Tanto si tienes interés en el mundo de la IA como si no, te habrás dado cuenta de que últimamente no se habla de nada más que de los Agentes de IA.
Que si chatbots y agentes de voz inteligentes… Que si sistemas avanzados para automatizar procesos… Que si avatares mágicos capaces de resolverte cualquier proceso…
Todo buen ‘cryptobro’ e ‘influencer’ ya ha publicado un vídeo o un podcast contando cómo ha montado un Agente con cuatro clicks que le ha hecho la vida más fácil.
Algunos incluso te habrán increpado porque tú todavía no lo has hecho.
La verdad es que los avances en este campo en el último año han sido brutales. Y es el área que, a día de hoy, más potencial presenta en el panorama actual de la IA.
Porque aunque la máquina «inteligente» todavía no parece estar cerca, estos sistemas son capaces de empezar a hacer tareas con una cierta complejidad.
Complejidad que hasta ahora pensábamos que solo la podía gestionar un ser humano.
La idea es tan atractiva que Linkedin se ha llenado de soluciones «agénticas» para resolverte las mil y un tareas a las que te enfrentas diariamente. Cientos de start-ups especializadas en agentes. Cientos de nuevas aplicaciones basadas en Agentes. Cientos de proveedores «especializados»
Incluso OpenAI ha publicado su ‘Agent Kit’.
No vaya a ser que todo el mundo le dé por ponerse a comprar agentes como un loco y te pille despistado…
Bien.
Que los agentes tienen el potencial para cambiar las cosas, es un hecho. Nadie pone en duda que esta tecnología nos va a permitir hacer cosas que hasta ahora pensábamos que no serían posibles tan pronto: un estudio de mercado bien hecho, la planificación de tus vacaciones incluyendo la compra de los billetes y la reserva del hotel, la compra en tu supermercado cuando se te acaba la leche, la contabilización de las facturas que te envía tu proveedor directamente en el ERP…
Pero ojo, porque no todo es tan fácil.
No me acuerdo a quién le leía el otro día, que decía que un agente es «tremendamente fácil de hacer una demo y extremadamente complejo de poner en producción» Porque no es lo mismo que funcione en tu ordenador con cuatro ‘pdf’s a que realmente funcione con decenas o cientos de usuarios y miles de documentos y acciones.
Cada nueva regla, cada nueva decisión que tiene que tomar el modelo añade una complejidad adicional al sistema.
Conseguir que de manera consistente un sistema tome decisiones correctas es extremadamente complejo. Es decir, si vamos a la definición de un «agente autónomo capaz de tomar decisiones con las herramientas adecuadas» todavía estamos en las fases iniciales.
Otra cosa es que a una automatización más o menos compleja le queramos llamar Agente.
Pero no es lo mismo.
Y ojo, que las automatizaciones que se pueden hacer con plataformas tipo N8N, langchain o el propio Power Automate te van a ahorrar mucho tiempo.
Tareas repetitivas y de bajo valor que se pueden automatizar gracias a estas herramientas. Con mayor o menor privacidad. Con el uso, o no, de soluciones de terceros.
El reto se centra más en entender bien cuál debe ser el área, y la tarea, por la que comenzar.
Y sin olvidarte de que lograr eficiencias está bien, pero el verdadero impacto de la IA está en los proyectos de transformación.
Cómo incorporar un algoritmo para hacer las cosas de manera diferente. Adelantándote a las necesidades de tu cliente, a los fallos de la línea, a los errores en calidad…
Pero eso es otra rama de la IA. Ahora le llaman «IA tradicional»
Encantado de tener una conversación.
