Agentes de IA: revelando el misterio

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El mundo tecnológico está lleno de emoción por los agentes de IA. Los grandes nombres como Sam Altman de OpenAI, Satya Nadella de Microsoft y Marc Benioff de Salesforce están en ello. Altman dice que los agentes "se unirán a la fuerza laboral" este año, mientras que Nadella cree que se harán cargo de algún trabajo de conocimiento. Benioff quiere que Salesforce sea el mejor perro en mano de obra digital a través de sus servicios "agentes". Pero aquí está la captura: nadie puede precisar lo que realmente es un agente de IA. En los últimos años, las compañías tecnológicas han estado promocionando "agentes" de la IA como la próxima gran cosa. Al igual que la forma en que los chatbots de IA como ChatGPT cambiaron la forma en que obtenemos información, se supone que estos agentes sacuden la forma en que trabajamos, según CEO como Altman y Nadella. Suena prometedor, ¿verdad? Bueno, todo depende de lo que crees que es un "agente", y eso no es fácil de clavar. Términos como "multimodal", "agi" y "ai" ya son bastante vagos, y ahora "agente" y "agente" se unen al club. Esta vaguedad es un dolor de cabeza para compañías como OpenAi, Microsoft, Salesforce, Amazon y Google, que apostan a los agentes. La versión de un agente de cada compañía es diferente, lo que solo confunde a los clientes. Ryan Salva, director senior de Google y ex líder de copilot de Github, está harto del término "agentes". Le dijo a TechCrunch: "Creo que nuestra industria utiliza en exceso el término 'agente' hasta el punto de que no es sin sentido. Es una de mis molestias de mascotas". Esta confusión no es nueva. El año pasado, el ex reportero de TechCrunch Ron Miller preguntó: "¿Qué es un agente de IA?" El problema es que cada empresa que construye agentes lo hace de manera diferente. Las cosas solo se han vuelto más desordenadas últimamente. Esta semana, Operai describió a los agentes como "sistemas automatizados que pueden lograr de forma independiente las tareas en nombre de los usuarios" en una publicación de blog. Pero luego, en su documentación del desarrollador, llamaron a los agentes "LLM equipados con instrucciones y herramientas". Leher Pathak, el líder de marketing de productos API de OpenAI, se sumó a la confusión diciendo en X que los "asistentes" y "agentes" son básicamente lo mismo. Mientras tanto, Microsoft intenta trazar una línea entre agentes y asistentes de IA. Ven a los agentes como "nuevas aplicaciones" especializadas para un "mundo con AI", mientras que los asistentes solo ayudan con tareas generales, como reclutar correos electrónicos. Anthrope, otro laboratorio de IA, admite que los agentes pueden definirse de muchas maneras, desde sistemas totalmente autónomos hasta aquellos que siguen los flujos de trabajo predefinidos. Salesforce es aún más amplio, llamando a los agentes "un tipo de sistema que puede comprender y responder a las consultas de los clientes sin intervención humana". Enumeran seis tipos diferentes, desde "agentes reflejos simples" hasta "agentes basados ​​en servicios públicos". Entonces, ¿por qué toda la confusión? Bueno, los agentes, como la IA, son difíciles de precisar y siempre cambiando. Operai, Google y la perplejidad acaban de comenzar a implementar lo que llaman sus primeros agentes: el operador de Openai, el Proyecto Mariner de Google y el agente de compras de Perplexity, y están por todas partes en términos de lo que pueden hacer. Rich Villars de IDC señala que las compañías tecnológicas a menudo no se adhieren a definiciones estrictas. "Les importa más lo que están tratando de lograr", dijo a TechCrunch, especialmente en los mercados de rápido movimiento. El marketing también es una gran parte del problema, según Andrew Ng de Deeplearning.ai. Él dice: "Los conceptos de flujos de trabajo de AI 'agentes' y 'agentes' solían tener un significado técnico, pero hace aproximadamente un año, los especialistas en marketing y algunas grandes empresas los tenían en cuenta". Jim Rowan de Deloitte ve la falta de una definición clara como una oportunidad y un desafío. Permite a las empresas adaptar a los agentes a sus necesidades, pero también puede conducir a "expectativas desalineadas" y dificultar la medición del valor de los proyectos de agentes. "Sin una definición estandarizada, al menos dentro de una organización, se vuelve difícil de reemplazar el rendimiento y garantizar resultados consistentes", dijo Rowan. "Esto puede resultar en interpretaciones variadas de lo que los agentes de IA deberían entregar, lo que puede complicar los objetivos y los resultados del proyecto. En última instancia, si bien la flexibilidad puede impulsar soluciones creativas, una comprensión más estandarizada ayudaría a las empresas a navegar mejor por el panorama del agente de IA y maximizar sus inversiones". Lamentablemente, si la forma en que el término "ai" ha evolucionado es una guía, parece que no veremos una sola definición de "agente" pronto, o tal vez nunca.

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