En el corazón de muchas aplicaciones modernas de IA se encuentran los grandes modelos generativos, como los grandes modelos de lenguaje (LLM) o los modelos de generación de imágenes. Estos modelos se entrenan con enormes cantidades de datos y pueden contener miles de millones de parámetros. La IA generativa (GenAI) ha sido una tecnología transformadora, que destaca en la generación de contenidos como texto, imágenes, código, audio y vídeo. Los consumidores y las empresas están tan entusiasmados con sus capacidades que las previsiones de los analistas sugieren que el gasto mundial en GenAI ascenderá a 644.000 millones de dólares en 2025, un aumento del 76,4% desde 2024. Las aplicaciones GenAI son fundamentalmente sistemas reactivos que responden a instrucciones o preguntas generando nuevos contenidos basados en esa información y en los patrones aprendidos durante el entrenamiento. A continuación, los usuarios humanos revisan, seleccionan y perfeccionan ese contenido para obtener el resultado deseado.
Estamos asistiendo al auge de los agentes de IA. Se trata de modelos de IA entrenados no sólo para generar contenidos, sino también para ejecutar tareas definidas en nombre de los usuarios. A menudo se perfeccionan para realizar un conjunto finito de tareas, utilizando un conjunto definido de herramientas y fuentes de datos. Los agentes de IA han sido muy populares últimamente, y entre los ejemplos de éxito se incluyen agentes capaces de gestionar de forma autónoma consultas de atención al cliente, procesar reembolsos, restablecer contraseñas, escribir fragmentos de código y realizar pedidos de existencias a proveedores.
El auge de los agentes de IA ha llevado a explorar formas inteligentes de combinar sus poderes, creando algo mayor que la suma de sus partes que ofrece soluciones sofisticadas a problemas complejos de múltiples pasos. Es lo que se conoce como IA agenética. Sé que la idea de combinar poderes hace que todos los niños de los 90 que lean esto tengan visiones del Capitán Planeta surgiendo por encima de los Planeteers. Y esta analogía no es mala: cada Planeteer (agente) tiene un único poder refinado que, cuando se canaliza con un propósito, forma un poderoso superhéroe (o, en nuestro caso, un poderoso sistema agenético de múltiples pasos). La IA agenética es la próxima frontera, que va más allá de la mera generación de contenidos para pasar a la acción proactiva. Los sistemas agenéticos ya son capaces de realizar razonamientos avanzados y planificaciones iterativas para afrontar de forma autónoma retos complejos orquestando las acciones de múltiples agentes de IA especializados. Lo que hace tan potentes a los sistemas agenéticos es esta orquestación: la capacidad de utilizar selectivamente y coordinar dinámicamente un conjunto diverso de agentes especializados para descomponer objetivos complejos en subtareas manejables, secuenciar acciones y refinar iterativamente los resultados hasta alcanzar una solución satisfactoria.
Se prevé que el mercado mundial de agentes de IA se dispare de unos 7.900 millones de dólares en 2025 a nada menos que 236.000 millones de dólares en 2034, lo que refleja una asombrosa tasa de crecimiento anual compuesto de más del 45%. Este crecimiento explosivo está impulsado por la necesidad de automatización, eficiencia y toma de decisiones más inteligentes, donde los agentes de IA están revolucionando los flujos de trabajo y ofreciendo un ROI tangible. De hecho, se espera que el 85% de las empresas desplieguen agentes de IA en 2025, lo que subraya lo rápido que esta tecnología se está convirtiendo en fundamental para la excelencia operativa y la ventaja competitiva.
A medida que las organizaciones líderes aprovechan los agentes de IA para automatizar procesos complejos, personalizar las experiencias de los clientes y desbloquear nuevas fuentes de ingresos, aquellas que aún no han desarrollado una estrategia de agentes de IA corren el riesgo de quedarse atrás en un mercado en el que la automatización inteligente se está convirtiendo rápidamente en el estándar para el crecimiento y la innovación.
Comprender el poder de la acción autónoma
La IA agenética representa la próxima frontera de los sistemas inteligentes que pueden actuar de forma proactiva y autónoma para alcanzar un objetivo definido. Los sistemas antigénicos se basan en una serie de principios fundamentales, las "Cinco A de la IA antigénica", cada uno de los cuales refleja un rasgo esencial de estos extraordinarios sistemas que, en conjunto, les permite funcionar de forma autónoma y adaptativa en entornos empresariales complejos.
- Autónomo - Al funcionar de forma independiente, la IA Agentic toma decisiones con un mínimo de orientación humana. Como un asistente de confianza, evalúa las situaciones y actúa sin necesidad de supervisión constante, liberando a los humanos para que se centren en tareas de mayor nivel.
- Orientada a la acción: sin esperar a que le den permiso, la IA agéntica toma la iniciativa de forma proactiva, anticipándose a las necesidades, aprovechando las oportunidades e impulsando el progreso sin que nadie se lo pida.
- Aspiracional - Orientada a la consecución de objetivos hasta la médula, la IA Agentic persigue los objetivos dividiendo los problemas complejos en pasos lógicos y procesables. Elabora un plan para trazar un camino claro hacia el éxito.
