Seamos honestos. Pedirle a una IA generativa de propósito general como ChatGPT, Grok o Gemini que resuelva un problema de negocio complejo es una experiencia fascinante.
Como encargarle la declaración de la renta a un poeta del Siglo de Oro. El resultado será impresionante, pero casi con total seguridad te garantizará una charla muy seria con la Agencia Tributaria.
Hemos sido seducidos por la promesa del genio universal: una sola IA capaz de analizar mercados, redactar correos, depurar código y, si le sobra tiempo, componer una balada sobre la depreciación de activos.
El problema es que este genio, al enfrentarse a la ambigüedad del mundo real, a menudo sufre lo que podríamos llamar «excesos de creatividad» o alucionaciones.
Por ejemplo, si a una IA le pides que analice datos de ventas, extraiga conclusiones y envíe un informe por correo electrónico te va a entregar un análisis financiero con la prosa de un novelista y el convencimiento de un político, pero con la precisión de un pulpo con un bisturí.
Descomponiendo la complejidad con un sistema agéntico
Frente a este caos multitarea, emerge una solución elegantemente lógica y simple: la distribución de tareas en sistemas agénticos (también conocida como IA agéntica o flujos agénticos).
Estos sistemas pretenden mitigar los problemas conocidos de alucinación e imprecisión por parte de las IAs monolíticas, y lo hacen reduciendo el contexto, el conocimiento y las herramientas disponibles mediante agentes: IAs especializadas y orientadas a tareas concretas.
«La estrategia de IA agéntica consiste en dejar de buscar respuestas con el genio universal y, en su lugar, montar un equipo de especialistas. Un poco más aburrido, sí, pero infinitamente más útil.»
Marc Jordana, Digital Lead de Softeng.
Cómo funciona la IA agéntica
Existen varios modelos de sistemas agénticos, pero para explicar el concepto nos basaremos en el más común, que es el modelo jerárquico.
En este modelo, tienes un Agente Orquestador, que es básicamente un jefe de proyecto que no se pasa el día preguntando como van las cosas; simplemente entiende el problema complejo y lo desmenuza en tareas para su equipo de especialistas y coordina el trabajo de este equipo.
Volvamos al ejemplo anterior: «Analiza las ventas del último trimestre, identifica los tres productos con peor rendimiento en la zona norte y redacta un borrador de correo para el equipo comercial con recomendaciones».
Una IA sabelotodo se podría volver bastante creativa con este prompt. El sistema agéntico, en cambio, haría lo siguiente:
- El Agente Orquestador recibe la orden y decide un plan de acción.
- Despierta de su letargo al Agente «Cifras». Este agente vive en un mundo de tablas, celdas y consultas SQL. No entiende de ironía ni de sentimientos, pero te encuentra una aguja en un pajar de datos en nanosegundos. Recibe la petición en lenguaje natural, la convierte a una consulta de datos estructurados y devuelve los resultados de forma impecable.
- Con los datos, el Orquestador acude al Agente «Estratega». Este agente no sabría ejecutar una consulta de base de datos ni aunque su vida dependiera de ello, pero es capaz de mirar los resultados de la consulta y generar tres ideas brillantes para vender más. Su especialidad es el «qué hacer con estos datos», no el «de dónde vienen los números».
- Finalmente, el Orquestador le pasa las conclusiones al Agente «Piquito de oro». Un experto en comunicación que puede escribir un correo tan motivador y claro que el equipo comercial saldrá a vender hasta las grapadoras de la oficina.
Cada uno ha hecho su parte. Sin dramas, de manera coordinada, centrándose en cada tarea y sin interferencias que puedan generar alucinaciones.
El poder de los agentes especialistas es «no saberlo todo»
La magia de este sistema es la ignorancia selectiva. El Agente «Cifras» no necesita dotes de comunicación y al Agente «Piquito de oro» le dan igual las complejidades de la base de datos.
Se comunican lo mínimo indispensable y únicamente sobre sus especialidades particulares. Un concepto revolucionario en un mundo obsesionado con que todo el mundo tenga que formarse una opinión de absolutamente todo.
Este enfoque compartimentado reduce drásticamente la posibilidad de alucinaciones destructivas debido a la ambigüedad de la información y de la saturación del modelo único.
«La IA funciona mejor cuando su universo y su contexto están bien definidos. Al darle a cada agente un pequeño reino que gobernar, garantizas que sus decisiones sean más fiables y predecibles.»
Marc Jordana, Digital Lead de Softeng.
Esta es la diferencia entre usar la IA como un juego de humo y espejos espectacular y aplicarla como una herramienta de negocio que realmente automatiza procesos complejos.
Qué prefieres en tu equipo, ¿Un genio increíblemente creativo, pero con alucinaciones, o un equipo de especialistas eficientes?