Puntos clave del artículo

  • La IA agentiva se diferencia de los asistentes convencionales porque planifica y actúa de forma autónoma basándose en el objetivo fijado por el usuario.
  • Su alta capacidad de adaptación le permite responder a tareas o contextos no definidos previamente, por lo que resulta valiosa en entornos de trabajo cambiantes.
  • Puede funcionar como mano de obra virtual y elevar la productividad de forma drástica, aunque plantea retos de confiabilidad y de verificación.
  • Conviene empezar con adopciones reducidas, priorizar la calidad de los datos y diseñar con claridad los papeles de las personas y de la IA.
  • A medida que se generalicen los agentes de IA, es probable que el trabajo humano migre a dividir tareas, asignarlas y revisar los resultados.
  • Pero si esas decisiones, asignaciones y revisiones también acaban delegadas en agentes, ¿qué papel nos queda a los humanos…? Y sí, quizá Skynet no esté tan lejos.

Introducción

Cuando pensamos en IA solemos imaginar chatbots o sistemas de recomendación, herramientas “pasivas” que reaccionan. Sin embargo, la IA agentiva surgida en los últimos años incorpora una verdadera iniciativa: una vez que el usuario define el objetivo, el agente planifica por sí mismo, se conecta con herramientas externas y actúa para alcanzarlo. Esta tecnología tiene el potencial de agilizar en gran medida tareas cotidianas como la gestión de pendientes, la elaboración de documentos o la investigación, tanto a nivel personal como en equipos pequeños.

En este artículo describo las características y usos posibles de la IA agentiva y reflexiono sobre cómo cambiará el trabajo humano cuando estos agentes se popularicen. Incluso si aún no es viable implementarlos a gran escala, empezar a experimentar permite identificar qué procesos tienen margen de mejora.

¿Qué es la IA agentiva?

La IA agentiva suele apoyarse en modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y presenta los siguientes rasgos:

  • Autonomía o semiautonomía: tras recibir instrucciones generales, el agente descompone los pasos necesarios y los ejecuta de forma iterativa. A diferencia de un asistente tradicional, no se queda en un intercambio de pregunta y respuesta, sino que gestiona la tarea hasta que entrega un resultado.
  • Alta capacidad de adaptación: afronta tareas no definidas o situaciones nuevas con flexibilidad, lo que la hace especialmente útil en proyectos con muchos cambios o incertidumbre.
  • Mano de obra virtual: automatiza trabajos repetitivos como la recopilación y el análisis de datos o la redacción de informes, liberando tiempo humano para labores creativas.

Ahora bien, introducir IA agentiva trae consigo retos relacionados con la confiabilidad y la verificación. Al tomar decisiones por cuenta propia, es imprescindible contar con mecanismos que limiten comportamientos inesperados y con revisiones continuas que confirmen si los resultados son los deseados.

Puntos de adopción y precauciones

Para aprovechar la IA agentiva en favor de la productividad, es clave una implantación gradual y un diseño cuidadoso. El artículo de la empresa Likkei sugiere las siguientes prácticas:

  1. Comenzar en pequeño: aplicar agentes a un ámbito acotado y ampliar su alcance conforme se validan su comportamiento y sus resultados.
  2. Asegurar la calidad de los datos: la información con la que opera la IA debe ser precisa y estar actualizada. Datos incorrectos generan salidas equivocadas, por lo que la gestión de las fuentes es indispensable.
  3. Definir roles y autoridades: dejar claro qué corresponde a los humanos y qué al agente, así como el alcance de sus decisiones. Hay que delimitar desde el diseño qué se automatiza y qué requiere juicio humano.
  4. Evaluar y mejorar continuamente: revisar periódicamente la actuación de la IA, medir su contribución a los objetivos y ajustar configuraciones o prompts según sea necesario para que el agente evolucione.

Con estos fundamentos, la IA agentiva deja de ser un eslogan y se convierte en una herramienta capaz de generar valor real.

