Cada día vemos cómo se implementa la IA en un número cada vez mayor deaplicaciones, lo que nos da la sensación de que es omnipresente. Sí, tal vez ya esté en todas partes, pero para interactuar con ella, en la mayoría de los casos tendremos que recurrir a los agentes deinteligencia artificial.

La historia de la IA es antigua, las primeras máquinas que utilizabanredes neuronalesdatan de la década de 1950. Sin embargo, la percepción de gran parte de la sociedad sobre la existencia de la IA se produjo a partir de 2022, con la popularización de agentes deinteligencia artificialcomo ChatGPT, DeepSeek, Gemini, Claude y muchos otros.

En la práctica, ¿qué son estos agentes? ¿Cómo funcionan, cuáles son sus usos potenciales y cómo pueden las empresas utilizarlos para resolver problemas de manera más eficiente? ¡Siga leyendo este artículo para encontrar las respuestas!

Retropropagación: el hito que hizo posibles los agentes tal y como los conocemos hoy en día.

Como su propio nombre indica, los agentes son programas deinteligencia artificialque poseen agencia, es decir, tienen la capacidad de actuar de forma parcialmente independiente, tomando decisiones y ejerciendo control sobre algunas acciones. Por lo tanto,para ser clasificado como agente, el software debe tener las siguientes características:

• Autonomía → Son capaces de realizar al menos algunas tareas sin intervención humana.
• Habilidad «social» → Son capaces de interactuar con el usuario en su propio idioma.
• Reactividad → Perciben el «entorno» —o el contexto— y saben responder a él, incluso si se producen cambios en él.
• Proactividad → Más que solo responder al contexto, tiene iniciativa para encontrar soluciones que van más allá de la información del «entorno».
• Almacén de conocimientos → Más allá de almacenar recuerdos, los agentes son capaces de aprender y comprender, es decir, pueden interrelacionar datos, interpretarlos y «sacar conclusiones» a partir de ellos.
• Intención → Actúan de forma «racional», con el objetivo de obtener resultados a partir de las solicitudes de los usuarios.
  Inocencia → Confían en el usuario; los agentes están programados para no desconfiar de la información que reciben.

Arriba hemos presentado las características delas aplicacionesde IA, pero estas encajan perfectamente en la descripción de un ser humano. Esto se debe a que, gracias a la arquitectura delas redes neuronales artificiales, los agentes deinteligencia artificialposeen uno de los rasgos más innatos de la humanidad: la capacidad de aprender. En los programas, esta habilidad se ha vuelto más fácil de alcanzar tras la propuesta del algoritmo de retropropagación, descrito enel artículo «Aprendizaje de representaciones mediante la retropropagación de errores» de David Rumelhart, Geoffrey Hinton y Ronald Williams.

En la publicación sobreredes neuronales artificiales, explicamos que están compuestas por perceptrones, un clasificador lineal que mapea valores de entrada a un valor de salida: la «neurona» artificial. Antes del algoritmo de retropropagación, lasredes neuronaleseran eminentemente del tipoFeedforward, es decir, la información fluye en una sola dirección. Los flujos de datos en una sola dirección pueden «tomar decisiones» teniendo en cuenta ponderaciones y sesgos. Sin embargo, si la decisión no es exactamente la esperada, es decir, si es un «error», enlas redes neuronalesFeedforwardno era posible «culpar» a los perceptrones anteriores para, a partir de ahí, buscar una nueva respuesta. Esto solo fue posible a partir del algoritmo de retropropagación.

Lo que hizo fuepermitir cierto nivel deretroalimentacióncorrectiva. En otras palabras, el algoritmo permitió el tratamiento de un elemento fundamental para el aprendizaje: el error. Si desarrollamos lainteligencia artificiala partir de la natural, recordemos cómo aprendemos y, en consecuencia, cómo formamos el conocimiento: probamos, nos equivocamos, aprendemos del error, probamos de nuevo, y así sucesivamente.

El error es fundamental para el aprendizaje humano. Cuando se descubrió una forma de tratarlo dentro de la arquitectura de las aplicaciones que utilizanredes neuronales artificiales, fue posible desarrollar estos sistemas hasta el punto de crear los agentes deinteligencia artificialtal y como los conocemos hoy en día.

Agentes de inteligencia artificial: ¿cómo pueden sernos útiles?

En este texto enumeramos siete características de los agentes. Algunas de ellas están relacionadas con su capacidad para percibir e interpretar el contexto. En los agentes de inteligencia artificial tal y como los conocemos, esto se consigue a partir de los grandes modelos de lenguaje, conocidos por sus siglas en inglés: LLM oLarge Language Models.

Los LLM son modelos entrenados con un enorme volumen de datos textuales, lo que les permite relacionar palabras distantes y, de este modo, captar las relaciones de largo alcance en el texto. Al ser capaces de procesar secuencias de manera eficiente, pueden comprender y generar texto. En otras palabras, el modelo entiende el contexto del mensaje que escribes a un agente de inteligencia artificial; por eso es capaz de responderte.

Los modelos de lenguaje grande (LLM) superan la primera barrera de interacción entre el usuario y las aplicaciones de inteligencia artificial: el lenguaje. A partir de ahí, podemos pedirles tareas a los agentes, y estos son capaces de hacer muchas cosas.

En el uso más habitual del día a día, normalmente pedimos a los agentes de IA que consulten información en Internet. A partir de ahí, les hacemos varios tipos de solicitudes: nos ayudan a calcular datos en hojas de cálculo, a corregir códigos de programación, a realizarpruebasen sistemas y páginas de Internet, a organizar flujos deautomatizaciónintegrando aplicaciones... En términos generales, gran parte de lo que una persona hace en el ordenador, los agentes deinteligencia artificialtambién son capaces de hacerlo.

Como ejemplo de un problema práctico que hay que resolver, los agentes desarrollados por Inmetrics actúan en los procesos demodernización de aplicacionespara adaptarlas alcambio del CNPJ. Dado que a partir de julio de 2026 Brasil adoptará elCNPJ alfanumérico, las aplicaciones deberán ser capaces de procesarfacturasy otros datos de personas jurídicas en el nuevo modelo del CNPJ. Nuestros agentes deinteligencia artificialrealizan la modificación automatizada del código, actualizan y validan máscaras, además de ajustar la API y las integraciones.

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