Google lleva a los agentes de IA a la corriente principal
En su reciente conferencia de desarrolladores I/O, Google presentó los agentes de inteligencia artificial no como un proyecto de investigación distante, sino como una estrategia de producto que abarca la búsqueda, asistentes personales, software de productividad, herramientas para desarrolladores y gafas inteligentes.
Los anuncios se sumaron a un impulso más amplio de la industria hacia sistemas de inteligencia artificial que puedan hacer más que responder preguntas. Estos sistemas se están diseñando para planificar tareas, utilizar software, actuar entre aplicaciones, interpretar imágenes y videos y ayudar a los usuarios a completar el trabajo con menos entrada manual.
Los anuncios de E/S de Google se centraron en la plataforma Gemini de la compañía, incluida una integración más profunda de la IA en la Búsqueda, YouTube, Gmail, Docs, Chrome, compras, herramientas creativas y gafas inteligentes. La compañía también presentó nuevos modelos Gemini, una aplicación Gemini rediseñada y herramientas de agente destinadas a automatizar o ayudar con tareas más complejas.
La medida refleja la rapidez con la que los agentes de IA se han vuelto fundamentales para la estrategia competitiva de las grandes empresas de tecnología. Durante gran parte de los últimos dos años, los productos de IA generativa se definieron principalmente por interfaces de chat. La carrera actual gira cada vez más en torno a si la IA puede actuar, no sólo generar texto.
Ese cambio fue subrayado por el director ejecutivo de Google DeepMind, Demis Hassabis, quien dijo axios que los agentes de IA actuales son una «práctica» para la inteligencia artificial general. Hassabis dijo que AGI podría llegar tan pronto como 2029, antes de su estimación anterior de 2030.
El comentario es importante porque Google se encuentra entre las empresas con mayores intereses financieros, técnicos y de productos en IA agente. Su estrategia de IA ahora abarca laboratorios de investigación, productos de consumo, servicios en la nube, Android y Búsqueda, lo que convierte a la empresa en una de las pruebas más claras de si los agentes pueden ser útiles a escala.
Alphabet y el director ejecutivo de Google, Sundar Pichai, describieron la llegada de ChatGPT como un catalizador para un importante giro interno en Google, incluida la unificación de la investigación de IA bajo Google DeepMind, la creación de una infraestructura de IA centralizada y cambios de liderazgo en Búsqueda, YouTube, Nube, Android y Chrome.
El impulso agente de la empresa también llega a las interfaces informáticas. Google mostró «gafas inteligentes» en su evento I/O, desarrolladas con socios, incluidas gafas inteligentes diseñadas para soportar inteligencia artificial de voz, traducción en vivo y funciones de realidad aumentada.
Eso hace que los agentes se parezcan menos a aplicaciones independientes y más a una capa en la informática diaria.
En ese modelo, un sistema de inteligencia artificial podría resumir mensajes, generar documentos, planificar una compra, responder preguntas sobre un video, ayudar a escribir código o interpretar lo que un usuario ve a través del hardware portátil.
El argumento empresarial es claro. Si los agentes de IA se vuelven confiables, las empresas podrán integrarlos en productos que ya tienen miles de millones de usuarios. Pero los riesgos también son más inmediatos que cuando los agentes estaban confinados a demostraciones y prototipos de investigación.
Los agentes que actúan en aplicaciones y servicios pueden necesitar acceso a datos personales, archivos empresariales, calendarios, correo electrónico, sistemas de pago, repositorios de códigos y flujos de trabajo corporativos. Ese acceso genera preguntas sobre permisos, registro, corrección de errores, seguridad, privacidad y consentimiento del usuario.
El desafío técnico tampoco está resuelto. Los sistemas de IA aún pueden producir respuestas incorrectas, malinterpretar instrucciones o comportarse de manera impredecible cuando operan en entornos abiertos. Esas limitaciones son más importantes cuando se pide a los sistemas que completen tareas, en lugar de simplemente responder a indicaciones.
Hassabis pidió una mayor urgencia por parte de los gobiernos, los economistas y el público en la preparación para sistemas de IA más potentes, y respaldó las medidas federales hacia la regulación de la seguridad de la IA, incluidas propuestas que exigen pruebas previas a su lanzamiento.
Para Google, la pregunta a corto plazo no es si los agentes equivalen a AGI. Se trata de si los usuarios confiarán en ellos lo suficiente como para delegar tareas reales. Para la industria de la IA en general, lo que está en juego es mayor: los agentes se están convirtiendo en el puente entre los productos de IA actuales y los sistemas más autónomos que, según los expertos, podrían llegar dentro de unos años.
Sobre el autor
John K. Aguas es el editor en jefe de varios sitios Converge360.com, centrándose en el desarrollo de alto nivel, la inteligencia artificial y la tecnología del futuro. Ha estado escribiendo sobre tecnologías de vanguardia y la cultura de Silicon Valley durante más de dos décadas y ha escrito más de una docena de libros. También coescribió el documental. Silicon Valley: un renacimiento de 100 añosque se transmitió por PBS. Se le puede contactar en [email protected].