La inteligencia artificial ha alcanzado un nuevo nivel de sofisticación. Si antes los sistemas de IA se limitaban a responder a órdenes o generar contenidos bajo demanda, ahora están ganando más autonomía y aprendiendo a actuar por sí mismos. Los agentes de IA (también llamados Agentic AI) están avanzando a pasos agigantados, definiendo la próxima frontera de esta tecnología al combinar un mayor poder de síntesis de datos y mejores capacidades de toma de decisiones, ejecución de tareas e interacción con múltiples herramientas con una mínima intervención humana.
A diferencia de la IA generativa, que se enfoca en la creación de contenido nuevo, los agentes de IA se centran en la acción autónoma y autodirigida. Estos sistemas inteligentes pueden crear sus propios mensajes y resultados en función de la información a la que tienen acceso, sin necesidad de instrucciones explícitas. «En el pasado, la IA simplemente respondía. Ahora actúa. Este comportamiento orientado a objetivos está impulsando la productividad y permitiendo una toma de decisiones más rápida y más informada», explica Victoria Martínez, Gerente de Inteligencia Artificial para Latinoamérica en Red Hat.
Beneficios Tangibles de los Agentes de IA
Según un estudio de PwC, la tecnología de agentes de IA puede aumentar significativamente la ventaja competitiva de una organización al automatizar flujos de trabajo complejos, reducir los costos operativos y mejorar los procesos de toma de decisiones. Diseñados para adaptarse a un entorno empresarial en constante cambio, estos agentes inteligentes aumentan la productividad, además de predecir tendencias y preferencias de los clientes, lo que permite a las empresas adaptar sus estrategias de forma proactiva.
Los agentes de IA se pueden utilizar en diferentes sectores clave:
Operaciones Comerciales
Pueden ayudar a gestionar las cadenas de suministro, detectar bloqueos, recalcular rutas logísticas y ajustar procesos de manera autónoma.
Salud
Permiten interactuar con pacientes, llevar a cabo planes de tratamiento, reducir el tiempo de respuesta y disminuir costos operativos manteniendo una atención personalizada.
Finanzas
Pueden reasignar fondos automáticamente basados en predicciones de déficits de liquidez, acelerando la toma de decisiones comerciales.
Ciberseguridad
Permiten monitorear el tráfico de la red, detectar problemas y responder a amenazas en tiempo real.
Infraestructura Adecuada para Aprovechar los Agentes de IA
Para que las organizaciones puedan tomar decisiones críticas basadas en datos privilegiados y permitir que agentes inteligentes ejecuten operaciones de forma autónoma, es esencial contar con una infraestructura adecuada. «Para aprovechar al máximo una solución de Agentic AI, especialmente cuando los datos están distribuidos entre entornos on-premises y en la nube, se necesita una plataforma de IA híbrida. Esta arquitectura no solo garantiza el control y la seguridad de los datos sensibles, sino que también habilita la interoperabilidad y la autonomía que los agentes necesitan para actuar eficazmente y en tiempo real», explica María Bracho, CTO para Latinoamérica en Red Hat.
Es en este contexto donde Red Hat, con sus soluciones de código abierto, ha invertido en Red Hat AI, un portafolio de productos y servicios diseñados para acelerar el desarrollo y la implementación de soluciones de inteligencia artificial en la nube híbrida. Esta plataforma empresarial para entrenamiento e inferencia de modelos ofrece mayor eficiencia, una experiencia simplificada y la flexibilidad de implementar en cualquier lugar de la nube híbrida.
La Inferencia como Motor de Ejecución
La inferencia, la fase operativa de la IA en la que el modelo puede aplicar lo aprendido en el entrenamiento generando resultados o toma de decisiones basadas en nuevos datos, juega un papel fundamental en la Agentic AI. Los agentes necesitan inferir para tomar decisiones de manera autónoma.
Para habilitar aplicaciones escalables y seguras de inferencia de IA, Red Hat ha desarrollado herramientas como vLLM, una biblioteca de código abierto que ayuda a los modelos de lenguaje a realizar cálculos de manera más eficiente. «Con vLLM pudimos aumentar la velocidad y reducir los costes de inferencia, algo esencial para agentes de IA. Además, el enfoque de código abierto garantiza transparencia e innovación constante», señala Victoria Martínez.
El Futuro de la IA Reside en la Colaboración
Desde agencias gubernamentales hasta corporaciones multinacionales, los agentes de IA ya están remodelando procesos, brindando respuestas más rápidas, tomando decisiones basadas en datos y transformando la experiencia del usuario. Según predicciones de Gartner, en 2029 la Agentic AI será la encargada de resolver 80% de los problemas de atención al cliente sin intervención humana, reduciendo los costos operativos en un 30%.
«El futuro de la IA reside en la colaboración entre agentes inteligentes, infraestructuras y modelos abiertos y adaptables. Recién estamos comenzando a explorar su potencial transformador», concluye Gilson Magalhães, Vicepresidente y Gerente General para Latinoamérica en Red Hat. Y eso definitivamente lo cambia todo.