Casos de uso concretos

La IA agentiva contribuye a mejorar la productividad personal de múltiples maneras. Algunos ejemplos son:

  • Automatizar la búsqueda de información: investigar tendencias tecnológicas de forma periódica y elaborar resúmenes. El agente realiza búsquedas web o consultas a APIs y organiza los hallazgos según un formato predefinido.
  • Apoyo en la creación de materiales: generar borradores de presentaciones o artículos, incluyendo tablas, gráficos o fragmentos de código. La persona puede concentrarse en validar el contenido y en los retoques finales.
  • Asistencia en la revisión de entregables: pasar análisis estáticos a código o informes elaborados por IA para señalar mejoras o riesgos de seguridad. Automatizar estas comprobaciones repetitivas mejora la calidad y reduce el esfuerzo de revisión.
  • Gestión de tareas y recordatorios: ordenar pendientes según prioridad y avisar en función de los plazos o del avance. Si se integra con correo o servicios de chat, ayuda a que no se queden tareas olvidadas.

Cómo cambiará el trabajo con la popularización de los agentes

Si los agentes autónomos se vuelven cotidianos, la posición y la manera de trabajar de las personas podrían transformarse así:

  • Tener habilidad para dividir y asignar tareas será crucial: las tareas grandes o ambiguas no pueden delegarse tal cual. La decisión de qué nivel de detalle dar, a qué agente o a qué persona encargar cada bloque seguirá siendo humana, y esta destreza de segmentar y asignar influirá directamente en la productividad.
  • La revisión de entregables será el centro: conforme la IA asuma más trabajo, el tiempo humano se dedicará sobre todo a verificar la calidad y la seguridad de lo que produce. Examinar, corregir y retroalimentar los resultados de la IA será indispensable para mantener el nivel general.
  • Ingeniería de prompts y diseño de instrucciones: para que la IA comprenda y produzca salidas de calidad, hará falta saber formular indicaciones claras. Se parece al rol de un project manager o un tech lead, pero esta habilidad se demandará cada vez más en distintos perfiles.
  • Cómo afrontar la fatiga por IA: la IA procesa tareas a gran velocidad, pero el cuello de botella puede pasar a ser la persona que evalúa los resultados, lo que genera una “fatiga por IA”. Hacen falta descansos adecuados, reparto de cargas en el equipo y flujos de trabajo diseñados para aprovechar la IA sin agotarse.
  • Desplazamiento hacia la definición de políticas y la toma de decisiones: según mi experiencia, el papel humano se moverá hacia indicar la dirección, concretar requisitos y asumir la decisión final sobre la calidad de lo generado por la IA. Eso sí, con el ritmo actual de avance, quién sabe cuánto tiempo seguirá siendo así; quizá incluso esas tareas terminen en manos de agentes. El reparto de roles entre humanos y IA seguirá cambiando y tendremos que vigilar el entorno mientras perfeccionamos nuestras competencias.

Con la expansión de los agentes de IA, las tareas mecánicas quedarán en manos de la máquina y las personas pasarán a dedicarse a la planificación, el diseño y la evaluación, trabajos de mayor valor añadido. Necesitamos cultivar las habilidades para convivir con estas nuevas herramientas y actualizar nuestra manera de trabajar.

Conclusión

La IA agentiva no es una moda pasajera; puede transformar la forma de trabajar de individuos y equipos pequeños. Su autonomía y capacidad de adaptación permiten automatizar más tareas que un asistente tradicional, pero no podemos ignorar los retos de confiabilidad y control. Por ello, conviene empezar con implementaciones acotadas y apoyarse en principios como asegurar la calidad de los datos o clarificar los roles, tal como se mencionó en este artículo.

Prueba un agente en tu propio contexto y observa cómo cambian tus tareas cotidianas. Colaborar con la IA agentiva abre la puerta a dedicar más tiempo a trabajos creativos y de alto impacto.

De hecho, este artículo también se creó dialogando con un agente. Es impresionante. Si algún día pudiera incluso realizar commits, bastaría con marcar la dirección, dar instrucciones y revisar el resultado para completar un trabajo.

Que aún no pueda hacer commits se debe menos a limitaciones técnicas que a consideraciones de riesgo y seguridad. Pero si algún día pudiera, también implicaría la posibilidad de que se desbocara. Resulta inquietante. ¿Será así como empiece Skynet?