede obtener los datos directamente desde una herramienta autorizada.
La idea es sencilla:
no obligar al modelo a “recordar” o generar información cuando existe una herramienta capaz de comprobarla.
Esta combinación entre modelos de lenguaje, recuperación de información y herramientas externas está permitiendo construir sistemas mucho más confiables.
Nosotros también necesitamos aprender a utilizar la IA
La tecnología puede mejorar, pero el comportamiento de los usuarios también es importante. Cuando una respuesta tiene consecuencias relevantes, verificar continúa siendo indispensable.
Podemos pedir fuentes, comparar información, revisar documentación oficial y utilizar la inteligencia artificial como apoyo para investigar en lugar de convertirla automáticamente en la autoridad final.
También debemos prestar atención a una característica engañosa de estos sistemas: una respuesta incorrecta puede sonar extraordinariamente convincente.
Los seres humanos tendemos a asociar seguridad con conocimiento. Con la inteligencia artificial, esa relación no siempre existe.
Confiar, pero verificar
La inteligencia artificial generativa puede explicar conceptos, resumir grandes cantidades de información, ayudar a programar, analizar documentos y acelerar numerosas tareas.
Pero utilizarla correctamente requiere entender también sus limitaciones. Probablemente la pregunta más importante cuando recibimos una respuesta de una IA no debería ser solamente:
“¿Suena correcto?”
También deberíamos preguntarnos:
“¿Cómo puedo comprobar que realmente lo es?”
Porque en una época donde las máquinas pueden producir respuestas cada vez más convincentes, aprender a distinguir entre una buena explicación y un hecho comprobado será una habilidad cada vez más importante.
