¿Qué son los Agentes de IA?
Con la capacidad de percibir su entorno, razonar y tomar decisiones en consecuencia, estos programas pueden optimizar diversos procesos, pero también convertirse en una herramienta muy útil para el cibercrimen.
La llegada de la Inteligencia Artificial ya puede considerarse como una de las grandes revoluciones de la historia de la humanidad. Con avances cada vez más vertiginosos, sus capacidades y atributos no paran de sorprender (o asustar) a propios y ajenos.
Es en ese gran campo de posibilidades que se enmarca un concepto relativamente nuevo: el de agente de IA. Por eso, a continuación, analizaremos concretamente de qué se trata, cuáles son sus principales características y qué utilidades pueden darles las personas (contemplando también el uso malicioso que pueden ejecutar el cibercrimen).
¿Qué es un agente de IA?
Un agente de Inteligencia Artificial es un programa que tiene la capacidad de percibir su entorno y, en base a eso, tomar decisiones de manera independiente utilizando modelos de Inteligencia Artificial.
En concreto, se trata de sistemas autónomos capaces de razonar y tomar decisiones para alcanzar ciertos objetivos. De hecho, entre sus principales capacidades se destacan el aprendizaje automático y actuar de manera independiente.
Dicho de otra manera, se trata de un software que permite a los usuarios optimizar y automatizar flujos de trabajo, pero con un alto grado de autonomía e independencia.
Los capacidades de un agente de IA
Los alcances y capacidades de un agente de IA están definidas por los componentes funcionales que le dan forma a su software. A saber:
- Input / Sensores: Le permite al agente obtener información, ya sea del entorno o del usuario. Hablamos de texto, audio, imágenes, datos estructurados y hasta APIs externas.
- Memoria: Gracias a ella, puede almacenar y recuperar información, con el fin de tomar decisiones. Allí entran en juego las bases de datos, y los almacenamientos vectorial y episódico.
- Modelo cognitivo: A través de modelos de lenguaje, redes neuronales o motores de planificación, puede interpretar el input, razonar sobre la problemática planteada y decidir qué hacer.
- Controlador o planificador: Es el motor mediante el cual un agente de IA decide qué acción tomar, cuándo y cómo. Para eso, entran en juego los árboles de decisión, los motores de reglas, el aprendizaje por refuerzo o los flujos orquestados.
- Actuadores: Estas capacidades extendidas le permiten ejecutar acciones en el mundo digital o físico. ¿Cómo? Accediendo a APIs, scripts, motores de búsqueda y sistemas externos, entre otros.
- Políticas / Guardrails: Factor clave, ya que concretamente define lo que el agente puede y no puede hacer. En otras palabras, le da personalidad y estilo, pero también impone y restricciones. Esto es a través de prompts, reglas de negocio y/o filtros de seguridad.
- Actuador de respuesta: Es lo que genera una salida comprensible o bien, ejecuta una acción. Puede hacerlo a través de la generación de lenguaje natural, enviando de acciones al sistema o a través de visualizaciones.
Tipos de agentes de IA
En el universo de los agentes de IA, existen diferentes tipos, cada uno diseñado especialmente para interactuar de una manera específica, ya sea con menor o mayor complejidad. Estos son los 5 tipos de agentes de IA.
- Agentes reflejos simples: Es la forma más simple de un agente de IA: basa sus acciones en la percepción actual, ya que no posee memoria ni interacción con otros agentes. ¿Cómo funcionan? Están preprogramados para realizar acciones atadas a cumplir determinadas condiciones. ¿Un ejemplo cotidiano? El aire acondicionado de un hogar/oficina que se enciende a una hora determinada.
- Agentes reflejos basados en modelos: Se valen de su percepción actual y memoria para mantener un modelo interno. Eso sí: se va actualizando a medida que recibe información nueva, pero también se ven limitados por el conjunto de normas/reglas. Aquí aplican las aspiradoras robot, que detectan obstáculos y se mueven acorde a ellos. A su vez, almacenan las áreas que ya limpió para no quedar repetir lugares.
- Agentes basados en objetivos: Son agentes que buscan secuencias de acción para alcanzar su objetivo: de hecho, planifican antes de actuar. El ejemplo más claro es el de los sistemas de navegación, los cuales indican la ruta más rápida para llegar a destino.
- Agentes basados en la utilidad: Estos agentes elijen la secuencia de acciones que le permiten alcanzar el objetivo, pero a la vez maximizar la utilidad/recompensa. Son muy útiles en casos en que hay múltiples escenarios que alcanzan un objetivo, pero se debe elegir el más óptimo. Aquí aplica un sistema de navegación que recomiende, por ejemplo, el camino que optimice el consumo de combustible y costo de los peajes.
- Agentes de aprendizaje: Estos son los únicos que tienen la capacidad de aprender. ¿Cómo? A través de las nuevas experiencias que va sumando a su base de conocimientos. En nuestra vida cotidiana, podemos reconocer este tipo de agentes a través de las recomendaciones personalizadas en sitios de e-commerce, ya que pueden guardar en su memoria la actividad y las preferencias de cada usuario.
¿Cómo un agente de IA puede ser utilizado por el cibercrimen?
Tal como sucede con cualquier tipo de tecnología o herramienta, todo depende de la intención con la que se utilices. Los agentes de IA no escapan a esta máxima. De hecho, recientemente el MIT compartió un análisis en el que afirma que se avecinan ciberataques por parte de agentes de IA.
En referencia a esto, Martina López, quien es Security Researcher en el equipo del Laboratorio de ESET Latinoamérica, analiza: “Los agentes utilizados con fines criminales podrían llevarnos a ataques automatizados, que pueden aprenden de sus propios errores. Así, podríamos estar ante una campaña de phishing que aprenda qué anzuelo es más efectivo, según la cantidad de víctimas que cae en uno u otro engaño”.
En este escenario, hay que contemplar que los agentes de IA también podrían emplearse en la identificación de aquellos objetivos vulnerables, como también en el acceso a los sistemas y el posterior robo de datos de las víctimas. Y con otro plus: son mucho más económicos, comparándolos con el gasto que supone contratar a un equipo de profesionales para hacer este trabajo.
Conclusiones
En el marco de la Reunión Anual de los Nuevos Campeones del Foro Económico Mundial, realizada en 2024 en China, Xi Kang, quien es Profesora Adjunta de la Owen Graduate School of Management, en la Universidad de Vanderbilt, definió a los agentes de IA como “cualquier algoritmo o modelo impulsado por IA o tecnología relacionada que ayuda a las personas a hacer predicciones sobre el futuro o a tomar decisiones”. Otros especialistas lo catalogaron como “compañeros o empleados digitales”.
Por lo analizado en este artículo, vemos que el potencial de los agentes de IA aplicado a la vida cotidiana es inmenso: desde tareas más simples a contextos más complejos. Pero a su vez, existe un lado B que no se debe perder de vista: y es el uso malicioso que puede hacer el cibercrimen de esta poderosa herramienta.
En este escenario, los agentes de IA representan un factor clave en la forma en la que interactuamos con el mundo digital. Y gracias a sus atributos, abren un abanico de posibilidades para mejorar procesos, tomar decisiones más informadas y potenciar hasta nuestras propias capacidades.
Esto, claro, trae aparejada una responsabilidad ineludible: diseñarlos, regularlos y utilizarlos con conciencia, ya que como toda gran herramienta, su impacto dependerá de quién lo utilice y con qué fin.