De la conversación a la acción: la nueva generación de inteligencia artificial en modo agente

En pocos años, la inteligencia artificial pasó de ser un sistema capaz de completar frases a convertirse en una herramienta que escribe código, analiza documentos extensos y asiste en tareas complejas. La siguiente etapa de esta evolución ya está en marcha: modelos que no solo responden a preguntas, sino que actúan en nombre del usuario, consultan múltiples fuentes, ejecutan herramientas digitales y toman decisiones acotadas dentro de un entorno controlado. Es la era de la inteligencia artificial en modo agente.

Estos sistemas combinan modelos de lenguaje avanzados, capaces de razonar sobre instrucciones en lenguaje natural, con interfaces que les permiten interactuar con aplicaciones externas. Pueden, por ejemplo, leer un conjunto de informes científicos, extraer los datos relevantes, ejecutar un análisis estadístico y presentar sus resultados en forma de gráficos o resúmenes ejecutivos. En lugar de limitarse a describir cómo hacerlo, la IA lleva a cabo los pasos necesarios, manteniendo al usuario al tanto de las acciones realizadas.

Una de las tendencias más destacadas es la integración de capacidades multimodales. Los modelos ya no trabajan solo con texto, sino también con imágenes, audio, vídeo y datos estructurados. Esta flexibilidad los vuelve especialmente útiles en ámbitos como la investigación científica, donde un mismo problema puede requerir interpretar gráficos, estudiar fotografías microscópicas, revisar secuencias de ADN y leer literatura técnica. La IA en modo agente funciona como un asistente que entiende todos esos formatos y los combina en una única línea de razonamiento.

La otra gran transformación es de escala. Junto a los modelos gigantescos alojados en la nube, surgen modelos más pequeños y eficientes, capaces de funcionar en dispositivos personales o en servidores locales. Esto permite crear agentes especializados que trabajan cerca de los datos sensibles, como historias clínicas, resultados de laboratorio o diseños industriales, sin necesidad de enviarlos a plataformas externas. La combinación de agentes locales y servicios en la nube configura arquitecturas híbridas en las que cada componente hace lo que mejor sabe hacer.

El salto a la acción trae consigo desafíos de seguridad y gobernanza. Un agente capaz de operar sobre sistemas reales debe respetar límites claros, registrar lo que hace y ofrecer mecanismos de supervisión humana. Esto implica definir permisos, auditorías y niveles de autonomía ajustados al contexto. En un entorno científico, por ejemplo, un agente podría estar autorizado a proponer diseños experimentales y generar informes, pero no a aprobar cambios en protocolos éticos ni a modificar directamente equipamiento sensible sin revisión humana.

A pesar de estas precauciones, el potencial transformador es evidente. En ingeniería genética, por ejemplo, agentes de IA podrían ayudar a diseñar experimentos, sugerir combinaciones de ediciones en el genoma, optimizar la elección de vectores o simular los efectos de cambios específicos antes de llevarlos al laboratorio húmedo. En otros campos, como la física de materiales o la climatología, podrían recorrer espacios de posibilidades demasiado amplios para cualquier equipo humano, identificando patrones y escenarios que servirían como punto de partida para nuevas hipótesis.

La clave, como señalan muchos especialistas, estará en concebir a estos agentes como colaboradores y no como sustitutos. La IA en modo agente puede liberar tiempo de los equipos de investigación, automatizar tareas repetitivas y ampliar la capacidad de análisis, pero las decisiones de fondo seguirán dependiendo de criterios humanos, tanto científicos como éticos. La pregunta central para los próximos años no es si estas tecnologías se adoptarán, sino cómo se integrarán en los flujos de trabajo de manera transparente, responsable y orientada al bien común.