Por César Hernández Brito
La inteligencia artificial agéntica (Agentic IA en inglés), puede ser considerada la evolución de los primeros sistemas de inteligencia artificial, que se dieron a conocer en noviembre de 2022, con el lanzamiento público de ChatGPT de la empresa OpenAI.
Como antecedente, en 2017, la empresa Google publica el artículo Attention Is All You Need, que da origen a modelos como BERT en 2018, la propia GPT-2 en 2019 y GPT-3 en 2020, el significado de GPT es Generative Pre-trained Transformer, por sus siglas en inglés, lo que traducido se convierte en Transformador Generativo Preentrenado, con la apertura al público de GPT-3.5, se puso la inteligencia artificial a disposición de cualquiera con acceso a internet, convirtiéndola en un fenómeno de consumo masivo, con un millón de usuarios en cinco días y cien millones en solo dos meses.
Aunque este lanzamiento pudiera parecer un éxito rotundo, al superar a empresas como facebook (ahora meta) en términos de usuarios para el mismo período, existen dos factores que le son adversos a la empresa, dado que ofrece gratis su producto subsidia a cada usuario, así, entre más usuarios tiene, más dinero pierde, además de enfocarse en el público en general, del que sólo una fracción está dispuesta a pagar por el servicio, siempre y cuando éste no sea muy elevado, en resumen, su enfoque inicial sirvió para ganar popularidad, elevar su cotización de mercado y financiarse, aunque hasta la fecha sigue perdiendo dinero.
En contraejemplo, tenemos a la empresa Anthropic, con un enfoque centrado en la seguridad y la gobernanza (Constitutional AI en inglés), diseñó su modelo de negocio para resolver los temores de adopción, que frenan a las grandes corporaciones como bancos, aseguradoras, salud y telecomunicaciones, que aunque son menos que el público en general, pueden asumir las grandes inversiones necesarias para utilizar IA en sus empresas.
Aun así, no es suficiente, el entusiasmo original de 2022 por la IA, se ha visto frenado por diversas situaciones, entre ellas, empresas que la adoptaron de manera temprana, se han encontrado con facturas impagables por el consumo de tokens (en IA las preguntas se fragmentan en partes que hacen sentido al modelo de IA, estos se conocen como tokens, la mayoría de las empresas de IA cobran por token), incluso con estrepitosos fracasos en decisiones mal tomadas por la IA, bucles infinitos, respuestas incorrectas o información sensible expuesta, entre otros, que han demostrado, que hace falta un largo tramo por recorrer para delegar las tareas humanas no repetitivas a la IA.
Así surge la IA agéntica, estos sistemas pasan de meros procesadores textuales reactivos, basados en el esquema convencional de consulta y respuesta, para transformarse en entidades autónomas con objetivos definidos, el agente asume una meta general, fragmentando la complejidad del problema en logros específicos, interactuando con diversos ecosistemas digitales y ajustando su conducta de manera dinámica ante los hallazgos parciales.
Con este cambio de paradigma, las empresas de IA se enfocan en el modelo de negocio de Anthropic, al resolver en grandes empresas, problemas complejos, que son deterministas y automatizables, sin embargo, los problemas siguen siendo los mismos, en el afán de lograr el objetivo, los humanos, sean usuarios o desarrolladores, caen en el error de otorgar a la IA todos los permisos o de establecer objetivos mal definidos, que en 2026 ya han causado algunas notas periodísticas estilo rebelión de las máquinas, sin serlo.
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Profesor-Investigador Depto. Ciencias Básicas e Ingenierías, Universidad del Caribe.
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