¿Qué son los agentes de IA y quién se beneficia de ellos?
Explorando el potencial de los agentes de inteligencia artificial: cómo funcionan, quiénes lideran el mercado y qué impacto tendrán en el futuro.
La mayoría de las carreras tienen un premio.
El ganador de la maratón de Nueva York se lleva $100,000. El campeón de constructores de la Fórmula 1 en 2024 se llevó un premio de $140 millones.
El ganador de la carrera que estoy por describir ganará miles de millones, tal vez decenas de miles de millones.
La carrera hacia los agentes de inteligencia artificial (IA).
Los agentes de IA son el próximo gran paso en la evolución de la IA y el centro de atención de todas las principales empresas tecnológicas, laboratorios de investigación y startups líderes en inteligencia artificial.
La entrada de hoy está escrita desde mi curiosidad y algunas investigaciones que he hecho recientemente, así que la idea es compartir mis hallazgos.
Principales takeaways
El mercado de agentes IA es enorme y está en crecimiento explosivo: Se proyecta crecer de $5.1B (2024) a $47.1B (2030). Tiene una tasa de crecimiento anual del 44.8%. Es parte de un mercado más amplio de IA que alcanzará $826.7B en 2030
Hay dos enfoques principales en la carrera de agentes IA: Empresas centradas en modelos (como OpenAI y Anthropic): focalizadas en desarrollar modelos de lenguaje avanzados. Empresas centradas en productos (como Salesforce): enfocadas en resolver problemas reales del mundo
Los agentes IA son fundamentalmente diferentes de la IA tradicional: Operan en bucles continuos sin necesitar intervención humana constante. Pueden planificar, ejecutar, verificar y completar tareas de forma autónoma.
Los líderes actuales están fuertemente financiados: OpenAI lidera con $13,000 millones en financiamiento, Anthropic sigue con $7,300 millones, Adept con $413 millones. Existe una clara correlación entre financiamiento y liderazgo en el mercado
Existen retos y riesgos significativos: Preocupaciones sobre la gobernanza y seguimiento, riesgo de decisiones poco confiables, problemas con la calidad de datos, resistencia de los trabajadores, amenazas de seguridad como malware inteligente.
¡Comencemos!
¿Qué es un Agente (Agentic Workflow)?
Un agente de IA es un tipo de arquitectura de modelo diseñado para ejecutar flujos de trabajo complejos y autónomos
La IA que conocemos hoy formula una respuesta y la entrega.
Pregúntale algo simple, como: “¿Un paraguas bloquea la lluvia?” y GPT-4 responde: “Por supuesto que sí.”
Los agentes en cambio, son bucles: pueden ejecutarse muchas veces seguidas sin necesitar intervención humana en cada paso de la tarea.
Un agente elabora un plan basado en tu solicitud, utiliza herramientas como navegadores web para ejecutar ese plan, verifica si la respuesta es correcta y cierra el ciclo entregándote la respuesta.
Por ejemplo, si preguntas: “¿Qué tiempo hará en Bogotá los próximos siete días y necesito llevar un paraguas?”, el flujo de trabajo agentivo elaborará un plan, consultará el clima usando un navegador web, y basándose en su conocimiento, sabrá que si va a llover, necesitas un paraguas. Luego, verificará si su respuesta es correcta y finalmente dirá: “Lloverá, así que sí, lleva un paraguas.”
Lo que hace tan poderosos a los flujos de trabajo agentivos o agentes es que, al haber múltiples pasos para completar la tarea, se puede optimizar cada uno para mejorar su rendimiento.
Elaborar un plan: Basándose en una solicitud inicial, dividen la tarea en pasos específicos.
Utilizar herramientas: Navegadores web, entornos de programación u otras herramientas específicas para completar subtareas.
Verificar resultados: Evaluar si la respuesta generada es correcta y ajustar el proceso si es necesario.
Cerrar el ciclo: Entregar una respuesta o acción refinada al usuario.
Por ejemplo, puede ser más rápido o barato se puede usar un modelo para planificar y modelos más pequeños y especializados para realizar sub-tareas. También se pueden construir herramientas específicas para integrarlas en el flujo de trabajo.
