La inteligencia artificial (IA) se está moviendo más rápido de lo que nadie esperaba. Mientras que la IA generativa nos sorprendió con su capacidad para imitar la creatividad humana, la IA agéntica lleva las cosas aún más lejos. La aparición de la IA agéntica, que ya no se limita a ejecutar scripts definidos por humanos, marca un salto transformador, pasando de herramientas pasivas a agentes autónomos capaces de razonar, tomar decisiones y actuar en colaboración. Estos agentes de IA analizan entornos de forma proactiva, se adaptan a la nueva información y optimizan los flujos de trabajo con una mínima intervención humana. Estos no son chatbots más inteligentes, son agentes digitales autónomos que ya están remodelando las industrias.
En este artículo, analizamos cómo los agentes de IA están cambiando el juego y exploramos el papel de la confianza y la seguridad en la gobernanza de la IA agencial.
¿Qué diferencia a Agentic AI? ¿Y Por Qué Importa?
La IA agencial representa un cambio en la forma en que las máquinas interactúan con el mundo. Estos modelos no solo generan contenido en respuesta a la información proporcionada por las personas, sino que crean planes, se adaptan a las circunstancias e inician acciones de forma proactiva.
Este salto en capacidad es impulsado por varios avances que trabajan en conjunto. La autonomía de estos modelos les permite anticiparse a las necesidades de los usuarios y a los cambios ambientales. Se basa en la integración de múltiples tipos de datos (como texto, audio e imágenes), también conocida como fusión multimodal. Esto les da a los agentes de IA una comprensión más profunda y holística de las situaciones en las que operan. El desarrollo de pequeños modelos de lenguaje específicos de dominio equipados con habilidades de razonamiento también ha desbloqueado soluciones personalizadas para desafíos empresariales, que van desde la negociación de contratos hasta la optimización de la cadena de suministro. Juntas, estas innovaciones permiten que la IA agéntica no solo responda, sino que actúe, cambiando fundamentalmente la naturaleza de cómo interactuamos con las máquinas.
Lo que antes se consideraba un hito técnico se ha convertido rápidamente en una realidad comercial. En el sector sanitario, los inhaladores inteligentes están prediciendo y previenen los ataques de asma antes de que ocurran, lo que lleva a una reducción de los incidentes de emergencia en un 30%. En finanzas, las carteras se están reequilibrando dinámicamente en respuesta a los riesgos globales. En logística, las rutas de entrega se ajustan en tiempo real para mejorar la eficiencia, mientras que los fabricantes ahora confían en cadenas de suministro autónomas para reducir sus costos. Estos cambios concretos reflejan una tendencia más amplia, y hemos visto que las empresas parecen apuntar a 2026 para la integración generalizada de los sistemas agenciales. Sin embargo, con esta nueva capacidad vienen nuevos riesgos.
Riesgos y responsabilidades de los sistemas autónomos
Cuando los sistemas pueden funcionar sin supervisión constante, también se vuelven menos predecibles. Sin una gobernanza robusta de IA agencial, los agentes de IA podrían tomar medidas fuera de su alcance. Y debido a que estos agentes a menudo están conectados a infraestructuras sensibles, las consecuencias pueden ser difíciles de detectar e incluso más difíciles de revertir.
Ya hemos visto que ocurren fallas técnicas desde el despliegue de la IA agéntica en la esfera comercial, incluidas alucinaciones en modelos financieros y errores autónomos. Sin embargo, el problema más preocupante sigue siendo el impacto ético que estos agentes de IA pueden tener en las comunidades en línea y la sociedad. Las preocupaciones sobre los prejuicios, el desplazamiento de la fuerza laboral y la desinformación han sido particularmente prominentes. Por estas razones, confiar en las salvaguardas reactivas tradicionales ya no es suficiente para garantizar la confianza y la seguridad en línea.
La IA agencial requiere medidas de seguridad que establezcan límites operativos claros y pautas éticas a las que deben adherirse los agentes de IA, y permitan que los sistemas fallen con gracia o pidan ayuda cuando surge la incertidumbre, para ser diseñadas en el modelo. Y aquí es donde la intervención humana se vuelve esencial. A medida que las máquinas se vuelven más autónomas, la necesidad de juicio humano especializado, ética y conciencia contextual se vuelve más urgente. Se han establecido procesos para garantizar que la revisión humana sea una parte activa del desarrollo continuo del sistema. Eso incluye mandatos de transparencia, controles de human-in-the-loop (HITL) y prácticas de red teaming. Los actores de la industria que entienden la necesidad apremiante de construir una IA responsable ya han adoptado soluciones similares; atestiguen la estrategia de entrenamiento adversario de Salesforce, que se basa en más de 8,000 simulaciones de casos extremos. La capacidad de imponer restricciones sólidas y monitoreo en tiempo real en los marcos de gobernanza de IA agencial para evitar que los modelos de IA agencial se desvíen hacia un territorio peligroso marcará la diferencia en la definición de líderes.
Construyendo una arquitectura centrada en la confianza
Para desbloquear verdaderamente el potencial de la IA agencial, las organizaciones deben adaptar la gobernanza de estos sistemas. La confianza no es una característica del producto, sino una base arquitectónica que puede seguir los siguientes pasos:
- Saneamiento de datos: los enfoques de privacidad por diseño deben garantizar que solo se acceda a los datos necesarios y que se manejen de manera que cumplan con las regulaciones globales como GDPR y CCPA.
- Barreras de protección de comportamiento: Los sistemas deben estar informados sobre lo que pueden hacer, dónde pueden actuar y cómo se rastrean las decisiones.
- Pruebas éticas: Como se mencionó anteriormente, los ejercicios de red teaming en los que expertos interdisciplinarios prueban el sistema para detectar sesgos o consecuencias no deseadas se están convirtiendo en una práctica estándar en las organizaciones con visión de futuro.
- Auditoría y cumplimiento en tiempo real: Los desarrolladores deben poder rastrear las decisiones a medida que se toman, asegurando la detección temprana de problemas y acciones correctivas rápidas.
Si bien estas medidas pueden parecer restrictivas, son facilitadoras de la innovación. Este enfoque de múltiples capas refleja un reconocimiento creciente: los sistemas de agencia deben ser seguros, transparentes y alineados con los valores humanos para lograr una adopción sostenible.
1 “Smart Inhalers Market Size, Share & Segmentation By Type [Dry Powdered Inhalers, Metered Dose Inhalers], By Indication [Asthma, COPD], By Distribution Channel [Hospital Pharmacies, Retail Pharmacies, Online Pharmacies], By End Use [Hospitals, Homecare Settings], By Regions | Global Forecast 2024-2032,” S&S Insider, August 2023.