- Adaptable - Aprendiendo de la experiencia, la IA Agentic ajusta sus estrategias para prosperar en entornos dinámicos y aprovecha un modelo de aprendizaje continuo para ajustarse a nuevos escenarios o datos.
- Agencia - Con autoridad para acceder a herramientas, conjuntos de datos, controlar recursos y tomar decisiones impactantes. Ya sea programando reuniones o gestionando datos, ejerce el poder de actuar con decisión dentro de su dominio.
A diferencia de la automatización tradicional, que se limita a tareas predefinidas y estáticas, los sistemas de IA agéntica pretenden percibir activamente su entorno, razonar a través de escenarios complejos y ejecutar de forma autónoma flujos de trabajo de varios pasos para lograr objetivos empresariales específicos. Esto debería permitir a la IA agéntica aportar un valor transformador a las empresas, impulsando una mayor eficiencia, una toma de decisiones más inteligente y una reducción de los costes operativos.
Inteligencia artificial conectada
Habilitar sistemas agénticos a escala global requerirá arquitecturas de nivel empresarial que admitan modularidad, escalabilidad, interoperabilidad y las transferencias de datos necesarias para implementar estrategias de aprendizaje continuo. Un papel fundamental de las arquitecturas de nube distribuida es permitir esta transición a los flujos de trabajo de IA agéntica para las empresas, en particular con despliegues centrados en los bordes que cumplan el umbral de baja latencia necesario para ofrecer experiencias de agente sin fisuras. El despliegue de aplicaciones agénticas modulares y escalables es similar al despliegue de aplicaciones de microservicios modernas que deben funcionar teniendo en cuenta la capacidad de respuesta, pero escalar de forma independiente. Además, ser capaz de evaluar el rendimiento y mejorar continuamente requiere una gestión eficaz de los datos. Estos conceptos se exploran con más detalle en nuestro blog: Inferencia de IA distribuida: Estrategias para el éxito.
La interoperabilidad es esencial para hacer posible la IA agéntica, permitiendo una integración sin fisuras con diversos sistemas y tecnologías empresariales, y posibilitando el acceso a potentes herramientas y conjuntos de datos. Se trata de un ámbito lleno de innovaciones y en rápida evolución. Están surgiendo varios protocolos clave para permitir la conectividad sin fisuras de los agentes con herramientas, fuentes de datos, sistemas empresariales e incluso otros agentes, con el fin de crear una red dinámica e inteligente que pueda facilitar la acción autónoma.
- Model Context Protocol (MCP), desarrollado por Anthropic, es un popular estándar abierto para conexiones bidireccionales seguras entre agentes de IA y fuentes de datos, herramientas empresariales y entornos de desarrollo. MCP está diseñado para sustituir las integraciones fragmentadas por un protocolo universal que permite a los agentes acceder a los datos de la empresa y actuar sobre ellos con eficacia. Puede obtener más información sobre MCP aquí y ver un ejemplo de uso de MCP en Akamai Cloud aquí.
- Protocolo Agente a Agente (A2A): Desarrollado por Google en colaboración con otros socios tecnológicos, A2A proporciona un estándar abierto e independiente del proveedor diseñado para permitir la comunicación, el descubrimiento y la colaboración sin fisuras entre agentes autónomos de IA, independientemente de los marcos o plataformas en los que estén construidos. Admite comunicaciones multimodales entre agentes y la ejecución coordinada de tareas entre agentes, diseñadas para flujos de trabajo a escala empresarial.
- Protocolo de comunicación entre agentes (ACP): El ACP, promovido por IBM Research, proporciona un marco estandarizado para la comunicación entre agentes que permite una interoperabilidad sin fisuras entre los agentes autónomos de IA. ACP proporciona un "formato de cable" común para la mensajería entre agentes, el traspaso de tareas y la gestión del ciclo de vida.
En resumen, MCP permite a los agentes conectarse a fuentes de datos y herramientas externas. ACP permite la comunicación de agente a agente dentro del mismo ecosistema de plataforma y permite la comunicación de agente a agente a través de diferentes ecosistemas, de forma independiente del proveedor. Todos estos protocolos sirven para hacer avanzar los sistemas agénticos y están siendo adoptados por la industria.
El futuro es colaborativo
Los sistemas de IA más potentes e impactantes combinarán los puntos fuertes de los enfoques generativo y agencial. Actuarán como colaboradores inteligentes, sabiendo cuándo utilizar las capacidades generativas para explorar opciones y cuándo utilizar las acciones agénticas para comprometerse con un curso de acción y ejecutar tareas complejas. Múltiples agentes especializados trabajarán juntos, orquestados por un "líder" inteligente, para ofrecer soluciones impresionantes.
La infraestructura de nube distribuida proporciona la base ideal para desplegar agentes de IA dentro de sistemas complejos y agénticos. Al asociarse con Akamai Cloud, la nube más distribuida del mundo con una red Edge expansiva, las empresas pueden construir y entregar soluciones de IA rentables y de alto rendimiento que escalan de forma segura y fiable. Con Akamai, las empresas pueden confiar en que sus sistemas de inteligencia artificial están construidos para el futuro, con una gobernanza sólida y tranquilidad.
El futuro es colaborativo. El futuro es emocionante. El futuro es agéntico.
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