La inteligencia artificial está cerca de poder preparar tus compras: así funcionan los agentes de IA

El siguiente nivel de la Inteligencia Artificial son los agentes de IA, que podrán realizar diversas tareas por nosotros, desde contestar un correo electrónico hasta hacer las compras

robot_inteligencia_artificial_compras_sipa_usa — Según sus desarrolladores, estos agentes pronto se convertirán en herramientas que dejaremos funcionando durante días o semanas, sin necesidad de monitorearlos / Foto / Sipa USA via Reuters Connect

The Conversation vía Reuters

Interactuar con chatbots de Inteligencia Artificial como ChatGPT puede ser divertido y a veces útil, pero el siguiente nivel de la IA cotidiana va más allá de responder simples preguntas. Se trata de los llamados “agentes de IA”, que podrán realizar diversas tareas por nosotros.

Las principales empresas de tecnología, incluidas OpenAI, Microsoft, Google y Salesforce han lanzado o anunciado recientemente planes para desarrollar y lanzar agentes de IA. Estas firmas prometen que sus innovaciones aportarán una nueva eficiencia a los procesos técnicos y administrativos subyacentes a los sistemas utilizados en la atención sanitaria, la robótica, los juegos y otras empresas.

Aseguran que se puede enseñar a los agentes de IA simples a responder a preguntas estándar enviadas por correo electrónico. Los más avanzados pueden reservar billetes de avión y hotel para viajes de negocios transcontinentales.

La Inteligencia Artificial está mejorando la experiencia de los clientes

Recientemente Google mostró “Project Mariner”, una extensión del navegador para Chrome que puede razonar sobre el texto y las imágenes en su pantalla.

En la demostración, el agente ayudó a planificar una comida agregando artículos a un carrito de compras en el sitio web de una cadena de supermercados, e incluso encontró sustitutos cuando ciertos ingredientes no estaban disponibles. Aún es necesaria la participación de una persona para finalizar la compra, pero se puede indicar al agente que realice todos los pasos necesarios hasta ese momento.

En cierto sentido, usted es un agente. Realiza acciones en su mundo todos los días en respuesta a cosas que ve, oye y siente. Pero, ¿qué es exactamente un agente de IA? Como científico informático, ofrezco esta definición: los agentes de IA son herramientas tecnológicas que pueden aprender mucho sobre un entorno determinado y luego, con unas pocas indicaciones simples de un humano, trabajar para resolver problemas o realizar tareas específicas en ese entorno.

¿Cómo funcionan los agentes de IA?

Un calentador inteligente es un ejemplo de un agente muy simple. Su capacidad para percibir su entorno se limita a un termómetro que le indica la temperatura. Cuando la temperatura de una habitación desciende por debajo de cierto nivel, el termostato inteligente responde aumentando la temperatura.

Un predecesor conocido de los agentes de IA actuales son las aspiradoras robot, que aprenden la forma de una sala de estar alfombrada, por ejemplo, y cuánta suciedad hay en la alfombra, y luego actúan en función de esa información.

El calentador inteligente es un ejemplo de lo que los investigadores de IA llaman un agente reflejo simple. Toma decisiones, pero esas decisiones son simples y se basan únicamente en lo que el agente percibe en ese momento. El robot aspirador es un agente basado en objetivos con un único objetivo: limpiar todo el suelo al que puede acceder. Las decisiones que toma (cuándo girar, cuándo subir o bajar los cepillos, cuándo volver a su base de carga) están todas al servicio de ese objetivo.

robot_inteligencia_artificial_reuters — Muchos de los agentes de IA actuales se basan en la utilidad, es decir que dan más importancia a cómo lograr sus objetivos / Reuters

Un agente basado en objetivos tiene éxito simplemente si logra su objetivo por cualquier medio que sea necesario. Sin embargo, los objetivos se pueden lograr de diversas formas, algunas de las cuales pueden ser más o menos deseables que otras.

Muchos de los agentes de IA actuales se basan en la utilidad, lo que significa que dan más importancia a cómo lograr sus objetivos. Sopesan los riesgos y los beneficios de cada enfoque posible antes de decidir cómo proceder. También son capaces de considerar objetivos que entran en conflicto entre sí y decidir cuál es más importante de lograr. Van más allá de los agentes basados en objetivos al seleccionar acciones que tienen en cuenta las preferencias únicas de sus usuarios.

Agentes de IA podrán tomar decisiones y actuar

Cuando las empresas de tecnología se refieren a los agentes de IA, no están hablando de chatbots o de grandes modelos de lenguaje como ChatGPT. Aunque los chatbots que brindan un servicio básico al cliente en un sitio web técnicamente son agentes de IA, sus percepciones y acciones son limitadas.

