Agentic AI - Enciclopedia

La IA agente es una clase de inteligencia artificial que se centra en sistemas autónomos que pueden tomar decisiones y realizar tareas sin intervención humana. Los sistemas independientes responden automáticamente a condiciones, para producir resultados del proceso. Este campo está estrechamente relacionado con la automatización agente, también conocida como sistemas de gestión de procesos basados en agentes, cuando se aplica a la automatización de procesos. Las aplicaciones incluyen desarrollo de software, soporte al cliente, ciberseguridad e inteligencia empresarial.


Resumen
El concepto central de la IA agente es el uso de agentes de IA para realizar tareas automatizadas, pero sin intervención humana. Mientras que la automatización robótica de procesos (RPA) y los agentes de IA pueden ser programados para automatizar tareas específicas o apoyar decisiones basadas en reglas, las reglas suelen ser fijas. La IA agente opera de manera independiente, tomando decisiones a través de aprendizaje continuo y análisis de datos externos y conjuntos de datos complejos. Los agentes en funcionamiento pueden requerir diversas técnicas de IA, como procesamiento de lenguaje natural, aprendizaje automático (ML) y visión por computadora, dependiendo del entorno.
Especialmente, el aprendizaje por refuerzo (RL) es esencial para ayudar a la IA agente a tomar decisiones autodirigidas, apoyando a los agentes en aprender las mejores acciones mediante el método de ensayo y error. Los agentes que utilizan RL continuamente para explorar su entorno recibirán recompensas o castigos por sus acciones, lo que refinará su capacidad de toma de decisiones con el tiempo. Mientras tanto, el aprendizaje profundo, en contraste con los métodos basados en reglas, apoya a la IA agente a través de redes neuronales en capas múltiples para aprender características de conjuntos de datos amplios y complejos. Además, el aprendizaje multimodal permite a los agentes de IA integrar varios tipos de información, como texto, imágenes, audio y video. Como resultado, los sistemas de IA agente son capaces de tomar decisiones independientes, interactuar con su entorno y optimizar procesos sin intervención directa de un humano.


Historia

Algunos académicos rastrea los orígenes conceptuales de la IA agente al trabajo de Alan Turing con inteligencia artificial a mediados del siglo XX y al trabajo de Norbert Wiener sobre sistemas de retroalimentación. El término "sistema de gestión de procesos basado en agentes" se utilizó por primera vez en 1998 para describir el concepto de usar agentes autónomos para la gestión de procesos empresariales. El principio psicológico de agencia también se discutió en el trabajo de 2008 del sociólogo Albert Bandura, quien estudió cómo los humanos pueden moldear su entorno. Esta investigación moldearía cómo los humanos modelaron y desarrollaron agentes de inteligencia artificial.
Algunos hitos adicionales de la IA agente incluyen el IBM Deep Blue, que demostró cómo la agencia podría funcionar dentro de un dominio limitado, los avances en el aprendizaje automático en la década de 2000, la integración de la IA en la robótica y el surgimiento de la IA generativa como los modelos GPT de OpenAI y la plataforma Agentforce de Salesforce.
En la última década, los avances significativos en la IA han impulsado el desarrollo de la IA agente. Hitos en el aprendizaje profundo, el aprendizaje por refuerzo y las redes neuronales permitieron a los sistemas de IA aprender por sí mismos y tomar decisiones con mínima guía humana. La consilience de la IA agente en el transporte autónomo, la automatización industrial y la atención médica personalizada también ha apoyado su viabilidad. Los autos autónomos utilizan IA agente para manejar escenarios de carretera complejos, aunque con algunos éxitos limitados en ciertas situaciones.
En 2025, la firma de investigación Forrester nombró a la IA agente como una de las tecnologías emergentes más importantes para 2025.


Aplicaciones
Las aplicaciones que utilizan IA agente incluyen:

Desarrollo de software - Los agentes de IA de código pueden escribir y revisar grandes fragmentos de código. Los agentes incluso pueden realizar tareas no relacionadas con el código, como reverse engineering especificaciones desde el código.
Automatización del soporte al cliente - Los agentes de IA pueden mejorar el servicio al cliente mejorando la capacidad de los chatbots para responder a una variedad más amplia de preguntas basadas en el contexto, en lugar de tener un conjunto limitado de respuestas preprogramadas por humanos.
Flujos de trabajo empresariales - Los agentes de IA pueden automatizar tareas rutinarias procesando datos acumulados, en lugar de que la empresa necesite APIs preprogramadas para tareas específicas.
Ciberseguridad y detección de amenazas - Los agentes de IA desplegados para la ciberseguridad pueden detectar y mitigar amenazas en tiempo real. Las respuestas de seguridad también pueden automatizarse basándose en el tipo de amenaza.
Inteligencia empresarial - Los agentes de IA pueden apoyar la inteligencia empresarial para producir análisis más útiles, como responder a comandos de voz en lenguaje natural.
Aplicaciones en el mundo real - La IA agente ya se está utilizando en muchas situaciones del mundo real para automatizar tareas complejas en diversas industrias, y por lo tanto ha sido desplegada con éxito en muchos departamentos y organizaciones. Algunos ejemplos incluyen:

Manufactura y mantenimiento predictivo - Siemens AG utiliza IA agente para analizar datos de sensores en tiempo real de equipos industriales, prediciendo fallos antes de que ocurran. Después del despliegue de IA agente en sus operaciones, redujeron el tiempo de inactividad imprevisto en un 25%.
Finanzas y comercio algorítmico - En JPMorgan & Chase desarrollaron diversas herramientas para servicios financieros, una de las cuales es "LOXM" que ejecuta operaciones de comercio de alta frecuencia de manera autónoma, adaptándose a la volatilidad del mercado más rápido que los comerciantes humanos.


Véase también
Agente inteligente
Protocolo de Contexto de Modelo
Agente racional
Automatización de procesos robóticos
Agente de software


Referencias