Bienvenidos a la era de los agentes de Inteligencia Artificial (IA), una tecnología diseñada para funcionar de forma autónoma y ayudar a las personas a trabajar mejor y a ser más productivas. Una herramienta capaz de transformar sectores enteros y de redefinir la manera en la que interactuamos.
Pero, ¿en qué consisten los agentes de IA? ¿Estamos preparados para esta revolución? ¿Cómo podemos garantizar un uso responsable? Hemos abordado estas y otras preguntas en la última edición de Take on Tomorrow, el podcast global de PwC. En esta ocasión, la grabación tuvo lugar en la localidad suiza de Davos, durante la celebración del Foro Económico Mundial, y nuestro invitado, Matt Wood, responsable global de Tecnología e Innovación de PwC. A continuación, ofrecemos un extracto de la entrevista.
Pregunta: Matt, estamos aquí en el Foro de Davos, cuyo lema es Colaborar en la era de la inteligencia. Cuéntame, ¿qué significa para ti en el contexto de la Inteligencia Artificial?
Matt Wood: Una de las características más interesantes de Davos es que nos encontramos en un lugar apartado, en medio de la nada. Una circunstancia que no es casual y que nos ayuda a dar un paso atrás. A reflexionar sobre hacia dónde se dirigen la tecnología y la sociedad, y a imaginarnos cómo será la vida en un mundo impulsado por una abundancia de inteligencia. ¿Qué impacto tendrá en las personas, en las organizaciones y en la sociedad en su conjunto?
Llegué a Davos pensando que quizás habría cierto hartazgo de la Inteligencia Artificial, pero no es así en absoluto. De hecho, muchos de los asistentes sienten una creciente urgencia por aprovechar el potencial de la IA. Las oportunidades son enormes: desde el desarrollo de nuevos modelos de atención sanitaria y de bienestar más avanzados hasta la posibilidad de ofrecer cuidados personalizados a gran escala.
También hay un gran interés en cómo la IA puede potenciar el conocimiento humano y la creatividad, y en cómo podemos canalizar sus capacidades para abordar algunos de los problemas más complejos de nuestro tiempo. A medida que los modelos de IA mejoran en la resolución de problemas matemáticos fundamentales, surge la pregunta de cómo aprovechar este avance para impulsar la investigación científica.
En última instancia, el reto es utilizar esta tecnología para mejorar el mundo en el que vivimos. Y de esto van algunas de las conversaciones clave que están teniendo lugar aquí en Davos.
Pregunta: Hay un tema que llevas algunos años investigando: los agentes de la IA. Para quienes no estén familiarizados con el concepto, ¿podrías explicar en qué se diferencian de la inteligencia artificial generativa? ¿Son realmente distintas?
Matt Wood: Por supuesto. Podemos imaginar la evolución de la IA en distintos niveles. Al principio, cuando las personas empiezan a interactuar con ella, suelen utilizar herramientas, como ChatGPT, de manera similar a un motor de búsqueda: formulan una pregunta y reciben una respuesta. Con el tiempo, la interacción se vuelve más conversacional, y permite un intercambio de ideas más dinámico. Esto resulta muy útil para diversas tareas; personalmente, la uso mucho para brainstorming. Puedo compartir cualquier idea, buena o mala, y la IA me ayuda a refinarla, mejorar las más prometedoras y descartar las menos viables.
Los agentes de la IA llevan este proceso un paso más allá. Aunque utiliza la misma tecnología, en lugar de limitarse a responder preguntas o mantener una conversación, se le asigna un objetivo. Por ejemplo, podrías decirle: “Reserva un vuelo a Davos”, y la IA agente, en lugar de simplemente proporcionar opciones, interpretará la solicitud, generará una lista de tareas necesarias para cumplir con el objetivo y trabajará en cada una de ellas, de manera similar a como lo haría un humano.
Este enfoque permite a la IA resolver problemas más abiertos y ajustar su funcionamiento hasta conseguir su objetivo. Un caso más complejo podría ser: “Tengo 100 dólares, conviértelos en 1.000”. La IA agente analizaría diferentes estrategias, probará distintas soluciones y seguiría iterando hasta alcanzar el mejor resultado posible.
Este avance representa una nueva frontera en la inteligencia artificial, con el potencial de transformar no sólo la forma en que interactuamos con la tecnología, sino también cómo automatizamos y optimizamos los procesos en muchos sectores.
Pregunta: Parece que los agentes de la inteligencia artificial abren un mundo de posibilidades. ¿Cuéntanos algunos ejemplos aplicados al mundo de los negocios o, incluso, para la sociedad?
Matt Wood: Una de las áreas en las que los agentes de IA se están utilizando hoy en día y que probablemente sea la más fascinante, además de ser donde tienen más capacidades, es en el desarrollo de aplicaciones de software. Lo interesante de la inteligencia artificial es que, actualmente, los agentes de la IA funcionan muy bien como desarrolladores de nivel inicial. Puedes asignar una tarea a tu agente desarrollador de la IA, por ejemplo, decirle: “Quiero crear una nueva aplicación de software para mi equipo”. Y se encargará de todo el proceso: diseñará la parte visual, escribirá todo el código, la desplegará en los sistemas internos, generará la documentación y las pruebas, creará todas las piezas de integración necesarias, redactará la documentación y producirá el material formativo para facilitar su uso y difundir la información dentro de la organización.
