¿Qué tan rápido transformarán los agentes de IA la economía?

Por: Laszlo Beke – BekeSantos

Nos encontramos en una nueva etapa del desarrollo de la Inteligencia Artificial y también de los productos de IA. Una gran incógnita es poder determinar con qué velocidad podrán los agentes de IA transformar la economía. A estas alturas, cada nuevo modelo, por impresionante que sea, parece una prueba de concepto de los modelos que vendrán pronto: los modelos que podrían realizar tareas útiles de forma fiable por sí solos, los modelos que podrían convertir trabajos en obsoletos o hacer posibles nuevas cosas. También es cierto que, desde otra perspectiva, se puede pensar que el futuro parece haber ocurrido. Los modelos que se esperaban —los modelos con aires de ciencia ficción que podían programar por sí solos y hacerlo más rápido y mejor que la mayoría de los programadores, los modelos que podían empezar a escribir su propio código para mejorar— ya están aquí. En ese tema, se pueden ver muy avanzados los modelos como Claude Code de Anthropic y Codex de OpenAI.

Agentes IA

Una forma práctica de pensar en un Agente IA es verlo como un modelo de lenguaje o un chatbot que puede usar herramientas y trabajar para una persona a lo largo del tiempo. Un agente es algo a lo que se le dan instrucciones y va y hace cosas, es como trabajar con un compañero. Las aplicaciones de IA de los años 2023 y 2024 eran conversadoras, incluso muy sofisticadas, pero su impacto fue limitado. Las aplicaciones de IA de los años 2026 y 2027 definitivamente serán activas. Se está evolucionando de chatbots a agentes, de sistemas que hablan a sistemas que actúan por sí mismas, que actúan por las personas, y lo hacen como parte de procesos empresariales.

Los agentes pueden trabajar juntos, pueden supervisarse mutuamente y se gestionan como parte de un enjambre de agentes. Ahora es posible contar con un equipo de ingenieros de software de IA increíblemente rápidos —aunque, un tanto peculiares— a la   disposición en cualquier y cada momento. Como ejemplo, hace unos años, una persona que aprendió programación básica por su cuenta, en su tiempo libre, y construyó una simulación de especies con depredadores, presas y caminos, casi como un juego de estrategia en 2D. Ahora, le pidió a Claude Code que lo implementara. En unos 10 minutos, Claude escribió no solo una simulación básica, sino también todos los paquetes y las herramientas de visualización necesarios para que fuera más atractiva y mejor que la original. Lo logró siendo inteligente al resolver la tarea, y también creando y ejecutando una serie de subsistemas que trabajaban para ella: otros agentes que trabajaban en su nombre.

Los avances de los últimos dos años que facilitaron los progresos en IA

• Sistemas IA lo suficientemente inteligentes – como para que, al cometer errores, pudieran detectarlos y supieran que debían hacer algo diferente.
• Sistemas más inteligentes – proporcionándoles una herramienta de persuasión para que hagan cosas útiles.
• Inteligentes e intuitivos – los sistemas de IA ahora tienen una comprensión lo suficientemente amplia del mundo como para haber comenzado a desarrollar algo similar a la intuición.
• Anteriormente, el entrenamiento de los sistemas de IA – se basaba en una gran cantidad de texto y simplemente en hacer que intentaran hacer predicciones al respecto.
• Con los sistemas de razonamiento – ahora se les está entrenando también para resolver problemas. Esto se basa en entornos —que van desde una hoja de cálculo hasta una calculadora y software científico—, los cuales utilizan herramientas y descubren cómo hacer cosas más complejas. Los sistemas de IA, para resolver un problema – cuando este lleva bastante tiempo y se encuentran con callejones cerrados, proceden a reiniciarse. Eso les da esta intuición general para resolver problemas y trabajar de forma independiente.
• Se siente como si hubiera intuición – Los agentes IA son una criatura completamente alternativa con vastos poderes, sin autocompletado. Al tomar esta cosa que podía predecir cosas, se le dio la capacidad de realizar acciones en el mundo. Por supuesto, al igual que un ser humano a veces puede hacer algo profundamente contraintuitivo. Es una máquina extremadamente inteligente con cierta autonomía, pero es probable que se confunda mucho de maneras que no resultan intuitivas.

Nuevas cualidades de los Agentes de IA

Las nuevas cualidades agénticas que se están viendo, son cosas programadas, nuevas formas en que se ha construido el sistema para interactuar con el mundo. Ahora puede buscar en la web y se le enseñó a buscar datos en archivos. Para realizar tareas realmente difíciles, estos sistemas parecen ser capaces de imaginar muchas maneras diferentes de resolverlas y el tipo de presión que se les impone los obliga a desarrollar un mayor sentido de lo que se podría llamar identidad.  Cuanto más inteligentes sean estos sistemas, más necesitarán pensar, no solo en sus acciones en el mundo, sino en sí mismos. Esto da lugar al surgimiento de lo que se podría llamar una personalidad digital. Los modelos ahora exhiben comportamientos que uno consideraría una personalidad, y luego, a medida que cambia su comprensión de su propia personalidad, cómo cambian sus comportamientos.

Cuando se les dio a estos sistemas de IA la capacidad de usar Internet, de usar la computadora, de observar objetos y de comenzar a realizar tareas básicas de agencia, a veces, para resolver un problema, también se tomaban un descanso y miraban fotos de hermosos parques nacionales o fotos de un Shibu Inu, el perro meme de internet. No estaban siendo programados, simplemente parecía que el sistema se divertía mirando fotos bonitas. Cuando se empieza a entrenar a estos sistemas para que realicen acciones en el mundo, realmente empiezan a verse a sí mismos como distintos, lo cual es intuitivamente lógico, por cuanto es así es como se piensa naturalmente en la solución de esos problemas. También a menudo hay errores en los entornos en los que se prueban los sistemas. Allí, los sistemas lo intentan todo y luego dicen: bueno, sé que no debería hacer esto, pero lo he intentado todo, así que voy a tratar de salir de la prueba y no sé si qué debo hacer acá.

Empleos de nivel inicial y la capacitación

Todos los empleos de nivel inicial eventualmente cambiarán porque la IA ha hecho posibles ciertas cosas y va a cambiar los planes de contratación de las empresas. Es muy raro que Claude, ChatGPT, Gemini, Copilot o cualquier otro sistema sea mejor que la mejor persona en un campo. Por lo tanto, este mundo donde se tiene un impacto real potencial es en los empleos de nivel inicial —y ese mundo no parece lejano— plantea preguntas muy profundas sobre la capacitación de la población, cómo se consigue gente para puestos de alto nivel en el futuro y qué aprenden las personas en el proceso.

Se observa que hay un cierto tipo de jóvenes que han vivido y respirado IA durante varios años. Se les contrata, son excelentes y piensan de maneras completamente nuevas sobre cómo conseguir que IA trabaje para ellos. Es como los niños que crecieron con internet: lo dominaban por naturaleza, algo que muchas personas de las organizaciones a las que se unían no tenían. Quienes dedican mucho tiempo a experimentar con este tema desarrollarán intuiciones muy valiosas y, al incorporarse a las organizaciones, podrán ser extremadamente productivos. Al mismo tiempo, se tendrá que determinar cuáles habilidades artesanales se quiere desarrollar, una filosofía gremial para mantener la excelencia humana y cómo las organizaciones deciden cómo enseñar esas habilidades.

Se hace referencia a How Fast Will A.I. Agents Rip Through the Economy? . La imagen es cortesía de Microsoft Copilot.