La gestión de los agentes de IA como empleados es el desafío de 2025, dice Goldman Sachs CIO

Este año, la inteligencia artificial está lista para evolucionar de manera significativa, con "trabajadores" corporativos —o código de IA— ocupando el centro del escenario, según una publicación de blog con visión de futuro de Marco Argenti, Director de Información de Goldman Sachs. La visión del banco de inversión dibuja un futuro donde la IA se integra profundamente en las operaciones comerciales, funcionando casi como empleados humanos.

Equipos híbridos de humanos y máquinas

Argenti imagina un mundo donde los modelos de IA adquieren la capacidad de manejar tareas complejas a largo plazo de forma independiente, convirtiéndose esencialmente en "trabajadores corporativos". Cree que este cambio permitirá a las empresas incorporar la IA en sus equipos, creando lo que él llama "equipos híbridos" de recursos humanos y máquinas. Esta integración podría generar dinámicas completamente nuevas dentro de las organizaciones, incluida la necesidad de que los departamentos de recursos humanos gestionen la IA junto con el personal humano. Incluso podrían darse casos de "despidos de IA" cuando los programas más antiguos sean reemplazados por versiones más nuevas y capaces.

El Director de Información de Goldman Sachs no está solo en esta predicción. En CES, el CEO de Nvidia, Jensen Huang, describió a los agentes de IA como una "fuerza laboral digital" que podría colaborar junto a empleados humanos, manejando tareas de manera autónoma. Sugirió que los departamentos de TI podrían asumir pronto el rol de recursos humanos para estos agentes de IA, supervisando su integración y gestión.

El futuro de los sistemas de IA especializados

Una de las predicciones más intrigantes de Argenti es que los modelos de IA más avanzados se asemejarán a graduados de doctorado: sistemas altamente especializados adaptados a industrias como finanzas, salud y más. Estos modelos surgirán de dos procesos clave: generación aumentada por recuperación y ajuste fino. La generación aumentada por recuperación implica conectar modelos de IA a recursos externos como bases de datos y APIs, mientras que el ajuste fino entrena aún más los modelos con datos específicos de la industria después de su preentrenamiento inicial.

Otra tendencia emergente que destaca Argenti es la intersección de modelos de lenguaje grandes (LLMs) y robótica. Al simular entornos, los robots pueden ganar experiencia práctica, permitiendo a la IA razonar de manera más efectiva e interactuar con el mundo físico. Esto podría revolucionar campos como la manufactura, la logística e incluso el servicio al cliente.

IA responsable y el modelo 'Fórmula Uno'

A medida que la IA se vuelve más sofisticada, Argenti enfatiza la creciente importancia de la "IA responsable" en la estrategia corporativa. Para 2025, anticipa que los modelos de IA generativa más grandes —a menudo referidos como modelos "frontera" por empresas como OpenAI— requerirán presupuestos inmensos para mantenerse. Estos modelos seguirán siendo dominio de unas pocas instituciones selectas, dejando a otras enfocarse en proyectos de IA a menor escala.

En esencia, Argenti predice un sistema de dos niveles para el desarrollo de IA: un pequeño grupo de proveedores de élite dominará el nivel "Fórmula Uno" de alta gama, mientras que el resto del mercado se centra en soluciones más accesibles. A medida que la IA continúa transformando las industrias, las organizaciones necesitarán adaptarse rápidamente para mantenerse competitivas.