Estamos hablando de un mundo completamente nuevo para la mayoría de las empresas. En los próximos 24 a 36 meses, esos agentes de la IA alcanzarán una capacidad similar a la de un ingeniero de nivel intermedio, y después llegarán a un ingeniero principal. De este modo, el uso de estos agentes amplía la experiencia de los desarrolladores de software existentes, pero también ofrece una vía muy adecuada para que muchos sectores aceleren sus procesos de transformación utilizando software.
Pregunta: Lo siguiente, y lo estamos escuchando aquí en Davos, sería preguntarnos, ¿qué pasa con la confianza en estos sistemas a medida que empiezan a funcionar? ¿Piensas en la confianza de una manera diferente con los agentes de la inteligencia artificial? ¿Cómo te aseguras de que esos principios de responsabilidad están arraigados en esos sistemas?
Matt Wood: Puedes gastar una cantidad infinita de dinero y tener una cantidad infinita de tecnología, y puedes resolver todos tus problemas. Pero si no inviertes en generar confianza en esos sistemas en las personas que realmente lo van a utilizar, no verás ningún retorno de la inversión. Porque las personas tienen que usar el sistema para hacer su trabajo. Hay una sensación de que la IA está llegando para quitar nuestros empleos. Y, ciertamente, el trabajo y la forma en la que lo realizamos van a cambiar. Pero con el tiempo, la IA te hace mejor en lo que haces. No reemplaza tu capacidad de pensar, te hace un mejor pensador. No reemplaza tu capacidad de escribir, te hace un mejor escritor. No reemplaza tu capacidad de resolver problemas, te hace un mejor solucionador de problemas. Y si piensas en eso a gran escala… Esa es la oportunidad que tenemos por delante. Y si no hay confianza en los sistemas, aunque puedan resolver esos problemas o ser grandes escritores, simplemente no obtendrás retorno alguno.
Una gran parte de esa confianza se construye a través de la transparencia sobre lo que el sistema hace bien. Y un enfoque mucho mejor es decir, “Realizamos una evaluación exhaustiva de este sistema, identificando sus fortalezas y áreas de desempeño. A continuación, detallamos las aplicaciones en las que resulta más eficaz, los resultados obtenidos a partir de los datos analizados y las áreas donde no alcanzó el rendimiento esperado. Por lo tanto, recomendamos evitar su uso en estos casos específicos”.
Otra parte importante a la hora de construir confianza es explicar lo que el sistema está haciendo mientras lo realiza. Y muchos de los sistemas de IA más modernos pueden verificar su enfoque mientras lo están llevando a cabo. Así que pueden decir: “Acabo de generar este resultado para ti, pero al revisarlo y compararlo con la política, he notado que no coincide. Permíteme intentarlo nuevamente.” Mostrar este tipo de retroalimentación al usuario puede ser muy útil, ya que demuestra que, aunque la IA cometió un error, fue capaz de detectarlo y está en proceso de corregirlo.
Por lo tanto, potenciar lo que hoy conocemos como grandes modelos de lenguaje y la inteligencia artificial con otros sistemas, incluidos aquellos como el razonamiento automatizado que te dan la capacidad de inspeccionar su funcionamiento, es un área realmente fructífera, que creo que generará confianza con el tiempo.
Pregunta: Cuando pensamos en los agentes de inteligencia artificial, ¿están las empresas usándolos? Y si no lo están haciendo, ¿crees que 2025 es el año para asegurarse de que los incorporen?
Matt Wood: Definitivamente, estas capacidades se están utilizando ya hoy en día, especialmente en la ingeniería de software. Honestamente, creo que si estás desarrollando software en la actualidad, y no estás aprovechando los sistemas basados en agentes, tienes una gran desventaja competitiva. Estos sistemas son extremadamente potentes y están por todas partes. Son muy fáciles de configurar, ejecutar e instalar, y su impacto es enorme. Puedes lograr un incremento inmediato en la productividad de un 25%, un 35% o incluso 45%, en función del tipo de trabajo que realices. Además, los resultados suelen ser más seguros, y el código es más fácil de entender por las personas. Por lo tanto, hay muchas ventajas. Entonces, si estás desarrollando un software y no estás usando estos sistemas, ya estás en desventaja frente a tu competidor más cercano.
También estamos viendo un uso creciente de estos sistemas entre nuestros clientes, especialmente en áreas como los contact centers. La capacidad de resolver automáticamente las preguntas que llegan y gestionarlas con agentes es tremenda. No solo son más baratos y más rápidos, sino que si miras los resultados, el nivel de satisfacción del cliente (CSAT) es mayor.
Pregunta: Y con la vista puesta en 2025, ¿qué más tienes en mente sobre lo que está por venir con la IA?
Matt Wood: Es una excelente pregunta. Esta es una tecnología que avanza a gran velocidad. A lo largo del tiempo, la capacidad tecnológica sigue una curva en S: inicialmente crece de manera lenta, con mejoras graduales, hasta que ocurre un evento que desencadena un aumento exponencial en la capacidad. Posteriormente, la parte superior de la curva se aplana, lo que significa que los rendimientos empiezan a decrecer, y lo que tienes disponible es prácticamente lo que vas a poder seguir utilizando.
El desafío, por supuesto, es que nunca sabes exactamente en qué punto te encuentras de esa curva, ya que solo puedes mirar hacia atrás. Muchas personas, creo, dirían que hoy en día estamos en la fase alta de la pendiente, con nuevos enfoques, métodos y modelos surgiendo cada semana, tanto de la industria como de la academia. Sin embargo, personalmente considero que todavía estamos en la parte inferior izquierda de la curva, y no creo que hayamos alcanzado aún el punto de inflexión. Es posible que lleguemos a ese punto este año, pero si no es este año, te aseguro que será el siguiente.