Un estudio reciente realizado por Cisco anticipa que para 2028 el 68% de las interacciones de servicio al cliente y soporte con proveedores tecnológicos serán gestionadas por inteligencia artificial agente. Este avance significativo responde a la creciente demanda de servicios más personalizados, predictivos y proactivos. El 93% de los encuestados en el estudio respaldan esta evolución tecnológica.
La inteligencia artificial agente marca un cambio crucial respecto a la automatización tradicional, pues permite a los agentes de IA funcionar de manera independiente, tomar decisiones sin intervención humana significativa y aprender del contexto. A diferencia de los sistemas anteriores que necesitaban supervisión humana, estos agentes poseen habilidades de razonamiento, memoria y conciencia de tareas.
Este desarrollo tecnológico es especialmente relevante en el campo del Internet de las Cosas (IoT), donde puede abordar proactivamente problemas de red causados por configuraciones erróneas, mejorando así la seguridad, inteligencia de redes y productividad de los equipos. La intersección entre la IA agente y el IoT será un tema clave en la Cumbre de IA Agente en Nueva York el 5 de junio. En este evento, Srinath Godavarthi, de Capital One, discutirá sobre «IA Agente: La siguiente frontera de la IA generativa».
En el contexto industrial del IoT, se observa una clara distinción entre la IA tradicional y la IA agente. Mientras que un sistema de IA tradicional podría solo alertar a un técnico sobre anomalías en una turbina, un sistema de IA agente puede además consultar datos contextuales, enviar un dron para inspección, ajustar parámetros y elaborar un informe para sugerir acciones al técnico.
Las aplicaciones de la IA agente se extienden a áreas como la gestión del consumo energético en hogares inteligentes y el manejo del tráfico en ciudades inteligentes. Un ejemplo destacado es el sistema IBM ATOM, que mejora la ciberseguridad mediante la colaboración de múltiples agentes de IA para detectar y responder a amenazas con mínima intervención humana.
Sin embargo, este avance enfrenta desafíos técnicos, como la necesidad de mayor capacidad computacional en dispositivos de borde, preocupaciones de privacidad y la necesidad de protocolos de comunicación robustos entre agentes. Superar estas dificultades también ofrece oportunidades, como el desarrollo de estándares abiertos que promuevan la interoperabilidad entre instituciones.
La convergencia de la IA agente y el IoT está en marcha, impulsada por la necesidad de sistemas distribuidos e inteligentes. Eventos como la Cumbre de IA Agente son esenciales, ya que ofrecen un espacio para presentar innovaciones y discutir los desafíos prácticos en la implementación de IA a gran escala. La tendencia hacia sistemas autónomos está delineando el futuro del sector tecnológico.
