Del ‘chatbot’ al agente de IA: cuando la inteligencia artificial pasa de conversar a actuar
La diferencia no está únicamente en que el sistema responda mejor, sino en que tiene agencia: la capacidad de actuar sobre un entorno para cumplir un objetivo.
Eso no significa que los agentes funcionen de manera completamente autónoma. Al contrario, su actuación está siempre condicionada por los permisos de los que disponen, las herramientas a las que pueden acceder y las reglas definidas por la organización que los desarrolla.
¿Qué capacidades definen a un agente?
No todos los agentes incorporan las mismas capacidades ni necesitan el mismo grado de autonomía. Más que clasificarlos en tipos cerrados, hoy resulta más útil entenderlos en función de las habilidades que combinan para resolver una tarea. Según el caso de uso, el nivel de riesgo o el entorno en el que operan, pueden incorporar unas capacidades u otras.
La primera es el razonamiento, que les permite interpretar una petición y decidir cómo abordarla. A partir de ahí entra en juego la planificación, con la que pueden dividir un objetivo complejo en una secuencia de pasos antes de ejecutarlo. Para completar esas tareas, los agentes utilizan herramientas como API, bases de datos, buscadores o aplicaciones corporativas. Gracias a ellas pueden consultar información, interactuar con otros sistemas o ejecutar procesos, en lugar de limitarse a generar una respuesta. Muchos también incorporan memoria, que les ayuda a conservar el contexto de una conversación, recordar preferencias del usuario o recuperar información relevante durante una tarea.
Otra capacidad importante es la observación, es decir, la posibilidad de recibir información del entorno y adaptar su comportamiento a medida que cambian las circunstancias. Finalmente, algunos agentes pueden ejecutar acciones autorizadas y operar bajo mecanismos de supervisión, como trazabilidad, evaluadores automáticos, guardarraíles o validación humana cuando el nivel de riesgo lo requiere.
La combinación de estas capacidades determina el grado de autonomía de un agente. Algunos se limitan a responder consultas o localizar información especializada; otros pueden automatizar procesos completos o incluso colaborar con otros agentes para resolver tareas más complejas.
Una tecnología que ya está presente en la banca
La banca es uno de los sectores donde este tipo de sistemas puede aportar más valor. Gran parte de su actividad se apoya en procedimientos bien definidos, información estructurada y procesos que requieren consultar múltiples aplicaciones o manejar grandes volúmenes de documentación.
Consciente del potencial de esta tecnología, BBVA ha reforzado su apuesta por la IA con la creación del área global de AI Transformation, encargada de impulsar el desarrollo y despliegue de agentes de inteligencia artificial en toda la organización. Su objetivo es acelerar la transformación del banco mediante plataformas y capacidades comunes que permitan desarrollar estos sistemas de forma más eficiente, segura y escalable, para ofrecer servicios financieros cada vez más inteligentes, proactivos y personalizados.
No obstante, no todos los procesos son igual de adecuados para incorporar agentes. Su potencial es mayor cuando trabajan sobre procedimientos bien definidos, con información fiable, datos de calidad y objetivos claramente delimitados. En cambio, resultan menos eficaces en tareas donde predominan la ambigüedad, la interpretación subjetiva o la falta de información estructurada.
La posibilidad de que un sistema actúe por sí mismo plantea inevitablemente una pregunta: ¿hasta dónde debe llegar esa autonomía? En un sector como el financiero, la respuesta pasa por combinar las capacidades de los agentes con un sólido marco de gobierno.
Los agentes no pueden acceder a cualquier dato ni ejecutar cualquier operación. Su ámbito de actuación está delimitado por permisos, controles de acceso, mecanismos de trazabilidad y supervisión continua. Además, determinadas decisiones requieren siempre validación humana, especialmente cuando pueden tener implicaciones económicas, legales o regulatorias.
El objetivo no es sustituir a las personas, sino automatizar aquellas tareas en las que la inteligencia artificial puede aportar rapidez, eficiencia o capacidad de análisis, manteniendo el control humano allí donde resulta imprescindible.