Un estudio reciente de Cisco predice que para 2028, el 68% de las interacciones de servicio al cliente con proveedores tecnológicos serán gestionadas por inteligencia artificial agente. Este cambio surge de la necesidad de servicios más personalizados y predictivos, respaldado por el 93% de los encuestados.
La inteligencia artificial agente se diferencia de la automatización tradicional por su capacidad para actuar independientemente y aprender del contexto, permitiendo decisiones con mínima intervención humana. A diferencia de los sistemas anteriores, que necesitaban supervisión humana, los agentes de IA agente tienen habilidades de razonamiento y memoria.
Esta tecnología es clave en el ámbito del Internet de las Cosas (IoT), abordando problemas de red proactivamente y ofreciendo mayor seguridad y productividad. La intersección entre IA agente y IoT será un tema central en la Cumbre de IA Agente en Nueva York, donde expertos como Srinath Godavarthi de Capital One explorarán su evolución hacia mayor autonomía.
En el IoT industrial, las diferencias entre IA tradicional y agente son evidentes. Un sistema de IA agente no solo detecta problemas, sino que también utiliza datos contextuales para actuar de manera autónoma. Esto incluye despachar drones para inspección y ajustar maquinaria antes de alertar a un técnico.
Las aplicaciones de la IA agente abarcan desde la gestión de consumo energético en hogares inteligentes hasta la gestión de tráfico en ciudades. Un ejemplo es el sistema IBM ATOM, que mejora la ciberseguridad con agentes colaborativos para responder a amenazas.
A pesar de su potencial, la IA agente enfrenta desafíos técnicos, como la necesidad de mayor capacidad computacional y protocolos de comunicación robustos. No obstante, estas dificultades también presentan oportunidades para desarrollar estándares abiertos que fomenten la interoperabilidad.
La convergencia de la IA agente y el IoT está en marcha, impulsada por la necesidad de sistemas inteligentes y distribuidos. Eventos como la Cumbre de Nueva York son esenciales para discutir innovaciones y desafíos de la implementación a gran escala. La evolución hacia una orquestación autónoma está dando forma al futuro tecnológico.
