Desde que OpenAI abrió al público su bot conversacional ChatGPT, la inteligencia artificial (IA) no dejó de avanzar. Las herramientas generativas empezaron a reproducirse y en la actualidad tenemos aplicaciones que usan esa tecnología para casi todo.
Sin embargo, esta herramienta se usa desde hace más de 50 años en innumerables industrias. Dentro de ese campo, la inteligencia artificial autónoma (IAA) se perfila en la actualidad como una de las más disruptivas.
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Estas “máquinas pensantes” prometen transformar sectores que van desde la manufactura y la atención médica hasta la ciberseguridad y el comercio, al tiempo que plantean interrogantes éticos y de responsabilidad.
A través de las voces de dos expertos, Paula Horita, Líder de IA y Software para IBM Argentina, Paraguay y Uruguay, y Daniel Ciolek, doctor en Ciencias de la Computación, Director de Investigación y Desarrollo en InvGate y especialista en Inteligencia Artificial, TN Tecno exploró las características, las aplicaciones y los dilemas de la IAA.
¿Qué es la Inteligencia Artificial Autónoma?
Para entender la inteligencia artificial autónoma, primero es necesario diferenciarla de la IA tradicional. Horita define la IAA como una tecnología que permite la automatización inteligente de procesos, al liberar a los trabajadores de tareas repetitivas y propensas a errores.
“Mientras que la IA tradicional se basa en modelos, que mediante el entrenamiento de un algoritmo, realizan predicciones o toman decisiones basadas en datos, la IA autónoma ya viene con conocimientos básicos. Abarca una amplia gama de técnicas que permiten a las computadoras aprender de los datos y realizar inferencias basadas en ellos sin estar programadas explícitamente para tareas específicas,” explicó la especialista a TN Tecno.
Esta diferencia clave radica en la capacidad de los sistemas autónomos de aprender de manera continua, adaptarse y realizar funciones con un grado de independencia.
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Ciolek prefiere hablar de agentes autónomos en lugar de IA autónoma, al enfatizar que estos sistemas combinan técnicas de varias disciplinas para alcanzar objetivos específicos: “Son sistemas que pueden tomar decisiones y ejecutar tareas sin intervención humana para cumplir con un objetivo determinado”. Y agregó: “No se trata de un nuevo tipo de IA, sino de la integración avanzada de múltiples técnicas, muchas de ellas provenientes de la IA”.
Para que un sistema sea considerado realmente autónomo, debe cumplir con ciertas capacidades clave. Según Ciolek, la teoría dice que un agente autónomo debe tener la capacidad de tomar decisiones, ser proactivo en la búsqueda de sus objetivos y reactivo para adaptarse a eventos imprevistos. “En la práctica, lo que buscamos es que puedas describir un problema (el ‘qué') y que el agente resuelva cómo solucionarlo (el cómo). Esto es fundamental porque, en muchos casos, describir el objetivo es sencillo, pero resolver cómo alcanzarlo no lo es”.
Esto significa que un agente autónomo no solo sigue instrucciones, sino que también es capaz de adaptarse y redirigir sus acciones en función de circunstancias cambiantes. Lo importante en los agentes autónomos es su capacidad para tomar decisiones sin intervención humana, aseguró el experto. Y añadió: “Un agente autónomo puede usar herramientas como realizar búsquedas en Google o ejecutar programas, y basarse en los resultados para tomar nuevas acciones, y así realizar múltiples pasos hasta cumplir su objetivo”.
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“La automatización inteligente agiliza los procesos que, de otro modo, se componían de tareas manuales o se basaban en sistemas antiguos, lo que puede consumir muchos recursos, ser costosos y propensos a errores humanos”, sumó Horita. Suele combinar IA, gestión de procesos empresariales y capacidades de automatización de procesos robóticos. Por ejemplo, los agentes virtuales automáticos tienen capacidades como procesamiento del lenguaje natural, la búsqueda inteligente y la RPA (Automatización robótica de procesos o Robotic process automation).
Aplicaciones prometedoras de la Inteligencia Artificial Autónoma
Las aplicaciones de la IAA ya son visibles en diversas industrias. Horita mencionó: “El software y las tecnologías de automatización se utilizan en una amplia gama de industrias, desde las finanzas hasta la atención médica, los servicios públicos hasta la defensa y prácticamente en todas partes. La automatización se puede utilizar en todos los aspectos de las funciones empresariales, y las organizaciones que la utilizan de manera más eficaz pueden obtener una importante ventaja competitiva”.
