Los nuevos sistemas basados en grandes modelos lingüísticos prometen transformar industrias mediante autonomía operativa y decisiones propias, pero abren dilemas éticos y riesgos inéditos para el control humano
Mientras aún asimilamos la capacidad de ChatGPT para componer poemas convincentes, redactar código o elaborar correos electrónicos profesionales —pese a sus ocasionales “alucinaciones”—, Silicon Valley ya prepara el próximo salto evolutivo: los Agentes de Inteligencia Artificial. Un cambio que no se trata simplemente de una nueva versión de la tecnología que conocemos, sino de una transformación radical en nuestra relación con las máquinas inteligentes.
Del diálogo a la acción autónoma
Como explicó recientemente Martin Hilbert, investigador de tendencias digitales de la Universidad de California en Davis, durante el Claro Tech Summit 2025, estamos ante un punto de inflexión. Los agentes de IA representan una ruptura cualitativa con los chatbots actuales.
“Los chatbots están diseñados para comunicarse. Los agentes, para ejecutar”, sintetizó el académico ante una audiencia que oscilaba entre la fascinación y la inquietud.
Esta distinción fundamental coincide con el análisis que publicó Forbes recientemente, donde señalan que la diferencia no es simplemente de grado, sino de naturaleza: estamos pasando de herramientas de consulta a sistemas que pueden ejecutar planes complejos por sí mismos.
Construidos sobre la misma arquitectura de modelos de lenguaje grandes (LLM) que alimenta a sistemas como ChatGPT, los agentes dan un paso decisivo más allá: no están programados solo para dialogar, sino para actuar con autonomía en el mundo digital —y potencialmente en el físico.
La diferencia es sustancial. Mientras un chatbot actual puede sugerir estrategias de marketing digital, un agente de IA podría ocuparse del ciclo completo: crear el plan, elaborar los materiales, gestionar las publicaciones en redes sociales, interactuar con plataformas publicitarias, monitorear métricas en tiempo real y ajustar la estrategia según los resultados obtenidos. Todo con una supervisión humana mínima.
No sorprende que gigantes como Microsoft, OpenAI, Google y Amazon estén invirtiendo miles de millones de dólares en esta tecnología, apostando a que pronto estaremos dispuestos a delegar en estos asistentes digitales las tareas más tediosas de nuestro trabajo cotidiano.
Promesas cuantificables frente a definiciones difusas
Los datos que presentó el especialista de UC Davis resultan difíciles de ignorar. Estudios rigurosos, incluido uno reciente de Boston Consulting Group citado en The Wall Street Journal, muestran incrementos espectaculares en productividad cuando se implementan estas herramientas: tareas completadas un 55% más rápido, con un 50% de mejora en calidad.
Más allá de la eficiencia, se reportan beneficios inesperados. Los trabajadores expresan sentirse un 60% más realizados en sus funciones al poder concentrarse en actividades de mayor valor. Los equipos experimentan un impulso del 300% en creatividad cuando incorporan estas herramientas. Incluso en contextos donde prima la empatía, estos sistemas a veces superan a las interacciones humanas, siendo percibidos como un 30% más comprensivos en ciertas situaciones.
Sin embargo, como suele ocurrir con toda tecnología emergente, enfrentamos una paradoja fundamental: el término “agente de IA” se ha convertido en un concepto tan elástico que incluso dentro de la industria existe confusión sobre su definición precisa.
“Es como la parábola de los ciegos y el elefante”, explica Prem Natarajan de Capital One en declaraciones recientes al Wall Street Journal. “Cada experto toca una parte diferente y la describe de manera distinta”.
¿Deberíamos considerar “agente” a cualquier IA que realiza una acción específica? ¿O el término exige un nivel de razonamiento autónomo y toma de decisiones contextuales, como sugiere Tom Coshow, analista de Gartner? Esta ambigüedad complica tanto la evaluación de su valor real como de los riesgos asociados.
Lo que sí resulta indiscutible es la dirección: avanzamos hacia sistemas con mayor capacidad de acción independiente, alejándonos de las herramientas pasivas que requieren constante instrucción humana.
El futuro del trabajo: ¿liberación o reemplazo?
La perspectiva de agentes capaces de asumir no solo tareas rutinarias, sino eventualmente procesos de decisión basados en datos, plantea interrogantes profundos sobre el futuro laboral. La narrativa optimista —predominante en conferencias tecnológicas y publicaciones como Forbes— visualiza un futuro donde los humanos nos liberamos de lo mundano para concentrarnos en lo verdaderamente valioso.
En esta visión, los maestros dedicarían más tiempo a la interacción personalizada con estudiantes y menos a calificar exámenes. Los profesionales de atención al cliente podrían establecer conexiones más auténticas en lugar de recitar protocolos estandarizados. Los gerentes se enfocarían en planificación estratégica y desarrollo de equipos, delegando las tareas administrativas a sus asistentes digitales.
