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Todo comenzó con Jarvis Sí, ese Jarvis el de las películas de Marvel.
Bueno, tal vez no lo hizo comenzar Con el asistente de IA de Iron Man, pero el sistema ficticio definitivamente ayudó al concepto de un agente de IA. Cada vez que he entrevistado a las personas de la industria de la IA sobre AI agente, a menudo señalan a Jarvis como un ejemplo de la herramienta de IA ideal de muchas maneras, una que sabe lo que necesita hacer antes de preguntar, puede analizar y encontrar ideas en grandes franjas de datos, y puede ofrecer consejos estratégicos o puntos de ejecución en ciertos aspectos de su negocio. Las personas a veces no están de acuerdo con la definición exacta de un agente de IA, pero en esencia, es un paso más allá de los chatbots, ya que es un sistema que puede realizar tareas complejas de varios pasos en su nombre sin necesitar constantemente una comunicación de ida y vuelta con usted. Esencialmente, hace su propia lista de subtareas que debe completar para llegar a su objetivo final preferido. Esa fantasía está más cerca de ser una realidad en muchos sentidos, pero cuando se trata de utilidad real para el usuario cotidiano, hay muchas cosas que no funcionan, y tal vez nunca funcionarán.
El término «agente de IA» ha existido durante mucho tiempo, pero especialmente comenzó a tendencia en la industria de la tecnología en 2023. Ese fue el año del concepto de agentes de IA; El término estaba en labios de todos cuando la gente intentaba descubrir la idea y cómo hacerla realidad, pero no viste muchos casos de uso exitosos. El año siguiente, 2024, fue el año de despliegue – La gente realmente estaba poniendo el código en el campo y viendo lo que podía hacer. (La respuesta, en ese momento, era … no mucho. Y llena de un montón de mensajes de error).
Puedo identificar la exageración en que los agentes de IA se generalizan a un anuncio específico: en febrero de 2024, Klarna, una compañía de FinTech, dijo que después de un mes, su asistente de IA (impulsado por la tecnología de OpenAi) había realizado con éxito el trabajo de 700 agentes de servicio al cliente a tiempo completo y dos thirds de los chats de servicio al cliente de la compañía. Durante meses, esas estadísticas surgieron en casi todas las conversaciones de la industria de la IA que tuve.
La exageración nunca se calmó, y en los siguientes meses, cada CEO de Big Tech parecía insistir en el término en cada llamada de ganancias. Los ejecutivos de Amazon, Meta, Google, Microsoft y una gran cantidad de otras compañías comenzaron a hablar sobre su compromiso de construir agentes de IA útiles y exitosos, e intentaron poner su dinero donde sus bocas deben hacerlo realidad.
La visión era que algún día, un agente de IA, podía hacer todo, desde el libro de su viaje para generar imágenes para sus presentaciones comerciales. La herramienta ideal podría, por ejemplo, encontrar un buen momento y lugar para pasar el rato con un grupo de sus amigos que trabaja con todos sus calendarios, preferencias alimentarias y restricciones dietéticas, y luego reservar la reserva de la cena y crear un evento de calendario para todos.
Ahora hablemos de la «codificación de IA» de todo: durante años, la codificación de IA ha sido que lleva La industria de la IA agente. Si le preguntó a alguien sobre casos de uso de la vida real, exitosas y no activas para los agentes de IA ahora mismo Y no conceptualmente en un futuro no muy lejano, señalarían la codificación de IA, y esa era más o menos lo único concreto que podían señalar. Muchos ingenieros usan agentes de IA para la codificación, y son vistos como objetivamente bastante buenos. Lo suficientemente bueno, de hecho, que en Microsoft y Google, hasta el 30 por ciento del código ahora está siendo escrito por agentes de IA. Y para nuevas empresas como OpenAi y Anthrope, que queman efectivo a tasas altas, uno de sus mayores generadores de ingresos son las herramientas de codificación de IA para clientes empresariales.
Entonces, hasta hace poco, la codificación de IA ha sido el principal caso de uso de la vida real de los agentes de IA, pero obviamente, eso no es complaciente para el consumidor cotidiano. La visión, recuerde, siempre fue un tipo de agente de IA Jack-of-All-Trades para el «Everyman». Y todavía no estamos allí, pero en 2025, nos hemos acercado más de lo que hemos estado antes.