Los agentes de chatbot pueden percibir las palabras que escribe un usuario, pero la única acción que pueden realizar es responder con un texto que, con suerte, ofrezca al usuario una respuesta correcta o informativa.

Los agentes de IA a los que se refieren las empresas de IA son avances significativos con respecto a los grandes modelos de lenguaje como ChatGPT porque poseen la capacidad de realizar acciones en nombre de las personas y las empresas que los utilizan.

OpenAI dice que los agentes pronto se convertirán en herramientas que las personas o las empresas dejarán funcionando de forma independiente durante días o semanas, sin necesidad de verificar su progreso o resultados.

Los agentes de IA son herramientas tecnológicas que pueden aprender mucho sobre un entorno y con unas pocas indicaciones trabajar para resolver problemas o realizar tareas específicas

Los investigadores de OpenAI y Google DeepMind dicen que los agentes son otro paso en el camino hacia la inteligencia artificial general o IA “fuerte”, es decir, IA que supera las capacidades humanas en una amplia variedad de dominios y tareas.

Los sistemas de IA que las personas usan hoy en día se consideran IA estrecha o IA “débil”. Un sistema puede ser experto en un dominio (ajedrez, por ejemplo), pero si se lo pone a jugar a las damas, la misma IA no tendría idea de cómo funcionar porque sus habilidades no se traducirían. Un sistema de inteligencia artificial general podría transferir mejor sus habilidades de un dominio a otro, incluso si nunca antes hubiera visto el nuevo dominio.

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Acceso a información sensible, un reto de seguridad para los agentes de IA

¿Están los agentes de IA preparados para revolucionar la forma en que trabajan los humanos? Esto dependerá de si las empresas de tecnología pueden demostrar que los agentes están equipados no solo para realizar las tareas que se les asignan, sino también para superar nuevos desafíos y obstáculos inesperados cuando surjan.

La adopción de agentes de IA también dependerá de la voluntad de las personas de darles acceso a datos potencialmente confidenciales: según lo que se supone que debe hacer su agente, es posible que necesite acceso a su navegador de Internet, su correo electrónico, su calendario y otras aplicaciones o sistemas que sean relevantes para una tarea determinada. A medida que estas herramientas se vuelvan más comunes, las personas deberán considerar qué cantidad de sus datos desean compartir con ellas.

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Una violación del sistema de un agente de IA podría hacer que la información privada sobre su vida y sus finanzas caiga en las manos equivocadas. ¿Está dispuesto a asumir estos riesgos si eso significa que los agentes pueden ahorrarle algo de trabajo?

¿Qué sucede cuando los agentes de IA toman una mala decisión o una decisión con la que el usuario no estaría de acuerdo? Actualmente, los desarrolladores de agentes de IA mantienen a los humanos informados, asegurándose de que las personas tengan la oportunidad de verificar el trabajo de un agente antes de que se tomen decisiones finales. En el ejemplo de Project Mariner, Google no permite que el agente realice la compra final ni acepte el acuerdo de términos de servicio del sitio. Al mantenerlo informado, los sistemas le dan la oportunidad de retractarse de cualquier decisión tomada por el agente que no apruebe.¿Qué sucede cuando los agentes de IA toman una mala decisión o una decisión con la que el usuario no estaría de acuerdo? Actualmente, los desarrolladores de agentes de IA mantienen a los humanos informados, asegurándose de que las personas tengan la oportunidad de verificar el trabajo de un agente antes de que se tomen decisiones finales. En el ejemplo de Project Mariner, Google no permite que el agente realice la compra final ni acepte el acuerdo de términos de servicio del sitio. Al mantenerlo informado, los sistemas le dan la oportunidad de retractarse de cualquier decisión tomada por el agente que no apruebe.

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Como cualquier otro sistema de IA, un agente de IA está sujeto a sesgos. Estos sesgos pueden provenir de los datos con los que se entrena inicialmente al agente, del algoritmo en sí o de cómo se utiliza el resultado del agente. Mantener a los humanos informados es un método para reducir los sesgos al garantizar que las decisiones sean revisadas por personas antes de implementarse.

Las respuestas a estas preguntas probablemente determinarán qué tan populares se volverán los agentes de IA y dependerá de cuánto puedan mejorar las empresas de IA sus agentes una vez que las personas comiencen a usarlos.

* El autor es profesor de Ciencias de la Computación de la Universidad de Quinnipiac. Traducción de El Sol de México.