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Si bien el concepto de IA, especialmente en forma de chatbots, ha obtenido recientemente un reconocimiento generalizado, su impacto ciertamente ha sido impresionante para muchos. Sin embargo, ahora estamos siendo testigos de un desarrollo significativo con el surgimiento de agentes de IA, entidades que exhiben características casi sensibles.
Estos agentes pueden monitorear su entorno, tomar acciones automáticamente para lograr objetivos e incluso aumentar su conocimiento con el tiempo. Esto representa un cambio profundo en las capacidades y el potencial de la IA, a medida que estos agentes se vuelven más como entidades autónomas que navegan e interactúan con su entorno.
Una startup llamada Cognition AI recientemente incursionó en la comunidad tecnológica al presentar su programa de inteligencia artificial, Devin, capaz de realizar tareas normalmente reservadas para ingenieros de software calificados. Las capacidades de Devin van más allá de las de los chatbots tradicionales como ChatGPT y Gemini, ya que no solo proporciona soluciones, sino que también las planifica, codifica, prueba e implementa.
Por otro lado, SIMA de Google, abreviatura de ‘Scalable, Instructable, Multiworld Agent’, representa un avance significativo en la tecnología de IA. SIMA, formado en una variedad de videojuegos, tiene la capacidad de comprender comandos de lenguaje natural en el contexto de un entorno de juego virtual y utiliza el reconocimiento de imágenes para realizar tareas de manera efectiva.
En asociación con varios desarrolladores de juegos, Google ha facilitado la capacitación de SIMA en una amplia variedad de videojuegos. Los títulos notables incluyen No Man’s Sky de Hello Games, Teardown de Tuxedo Labs, Valheim y Goat Simulator 2, entre otros. A través de esta asociación, SIMA obtiene una comprensión sofisticada de los mundos virtuales y la mecánica de los juegos, lo que le permite navegar e interactuar de forma autónoma dentro de estos entornos.
Además, Google ha utilizado modelos avanzados de inteligencia artificial para traducir sus capacidades en acciones prácticas del mundo real a través de un medio lingüístico. Esta integración de tecnología avanzada de IA en las tareas cotidianas demuestra el potencial transformador de los agentes de IA como SIMA para cerrar la brecha entre las simulaciones virtuales y las aplicaciones tangibles en el mundo físico.
Sus creadores describen a Devin como un «desarrollador de software de inteligencia artificial». En una demostración excepcional, a Devin se le asignó la tarea de probar el modelo de lenguaje de código abierto de Meta, Llama 2, en varias plataformas de alojamiento. Curiosamente, Devin produjo un plan de proyecto detallado, escribió el código necesario para acceder a las API, realizó pruebas comparativas e incluso creó un sitio web resumido que muestra los resultados.
Si bien las demostraciones en escena deben abordarse con precaución, Cognition AI ha atraído atención y adopción, alimentando el debate e incluso memes que especulan sobre un posible desplazamiento laboral dentro de la industria tecnológica.
Devin representa un ejemplo sorprendente de una tendencia más amplia: el surgimiento de agentes de IA que pueden tomar medidas proactivas para resolver problemas, en lugar de simplemente brindar consejos o respuestas. Esta tendencia se ha observado en varios campos, incluida la ingeniería de software y los videojuegos.
Además de empresas emergentes como Cognition AI, actores importantes como Google DeepMind también participan activamente en el desarrollo de agentes de IA. SIMA de DeepMind, por ejemplo, ha demostrado habilidad para jugar videojuegos complejos y aprender de jugadores humanos a realizar una variedad de tareas. Si bien actualmente se implementan en entornos de juegos, se especula que estos agentes eventualmente podrían pasar a tareas ajenas a los juegos, como la navegación web o la operación de software.
Sin embargo, a pesar de la promesa de los agentes de IA, persisten desafíos, especialmente en lo que respecta a las tasas de error y las posibles consecuencias de los errores. Los esfuerzos por limitar el alcance de las tareas realizadas por los agentes de IA pueden reducir los riesgos, pero aún queda un largo camino por recorrer para garantizar su confiabilidad y seguridad.
De cara al futuro, el panorama de los agentes de IA está preparado para avances significativos. Demis Hassabis, director ejecutivo de Google DeepMind, ha indicado planes para integrar grandes modelos de lenguaje con programas de inteligencia artificial entrenados por juegos, a medida que estos sistemas evolucionan para parecerse más a agentes. A medida que las inversiones en este campo continúen creciendo, podemos anticipar más avances e innovaciones en la tecnología de agentes de IA en el futuro cercano.