Sin embargo, los flujos de trabajo detrás de los agentes son una arquitectura, no un producto. La complejidad aparece cuando incorporas agentes en productos o intentas hacer del agente un producto, que los clientes puedan comprar.
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El reto: Model First vs Product First
En el mundo de las startups y de producto en general, lo principal es resolver los problemas de los clientes, en ese sentido, los agentes solo serán útiles como producto si resuelven problemas de forma más eficiente que los modelos existentes.
Y… he aquí el reto. A hoy nadie sabe cómo convertir a los agentes de IA en productos consistentemente superiores, aunque varios están en el proceso.
Esta situación recuerda a los años 80, cuando empresas como Apple, Hewlett-Packard e IBM competían por liderar el mercado de los computadores personales.
Aunque todas tenían ideas similares sobre la interfaz de usuario, competían tanto en la calidad de los componentes técnicos como en cómo esos componentes resolvían los problemas de los usuarios.
En el mundo cambiante de los agentes de IA, están surgiendo dos enfoques principales:
Las compañías centradas en modelos y
las empresas centradas en productos.
Los agentes de IA centrados en modelos están liderados por empresas como OpenAI y Anthropic. Se centran en crear modelos de lenguaje avanzados y arquitecturas de IA. Creen que perfeccionar el modelo es crucial para el éxito.
Por otro lado, los agentes de IA centrados en productos están liderados por empresas como Salesforce. Su objetivo es crear agentes de IA que resuelvan problemas del mundo real. Su meta es crear IA que funcione bien en los flujos de trabajo existentes y aporte beneficios reales.
Las empresas que desarrollan agentes de IA también compiten en la calidad individual de los componentes y en cómo los integran. Estas áreas de competencia incluyen cinco componentes principales:
Entradas de datos: El agente necesita acceder a datos únicos o analizar mejor los datos públicos.
Modelos: Como los modelos de lenguaje (LLMs) tipo GPT-4, que siguen evolucionando.
Herramientas: Extensiones que aumentan la capacidad del modelo para realizar tareas específicas.
Interfaz: Cómo el agente se integra en los flujos de trabajo de los usuarios.
Conectores (AI glue): Software tradicional que conecta y organiza todos los pasos.
El desafío radica en combinar estos componentes de manera efectiva para construir productos útiles y escalables.
Un mercado con potencial y creciendo.
Según datos de Statista, se estima que el mercado global de IA alcanzará los 184.000 millones de dólares en 2024, con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 28,46% entre 2024 y 2030, proyectando un volumen de mercado de 826.700 millones de dólares para 2030.
El futuro de la inteligencia artificial está impulsado por varios factores clave, incluyendo avances en el aprendizaje automático, la robótica, el procesamiento del lenguaje natural y la tecnología autónoma. Lee aquí mi entrada Nómadas digitales, agentes de IA y la transformación laboral.
El mercado de los agentes de IA está experimentando un crecimiento explosivo, proyectándose alcanzar los 47.1 mil millones de USD en 2030 desde los 5.1 mil millones en 2024, con una tasa de crecimiento anual del 44.8%.
Los sistemas multiagente lideran este crecimiento debido a su capacidad para abordar problemas complejos, mientras que los agentes "listos para implementar" se han vuelto populares por su facilidad de integración.
El desarrollo de software y la programación están siendo particularmente impactados por estas tecnologías, con herramientas como GitHub Copilot que automatizan y agilizan el proceso de desarrollo.
El sector bancario y financiero se posiciona como el mayor usuario de agentes de IA en 2024, implementándolos para mejorar la eficiencia, seguridad y servicio al cliente, especialmente en la detección de fraudes y cumplimiento regulatorio.
Geográficamente, la región Asia-Pacífico muestra el crecimiento más rápido, con China, Japón y Corea del Sur liderando la implementación de agentes de IA en diversas industrias, desde seguros hasta banca y ciudades inteligentes, con ejemplos notables como Ping An Insurance en China y el Grupo Financiero Mitsubishi UFJ en Japón.
En América Latina, también se observan movimientos interesantes en este ámbito, aunque un poco tímidos aún.
La startup Patagon AI, con sede en Ecuador, recaudó 1,1 millones de dólares en su primera ronda de inversión para desarrollar una plataforma que utiliza agentes de IA para automatizar la gestión de ventas de principio a fin.
