Agentes de IA: qué son y qué tipos existen

Los agentes de IA están transformando la manera en que interactuamos con la tecnología, abriendo la puerta a un mundo donde los sistemas digitales —como aplicaciones, plataformas empresariales o dispositivos conectados— no solo ejecutan órdenes, sino que también pueden tomar decisiones simples por sí mismos. En determinados escenarios, pueden anticipar las necesidades de las personas o de las organizaciones, sugerir acciones antes de que se soliciten, optimizar flujos de trabajo e incluso detectar oportunidades de mejora.

En este artículo aprenderemos cómo operan los agentes de IA y cuáles son sus características principales. También conoceremos sus ventajas y por qué podrían llegar a convertirse en aliados clave en el ámbito empresarial y doméstico en los próximos años.

¿Qué son los agentes de IA?

Los agentes de IA son entidades de software que emplean técnicas de inteligencia artificial ─incluida la generativa─ para ejecutar tareas y alcanzar objetivos en nombre de los usuarios. Según su diseño, pueden percibir parte del contexto que les rodea, ejecutar acciones y aprender de sus experiencias procesando distintos tipos de información ─texto, voz, audio, vídeo, imágenes y códigos─, lo que les permite interactuar de forma más completa con su entorno. Los modelos más avanzados no solo pueden conversar, razonar y tomar decisiones, sino también aprender y mejorar con el tiempo.

Estos agentes se implementan en múltiples aplicaciones para realizar funciones diversas. Pueden presentar variadas formas, que van desde programas informáticos hasta equipos como máquinas y drones. Un ejemplo de agentes de IA son los coches autónomos, vehículos capaces de desplazarse  con una mínima intervención humana o sin ella. Al utilizar tecnologías como sensores, radares, láseres y sistemas de visión computarizada, perciben todo lo que se encuentra a su alrededor, interpretan las señales y toman decisiones para llegar hasta su destino de modo seguro.

Los agentes de IA emplean varios métodos para relacionarse con su entorno, en función de la finalidad para la que estén diseñados. Tal como ocurre si interactúan con personas, que pueden hacerlo mediante texto escrito o formulando una serie de preguntas para entender bien el contexto. Así, en las aplicaciones de atención al cliente, si un usuario pregunta por su pedido, el agente recopila datos de diferentes fuentes para dar una respuesta precisa. Primero consulta el sistema de pedidos, luego verifica el seguimiento con el transportista y, si es necesario, considera factores externos como el clima o posibles incidencias que podrían retrasar la entrega. 

¿Cómo funcionan los agentes de IA?

Los agentes de IA simplifican y automatizan procesos complejos, siguiendo un flujo de trabajo determinado :

• Definición de objetivos. Todo comienza cuando el agente de IA recibe una instrucción o propósito. A continuación, planifica una serie de pasos, dividiendo el objetivo en subtareas más manejables para conseguir un resultado óptimo y útil conforme a las condiciones establecidas.
• Recolección de información. Para cumplir con sus tareas, el agente analiza datos confiables. Según el tipo de aplicación, puede consultar información en la web, conectarse a bases de datos o incluso interactuar con otros agentes o modelos de machine learning para enriquecer su conocimiento.
• Ejecución de tareas. El agente lleva a cabo cada tarea. Al completarla, la marca como finalizada y continúa con la siguiente. Durante este proceso, verifica constantemente si se está cumpliendo el objetivo. Si decide que requiere pasos adicionales, genera nuevas tareas y las ejecuta hasta alcanzar el resultado esperado.

Características de los agentes de IA

Los agentes de IA combinan multitud de técnicas y tecnologías con miras a  lograr sus metas. Entre ellas, pueden emplear el aprendizaje automático o machine learning a fin de identificar patrones en un conjunto de datos, el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para entender solicitudes y comunicarse con los usuarios, o técnicas de análisis que obtienen información de grandes bases de datos y sensores del internet de las cosas.

Muchos de ellos también funcionan con aprendizaje mediante refuerzo, una técnica de machine learning similar al proceso de aprendizaje por prueba y error de los humanos. Así, pueden imitar el ingenio de las personas y tomar decisiones basándose en las respuestas que reciben de su entorno.

Para operar, los agentes de IA suelen estar compuestos por varios elementos fundamentales:

• Sensores o mecanismos de percepción que recogen datos del entorno físico.
• Módulos de razonamiento y toma de decisiones que analizan la información y definen las acciones más adecuadas.
• Una base de conocimiento donde almacenan datos, reglas y experiencias previas.
• Actuadores o interfaces que les permiten llevar a cabo acciones en el mundo físico (robots y otros dispositivos) o digital (ejecutar peticiones).

