Un estudio reciente de Cisco ha pronosticado que, para 2028, el 68% de todas las interacciones de servicio al cliente y soporte con proveedores tecnológicos serán gestionadas por inteligencia artificial agente (agentic AI). Este cambio se anticipa como resultado de la creciente demanda de servicios más personalizados, predictivos y proactivos, con un 93% de los encuestados del estudio apoyando esta idea.
La inteligencia artificial agente representa una evolución significativa respecto a la automatización tradicional, ya que permite a los agentes de IA actuar de manera independiente, tomar decisiones con mínima intervención humana y aprender del contexto. A diferencia de los sistemas anteriores, que dependían de humanos para supervisar los flujos de trabajo automatizados, los agentes de IA agente poseen habilidades de razonamiento, memoria y conciencia de tareas.
Esta tecnología es particularmente relevante en el ámbito del Internet de las Cosas (IoT), ya que puede abordar de manera proactiva problemas de red originados por configuraciones incorrectas, lo que resulta en una mayor seguridad, redes más inteligentes y equipos más productivos. La Intersección entre la IA agente y el IoT será un tema central en la Cumbre de IA Agente de Nueva York el 5 de junio, donde Srinath Godavarthi de Capital One abordará «IA Agente: La siguiente frontera de la IA generativa…desde tareas simples hasta autonomía orientada a objetivos».
Dentro del contexto industrial del IoT, la diferencia entre la IA tradicional y la IA agente es evidente. Mientras que un sistema de IA tradicional podría detectar anomalías en una turbina y avisar a un técnico, un sistema de IA agente no solo detecta el problema, sino que también puede consultar datos contextuales, despachar un drone para la inspección, ajustar parámetros de operación de maquinaria adyacente y alertar al técnico solo después de haber elaborado un informe completo y sugerido acciones.
Las aplicaciones de la IA agente se amplían a múltiples áreas, desde el manejo autónomo del consumo energético en hogares inteligentes, hasta la gestión dinámica de tráfico y recursos en ciudades inteligentes. Un ejemplo destacado es el sistema IBM ATOM, que mejora las operaciones de ciberseguridad a través de la colaboración de múltiples agentes de IA para detectar y responder a amenazas con mínima intervención humana.
Sin embargo, existen desafíos técnicos que deben ser abordados, como la necesidad de una mayor capacidad de computación en dispositivos de borde, preocupaciones de privacidad y la necesidad de protocolos de comunicación robustos entre agentes. Abordar estas dificultades también presenta oportunidades, como el desarrollo de estándares abiertos que promuevan la interoperabilidad y colaboración entre instituciones.
La convergencia de la IA agente y el IoT está ocurriendo actualmente, impulsada por la necesidad creciente de sistemas distribuidos e inteligentes. Eventos como la Cumbre de IA Agente en Nueva York son cruciales, ya que ofrecen un espacio para mostrar innovaciones y discutir los desafíos prácticos que enfrenta la implementación de IA a gran escala en diversos sectores. La evolución de estos sistemas hacia una orquestación completamente autónoma está perfilando el futuro del sector tecnológico.
vía: AI Accelerator Institute