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Quiénes lideran la carrera
La competencia global por desarrollar agentes de IA está liderada por empresas tecnológicas, startups y laboratorios de investigación. Empresas como OpenAI, Anthropic y Adept están liderando la carrera.
Startups como Imbue y Magic AI también están en el juego. No solo compiten en tecnología, sino que también luchan por ver quién puede usar mejor los datos y las herramientas para resolver problemas reales de las personas.
Algunas de las más destacadas incluyen:
OpenAI: Ha recaudado más de $13,000 millones y está desarrollando un asistente personal capaz de ejecutar tareas complejas como mover datos entre aplicaciones.
Anthropic: Con más de $7,300 millones en financiación, también está trabajando en agentes avanzados, aunque mantiene sus avances en secreto.
Adept: Con $413 millones en financiación, está explorando un modelo entrenado en acciones de usuarios.
Startups como Imbue y Magic AI: Están creando agentes especializados en ingeniería de software.
Workflow applications: Empresas como Harvey ($80 millones recaudados) y Lindy ($50 millones) se centran en aplicaciones específicas como automatización legal o integración de tareas horizontales.
El futuro: Agencia y productividad.
Al otorgar agencia a la inteligencia artificial, las organizaciones pueden aumentar el número de tareas y flujos de trabajo automatizables.
Los desarrolladores de software probablemente serán de los primeros afectados, a medida que los asistentes de programación con IA existentes alcancen mayor madurez.
Los agentes inteligentes en IA transformarán la toma de decisiones y mejorarán la conciencia situacional en las organizaciones mediante un análisis de datos y una inteligencia predictiva más rápidos.
Mientras duermes, la IA con agencia podría examinar cinco sistemas de tu empresa, analizar muchos más datos de los que tú podrías y decidir las acciones necesarias.
La agencia actual de la IA es limitada, pero se espera que crezca.
La agencia en IA es un espectro.
En un extremo están los sistemas tradicionales con capacidad limitada para realizar tareas específicas bajo condiciones definidas.
En el otro extremo están los futuros sistemas de IA con agencia completa y capacidad total para aprender de su entorno, tomar decisiones y realizar tareas de forma independiente.
Existe una gran brecha entre los asistentes actuales basados en LLM y los agentes de IA completos, pero esta brecha se cerrará a medida que aprendamos a construir, gobernar y confiar en soluciones de IA con capacidad de agencia.
Gestionar los riesgos de la IA con agencia para aprovechar sus beneficios
Si bien los agentes IA traen consigo innumerables oportunidades de automatización, también crean desafíos. Estos incluyen:
Proliferación de IA con agencia sin gobernanza ni seguimiento
IA con agencia tomando decisiones poco confiables
IA con agencia dependiendo de datos de baja calidad
Resistencia de los trabajadores
Ciberataques impulsados por IA con agencia habilitando "malware inteligente"
La gestión eficaz de los riesgos va a requerir herramientas avanzadas y estrictas medidas de protección.
En conclusión
El camino hacia agentes de IA completamente funcionales está lleno de incertidumbre.
Los agentes de IA están transformando nuestra forma de utilizar la inteligencia artificial. Son sistemas autónomos con capacidad de aprendizaje que están mejorando diversos sectores, desde la educación hasta la atención médica.
Para algunos los agentes de IA no buscan reemplazar al ser humano, sino potenciar nuestras capacidades profesionales, sin embargo el debate está abierto.
¿El éxito futuro recaerá en aquellas organizaciones y profesionales que sepan aprovechar estratégicamente estas tecnologías?.
Su implementación consciente y estratégica será clave para impulsar el desarrollo económico y transformar diversos aspectos de nuestra vida cotidiana.
Comprender el potencial de los agentes de IA nos permitirá aprovechar sus beneficios de manera óptima. Esta comprensión será esencial para dar forma al futuro de estas tecnologías y maximizar su impacto positivo en la sociedad.
Aunque todavía estamos en etapas tempranas de desarrollo, su impacto podría ser tan grande como el de la computación personal o Internet.
La carrera ha comenzado, y quienes logren dominar esta tecnología no solo obtendrán ganancias financieras significativas, sino que también cambiarán el curso del mundo
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Nos leemos pronto.
Oscar Durán - @duranoscarf en instagram, X y Linkedin.
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