En octubre pasado, Anthrope inició las cosas al introducir el «uso de la computadora», una herramienta que permitió a Claude usar una computadora como un humano: navegar, buscar, acceder a diferentes plataformas y completar tareas complejas en nombre de un usuario. El consenso general fue que la herramienta fue un paso adelante para la tecnología, pero las revisiones dijeron que en la práctica, dejó mucho que desear. Avance rápido hasta enero de 2025, y Operai lanzó el operador, su versión de la misma cosa, y la anunció como una herramienta para completar formularios, ordenar comestibles, reservar viajes y crear memes. Una vez más, en la práctica, muchos usuarios acordaron que la herramienta era errónea, lenta y no siempre eficiente. Pero de nuevo, fue un paso significativo. El próximo mes, Openai publicó Deep Investigation, una herramienta de IA de agente que podría compilar largos informes de investigación sobre cualquier tema para un usuario, y que también giró las cosas. Algunas personas dijeron que los informes de investigación eran más impresionantes que contenido, pero otros estaban muy impresionados. Y luego, en julio, Openai combinó investigaciones y operadores profundos en un producto de agente de IA: agente de chatgpt. ¿Era mejor que la mayoría de las herramientas de IA de agentes orientadas al consumidor que vinieron antes? Absolutamente. ¿Todavía era difícil hacer el trabajo con éxito en la práctica? Absolutamente.
Así que hay un largo camino por recorrer para alcanzar esa visión de un agente de IA ideal, pero al mismo tiempo, técnicamente estamos más cerca de lo que hemos estado antes. Es por eso que las empresas tecnológicas están poniendo más y más dinero en la IA agente, a través de invertir en cómputo adicional, investigación y desarrollo o talento. Recientemente, Google contrató recientemente al CEO, cofundador de Windsurf y algunos miembros del equipo de I + D, específicamente para ayudar a Google a impulsar sus proyectos de agentes de IA. Y compañías como Anthrope y OpenAi se están acelerando por la escalera, peldaño de Rung, para introducir características incrementales para poner a estos agentes en manos de los consumidores. (Anthrope, por ejemplo, acaba de anunciar una extensión de Chrome para Claude que le permite funcionar en su navegador).
Entonces, realmente, lo que sucede a continuación es que veremos que la codificación de IA continúa mejorando (y, desafortunadamente, potencialmente reemplazar los trabajos de muchos ingenieros de software de nivel de entrada). También veremos que los productos de agentes orientados al consumidor mejoran, probablemente lenta pero seguramente. Y veremos que los agentes utilizados cada vez más para las solicitudes empresariales y gubernamentales, especialmente desde que Anthrope, OpenAI y XAI han presentado plataformas de IA específicas del gobierno en los últimos meses.
En general, espere ver más falsos inicios, comienzos y paradas, y las fusiones y adquisiciones a medida que la competencia de agentes de IA no se acumula (y la burbuja de bomba continúa con globos). Una pregunta que todos tendremos que hacernos a medida que avanzan los meses: ¿qué queremos realmente un «agente de IA» conceptual que pueda hacer por nosotros? ¿Queremos que reemplacen solo la logística o también los aspectos humanos más personales de la vida (es decir, ayudar a escribir una tostada de boda o una nota para una entrega de flores)? ¿Y qué tan buenos son para ayudar con la logística frente a las cosas personales? (Respuesta para ese último: no muy bueno en este momento).
- Además del costo ambiental astronómico de la IA, especialmente para los grandes modelos, que son los que impulsan los esfuerzos de los agentes de IA, hay un elefante en la habitación. Y esa es la idea de que «la IA más inteligente que puede hacer cualquier cosa por ti» no siempre es buena, especialmente cuando la gente quiere usarlo para hacer … cosas malas. Cosas como crear armas químicas, biológicas, radiológicas y nucleares (CBRN). Las principales compañías de IA dicen que están cada vez más preocupados por los riesgos de eso. (Por supuesto, no están lo suficientemente preocupados como para dejar de construir).
- Hablemos de la regulación de todo. Muchas personas temen sobre las implicaciones de la IA, pero muchas no son plenamente conscientes de los peligros potenciales que plantean los agentes súper súbdes, apuntando a los agentes de IA en manos de los malos actores, tanto en Estados Unidos como en el extranjero (piense: «vibración», estafas románticas y más). Las compañías de IA dicen que están por delante del riesgo con las salvaguardas voluntarias que han implementado. Pero muchos otros dicen que este puede ser un caso para una verificación intestinal externa.
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