2025 iba a ser el año de los agentes de IA. Han dicho personalidades como CEO de NVIDIA cualquiera Sam Altman. Las principales compañías dedicadas a la IA han presentado a sus agentes: Antrópico, Opadai, Google… La IA de los agentes tenía como objetivo ser La gran revolución Este año, pero lo que estamos viendo hojas lo suficiente como para desear. Cada vez más voces están bajando las expectativas.

Expertos en la creación de exageración. Si los gurús de la IA son expertos, es generar expectativas. A principios de año, Altman dijo que los agentes iban a transformar el trabajo en 2025. Seis meses después, Aclaró su discurso: «Los agentes de IA se comportan como empleados junior». Ahora, El año de los agentes será 2026Pero tal vez esta tampoco sea una predicción realista.

No tan rápido. Cada vez más voces están pidiendo calma. En El puente algorítmico Hablan sobre la exageración que se ha dado a los agentes de IA y cómo está contribuyendo a perder la confianza en el sector. Y querer ejecutar mucho genera falsas expectativas y termina decepcionante. Una de estas voces es la de Andrej Karpathy, cofundador de Operai y responsable de IA en TeslaEntonces, un poco de IA, lo sabe. Karpathy requiere la calma: «Hay muchas personas demasiado entusiasmadas con los agentes de IA».

La promesa. Después del auge de los modelos de idiomas, los agentes de IA se presentan como la próxima gran evolución. Si bien un chatbot solo puede solicitar una tarea, un agente puede planificar tareas más grandes de forma autónoma. Por ejemplo, un agente de IA podría administrar el stock de una tienda, controlando lo que se necesita y pedidos a los proveedores, todo de forma autónoma. En el papel, los agentes son herramientas muy poderosas y posan un amenaza muy grave para muchos trabajos.

Realidad. Si 2025 deja algo claro sobre los agentes de IA, es que Fallan más que una escopeta justa. Ya se han puesto en práctica en varios casos, como Creación de esta empresa ficticia cualquiera Este experimento que antrópico llevado a cabo. El resultado ha sido decepcionante. Uno de los puntos en los que fallaron es cuando buscan Internet. Por ejemplo, uno de estos agentes dejó una tarea para completar porque apareció una ventana emergente en la pantalla y no pudo cerrarla. Cuando dejan su entorno, los agentes tienden a fallar más porque encuentran información que no controlan, como en el caso de la ventana emergente. Otro tipo de agentes, como el código Claude, funcionan en un entorno cerrado y son mucho más confiables.

Otra limitaciones son el tiempo que pueden estar trabajando. Se ha visto a medida que los agentes de IA cometen un error en una tarea, lo encadenan en los sucesivos, lo que hace que la solución compromete y arroje todo el trabajo por tierra. Y esto empeora el trabajo más largo. Una posible solución a este problema sería poner trabajar en paralelo para contrastar y encontrar la solución óptima.

Tu tiempo llegará. Los agentes de IA no están listos para funcionar de manera autónoma y reemplazar a un trabajador del 100%, pero eso no significa que no alcanzarán ese punto. De hecho, ya están mejorando. De acuerdo a Esta investigaciónLos agentes de IA están aumentando el tiempo que pueden trabajar de forma autónoma en una tarea con una tasa de éxito del 50%. En 2024, la hora fue de 8 minutos y actualmente ya está en 1 hora. Si continúan mejorando de manera sostenida, para 2027 pueden trabajar cuatro horas seguidas.

Karpathy lo compara con su primer viaje en un Waymo Robotaxi en 2013: «Hemos pasado 12 años y continuamos trabajando». No estamos en el año de los agentes de IAPero «el década de los agentes. Esto llevará mucho tiempo. Tenemos que hacerlo con cuidado. Este es software, seamos serio ”, advierte.

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