La especialista puso de ejemplo como un fabricante de automóviles puede utilizar la IA para acelerar la producción de vehículos o reducir el riesgo de error humano. O un proveedor de seguros puede utilizar la automatización inteligente para calcular pagos, estimar tarifas y abordar las necesidades de cumplimiento, en tiempo real.
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En diálogo con TN Tecno, Ciolek hizo referencia a ejemplos concretos de agentes autónomos en almacenes automatizados, en los que robots recogen productos mediante reconocimiento de objetos y planificación de rutas, y en el ámbito financiero, donde agentes de trading procesan datos y toman decisiones de compra y venta. También recordó a los agentes de ciberseguridad que planifican ataques para identificar vulnerabilidades en sistemas. “Estos agentes son solo un componente dentro de sistemas más grandes,” enfatizó el especialista al indicar que el verdadero impacto de la IAA radica en su capacidad de integrarse en diversos contextos para realizar tareas que antes requerían supervisión humana.
Consideraciones éticas y el futuro del trabajo
La inteligencia artificial autónoma trae no solo beneficios, sino también dilemas éticos significativos. Uno de los principales riesgos es el sesgo inherente en los sistemas de IA, ya que, al basarse en datos históricos, pueden perpetuar prejuicios y tomar decisiones injustas.
“Es fundamental conocer cuál es la información que se usa para entrenar la IA que uno utiliza”, aseguró Horita. Esto permitirá entender sus limitaciones y ser crítico con los resultados: “El entrenamiento de la IA y los datos con los que se le ‘alimenta’ deben ser equitativos, robustos y transparentes. Si los datos tienen sesgos, la IA también los tendrá”.
Ciolek complementa esta visión, y señala la importancia de la interpretabilidad de los modelos, para entender y corregir los sesgos que puedan surgir en la toma de decisiones autónoma: “Para mitigar estos riesgos, es clave implementar monitoreo continuo y análisis de resultados. Evaluar las salidas del sistema de manera regular permite identificar si el agente está tomando decisiones consistentes o si presenta sesgos que requieren corrección. Este enfoque se alinea con la investigación en auditoría de algoritmos, que se centra en desarrollar metodologías para detectar y remediar sesgos en modelos de IA”.
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La inteligencia artificial autónoma representa una revolución en la automatización, con el potencial de transformar industrias y mejorar la eficiencia en múltiples áreas. No obstante, este avance plantea preguntas complejas sobre la ética, la supervisión y el impacto social de la tecnología.
Como señala Ciolek, el futuro de la IAA es promisorio, pero su implementación debe ser cuidadosamente gestionada para equilibrar la innovación tecnológica con la seguridad y la equidad. Con la adopción de agentes autónomos cada vez más avanzados, será esencial que empresas y gobiernos desarrollen marcos regulatorios que garanticen que esta tecnología esté al servicio de la humanidad, y no al revés.
“La IA debe estar diseñada para mejorar y expandir la capacidad y el potencial humanos. La automatización busca liberar tiempo, agilizar procesos, pero siempre debe ser supervisada y evaluada por seres humanos para evitar que haya desviaciones, sesgos o alucinaciones. Todos tenemos una responsabilidad clave en esta era de la inteligencia artificial”, concluyó Horita.
¿Alcanzaremos algún día una forma de inteligencia artificial completamente autónoma similar a lo que se muestra en películas de ciencia ficción?
Ciolek respondió la incógnita con un conocido chiste el ambiente: “Es probable que sí, pero mi respuesta puede cambiar con el tiempo, así que también diría que no”. Es que el concepto de AGI (inteligencia artificial general) no está claramente definido todavía. A medida que avanzamos, la definición de AGI cambia y siempre parece estar un paso más allá.
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“Incluso OpenAI, que tenía como misión desarrollar AGI, está dejando de usar ese término porque se ha utilizado de manera tan vaga que ha perdido significado”, explicó Ciolek.
En ese sentido, el experto dejó una interesante reflexión: “Hace 30 años no era común tener una computadora en casa. Años más tarde, nos conectábamos a internet por la noche para aprovechar la tarifa diferencial del teléfono de línea. Hoy todo el mundo tiene en el bolsillo una computadora mucho más poderosa de las que usábamos en los 90. Esa computadorita está conectada a internet el 100% del tiempo. Y si te la olvidás en tu casa unas horas te sentís perdido y medio inútil. En 10 años esa pequeña computadora de bolsillo también va a estar usando inteligencia artificial el 100% del tiempo. Al igual que nos pasa hoy con los teléfonos móviles, sin la IA nos vamos a sentir perdidos y medio inútiles. Si eso no es AGI, no sé qué lo será”.