Tipos de agentes de IA

Las organizaciones pueden implementar distintos tipos de agentes de IA:

• Agentes reactivos simples. Responden automáticamente ante ciertas situaciones siguiendo instrucciones definidas de antemano. No aprenden de la experiencia, simplemente ejecutan una acción programada. Un dispositivo doméstico a modo ilustrativo sería un termostato que activa la calefacción cuando la temperatura baja de cierto umbral o en una franja horaria específica.
• Agentes reactivos basados en modelos. Ejecutan acciones predeterminadas y evalúan las posibles consecuencias antes de actuar. Un ejemplo son los robots aspiradores, que identifican obstáculos, los esquivan y recuerdan qué zonas han limpiado para no pasar dos veces por el mismo sitio.
• Agentes basados en objetivos. No se limitan a reaccionar ante el entorno, sino que analizan diversas opciones y evalúan cuál es la mejor para  alcanzar un objetivo concreto. Su propósito es escoger el camino más eficiente para cumplir la meta que se les ha asignado. Los sistemas de navegación consideran las rutas posibles y examinan factores como el tráfico, la distancia o el tiempo estimado de llegada. Finalmente, recomiendan el trayecto más rápido y conveniente.
• Agentes basados en la utilidad. Llevan la toma de decisiones a un nivel más estratégico, al emplear algoritmos de razonamiento para comparar escenarios y ponderar las consecuencias de cada acción. Los buscadores de vuelo son un buen ejemplo: analizan cientos de combinaciones horarias y precios entre diferentes  aerolíneas con vistas a determinar la opción más aconsejable y económica para el viajero.
• Agentes de aprendizaje. Cuentan con las capacidades de los agentes anteriores, con la diferencia de que pueden aprender de forma autónoma. A medida que interactúan con su entorno, incorporan nuevas experiencias a su base de conocimiento para optimizar el desempeño y adaptarse a situaciones inéditas. Un caso representativo son los sistemas de recomendación del comercio electrónico, que analizan la actividad y las preferencias de cada usuario para sugerir artículos y servicios ajustados a sus intereses.

¿Son ChatGPT y los chatbots agentes IA?

Sí, pero no todos de la misma manera. Un chatbot básico —como los que solo responden a palabras clave con frases predefinidas— funciona como un agente reactivo simple, ya que ejecuta respuestas automáticas sin comprender el contexto ni aprender de la interacción.

En cambio, modelos avanzados como ChatGPT pueden considerarse agentes de IA más sofisticados, porque procesan lenguaje natural, razonan sobre la información que reciben y generan respuestas nuevas en lugar de limitarse a seguir un guion. Si, además, se integran con sistemas que recopilan datos, planifican acciones o aprenden de cada interacción, pueden actuar como agentes de aprendizaje, evolucionando y mejorando con el uso. La evolución más reciente de ChatGPT, por ejemplo, ejecuta acciones en nombre del usuario, interactúa con herramientas externas y coordina tareas complejas. En otras palabras, actúa como un verdadero “agent” capaz de responder y actuar.

Ventajas de los agentes de IA

En contraposición a las herramientas automáticas tradicionales, los agentes de IA detectan cuándo les falta información suficiente para tomar una decisión confiable y, en esos casos, buscan datos adicionales o más precisos que les permitan incrementar la calidad de sus resultados.

Cuando se implementan adecuadamente, los agentes de IA ofrecen ventajas significativas para las organizaciones, entre las que destacan:

• Operativa continua. Funcionan sin interrupciones las 24 horas del día y las versiones en la nube prestan servicio desde cualquier lugar a usuarios, empleados o clientes.
• Exactitud en las tareas. Automatizan procesos repetitivos y consultan datos actualizados para tomar decisiones o solicitar información complementaria cuando lo requieren.
• Uniformidad en los procesos. Ejecutan los procedimientos de manera estandarizada, evitando variaciones que suelen surgir por fatiga o diferencias entre personas que realizan una misma tarea.
• Optimización de costes. Ayudan a mejorar la eficiencia, reconocer ineficiencias y prevenir fallos que podrían generar pérdidas económicas.
• Experiencia de cliente. Proporcionan sugerencias personalizadas, responden con mayor rapidez e impulsan nuevas formas de interacción que aumentan el compromiso, la tasa de conversión y la fidelidad hacia la marca. Toman decisiones como comprobar si una solicitud cumple las condiciones para un reembolso o iniciar un proceso de devolución.

Futuro impulsado por agentes de IA

Los agentes de IA ya no son una promesa lejana, sino una realidad que está transformando cómo trabajamos, aprendemos y nos relacionamos con la tecnología. Al ser capaces de percibir su entorno, tomar decisiones y, en algunos casos, aprender de la experiencia, abren camino a una nueva era de automatización inteligente donde las máquinas, además de ejecutar tareas, también aportan valor estratégico.

Para las organizaciones y los usuarios, esto significa más eficiencia, mejores experiencias y nuevas oportunidades de innovación. Desde asistentes virtuales y sistemas de recomendación hasta robots autónomos y chatbots avanzados, los agentes de IA se están posicionando como aliados clave para optimizar procesos, reducir errores y anticipar necesidades.