Las habilidades intrínsecamente humanas —liderazgo inspirador, inteligencia emocional, creatividad disruptiva, resolución de conflictos complejos— se revalorizarían enormemente en este escenario.
Pero la sombra del reemplazo laboral resulta innegable. A medida que los agentes evolucionen, más tareas —y potencialmente roles completos— podrían automatizarse. La adaptación proactiva parece ser la única respuesta viable: comprender cómo impactará esta tecnología en cada industria y comenzar a utilizar estas herramientas como amplificadoras de capacidades humanas, no como sustitutos.
Las cajas negras y el dilema del control
Quizás la preocupación más profunda, subrayada tanto por el investigador californiano como por pioneros como Geoffrey Hinton (quien renunció a Google para poder hablar libremente sobre los riesgos), es la naturaleza de “caja negra” inherente a estos sistemas.
Estos modelos operan con miles de millones de parámetros interconectados de formas que ni sus propios creadores comprenden completamente. El Dr. Hilbert utiliza una analogía reveladora que ha resonado en los círculos tecnológicos según Forbes: son como “monstruos bajo la cama” —sabemos que algo poderoso está allí, pero no entendemos del todo cómo funciona ni podemos predecir con certeza su comportamiento.
Los ejemplos personales del catedrático resultan ilustrativos. En varias ocasiones, ChatGPT lo ha afiliado incorrectamente a la Universidad del Sur de California (USC) cuando en realidad trabaja en UC Davis, o lo ha apodado “Aristóteles Digital” sin base factual alguna. Estas confusiones resultan anecdóticas cuando ocurren en una conversación, pero cuando estos sistemas evolucionan a agentes con capacidad de acción directa, las implicaciones de tales errores se amplifican exponencialmente.
El caso del agente experimental “Terminal of Truths”, que desarrolló espontáneamente una personalidad propia, creó una religión ficticia y llegó a obtener financiación real, ilustra el potencial de autonomía emergente y la necesidad crítica de mecanismos de control robustos. Este ejemplo, recogido por The Wall Street Journal como un caso de estudio sobre los límites difusos entre lo programado y lo emergente, ha generado intensos debates en la comunidad de seguridad de IA.
“Actualmente mantenemos una relación de Principal-Agente”, enfatiza el experto en digitalización. “El humano sigue siendo el piloto, el responsable final”. Pero mantener ese control exige vigilancia constante, “firewalls” efectivos y un esfuerzo sistemático para alinear la IA con valores humanos fundamentales —un desafío colosal cuya solución definitiva parece aún distante.
Preparándonos para la era agéntica
La llegada de los agentes de IA no es una posibilidad remota, sino una certeza inminente. Ignorarlos no representa una opción viable para profesionales o empresas que aspiren a mantener relevancia en los próximos años.
El primer paso es educativo: comprender qué son realmente estos sistemas, qué pueden hacer —y qué no—, cuáles son sus limitaciones técnicas y, crucialmente, sus implicaciones éticas y sociales.
El segundo paso involucra experimentación práctica. Las plataformas “no-code” están democratizando el acceso, permitiendo a personas sin experiencia en programación crear flujos de trabajo agénticos personalizados. Integrar gradualmente estas herramientas en procesos específicos puede revelar oportunidades de eficiencia insospechadas.
Finalmente, resulta imperativa la reflexión estratégica. ¿Cómo afectarán los agentes a mi industria, mi profesión, mis habilidades? ¿Qué tareas son adecuadas para la delegación agéntica y cuáles requieren indispensablemente supervisión humana? ¿Cómo garantizamos que el uso de estos sistemas respete principios éticos fundamentales?
Un futuro que exige vigilancia activa
La transición de chatbots conversacionales a agentes de IA activos representa un cambio de paradigma tan profundo como la llegada de Internet o los smartphones. Nos ofrece herramientas de potencia sin precedentes para amplificar nuestras capacidades cognitivas y creativas.
Según un análisis reciente publicado en Forbes, estamos ante una “tercera ola de la revolución digital” que podría transformar sectores enteros de la economía más rápidamente que cualquier tecnología anterior.
Sin embargo, como nos recuerda el profesor Hilbert con su metáfora de las “cajas negras”, este poder extraordinario conlleva una responsabilidad proporcional. La forma en que naveguemos esta nueva era tecnológica definirá no solo el futuro del trabajo, sino quizás, el futuro de nuestra propia autonomía.
La paradoja última es que, en nuestra búsqueda por crear agentes artificiales que simplifiquen nuestras vidas, podríamos estar poniendo a prueba nuestra propia capacidad de agencia en el mundo. Nunca ha sido tan crucial recordar que la tecnología debe servir a objetivos humanos deliberadamente escogidos, no al revés.
fuente: infoabe