Más allá de las expectativas: Agentes de IA y el próximo capítulo del trabajo

Los agentes de IA, o agentes autónomos, están en sus primeros días. Muy al principio – al comienzo del primer inning. El campo está lleno de innovación, desde investigaciones innovadoras hasta conceptos y aplicaciones prácticas – todo sugiere el vasto potencial de la IA.

No hay duda de que los agentes autónomos transformarán cada industria, con capacidades que van más allá de la automatización de tareas para rediseñar flujos de trabajo, simular escenarios complejos y reducir la necesidad de intervención humana en varios procesos. Estamos mirando un futuro (a corto plazo) donde los agentes pueden ejecutar simulaciones a gran escala, rediseñar campañas de marketing o incluso automatizar procesos de prueba y desarrollo complejos.

Boston Consulting Group (BCG) destaca el salto evolutivo desde los grandes modelos de lenguaje (LLM) a agentes autónomos diseñados para ejecutar tareas de principio a fin, monitorear resultados, adaptarse y utilizar herramientas de manera autónoma para lograr objetivos. Representan un paso significativo hacia la verdadera inteligencia artificial, capaz de operar de manera independiente sin supervisión humana continua.

En términos de tamaño del mercado, la IA autónoma y los agentes autónomos se valoraron en 4.800 millones de USD en 2023 y se espera que registren una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 43% entre 2023 y 2028, alcanzando los 28.500 millones. Está claro que estamos al borde de un cambio de paradigma – una fase llena de anticipación, emoción, escepticismo y evaluación pragmática. Este cambio no se trata solo de avance tecnológico; se trata de redefinir nuestro enfoque hacia el trabajo, la productividad y la innovación. Casi todos los inversores, fundadores, desarrolladores y entusiastas de la tecnología están tratando de entender el impacto que esta tecnología tendrá en cómo trabajamos en nuestra vida y más allá, y evaluar las implicaciones para sus operaciones y objetivos estratégicos.

Sin embargo, por ahora, carecemos de la capacidad para comprender completamente la magnitud del cambio masivo que esto causará. Todo lo que podemos hacer es especular. Este artículo es solo eso – mi especulación sobre la dinámica en desarrollo de los agentes autónomos y sus implicaciones para los fundadores, inversores y la economía en general. Hablaré sobre cómo en Forum Ventures estamos pensando y invirtiendo en el espacio, así como proporcionar un mapa de mercado con las empresas que creemos que están liderando la exploración.

Donde Estamos Hoy

A pesar de los avances considerables en la investigación y los conceptos, todos estamos tratando de dar sentido y proyectar cómo aprovechar al máximo las capacidades de los agentes de IA. Hasta ahora, hay una confluencia de tres tendencias:

1. Avances en la eficiencia y la capacidad de la IA, expandiendo los límites de lo que es posible.
2. La disminución del costo de capacidades como ChatGPT 4.0, por ejemplo, lo que hace que el uso de agentes de IA sea más accesible para más personas y causa una adopción más amplia y una aceptación generalizada de esta tecnología.
3. La democratización del acceso a la IA, ya sea de código abierto o no, lo que permite a una gama más amplia de entidades explorar e implementar soluciones de IA, acelerando así el ritmo de la innovación.

Como con cualquier nueva tecnología, especialmente una transformación tan grande como esta, hay una serie de desafíos que están siendo abordados. Aquí están los dos principales:

1. Seguridad y Precisión

Hay un enfoque creciente en el desarrollo de la infraestructura necesaria para garantizar el despliegue seguro y ético de los agentes de IA. Para muchas industrias y empresas, no hay margen de error. Si un LLM tiene una tasa de alucinación del 0,1%, nunca podría confiarse en ningún proceso crítico, y esta tasa de error necesita ser aún más baja para un proceso de 10 pasos o 100 pasos. Resolver esto es fundamental para una adopción generalizada, y muchas empresas están esperando antes de adoptar LLM como parte de su pila tecnológica o como una forma completamente nueva de operar.

Herramientas para monitorear la precisión y la seguridad a través de la observabilidad y el permiso del usuario, así como marcos éticos, se están estableciendo para fomentar un enfoque responsable hacia la integración de la IA. Hemos visto que algunas empresas lo están haciendo bien, PrivateAI es una de ellas. Utilizan inferencia para asegurarse de que las empresas no estén capacitando en datos privados para que no se filtren. También estamos emocionados con nuevas empresas que llegan al mercado como SafeguardAI – un agente de IA autónomo que protege contra alucinaciones, lo que permite a las empresas implementar el uso de IA generativa más rápido.

Además, herramientas como métricas de evaluación automática, marcos de evaluación humana y conjuntos de datos de diagnóstico se están desarrollando para ayudar en la evaluación y mejora de la precisión de los LLM. Estas herramientas ayudan a los investigadores y desarrolladores a identificar fortalezas y debilidades en los LLM y guiar avances adicionales en el campo.

2. Interacción Humano-IA

El desafío aquí es hasta qué punto los humanos deben interactuar con software que es autónomo. Hay preocupaciones sobre los riesgos potenciales de los sistemas de IA que operan sin un control humano suficiente, es decir, cuánta autonomía es demasiada. Pero también debemos averiguar cuánto queremos que los humanos estén en el bucle y qué nivel de interacción humana crea más seguridad al mismo tiempo que limita sesgos y reduce la posibilidad de error humano. No tenemos buenas respuestas a esto todavía, a cualquier escala razonable.

Desde una perspectiva optimista, espero que podamos definir un nuevo paradigma para que el software autónomo opere dentro del control de los humanos de una manera que esté siendo monitoreado y observado para que los humanos puedan detener cosas potencialmente “fatales” de suceder, como una versión más grande de un colapso en la economía. En mi opinión, aquellos que puedan construir esto ganarán y brindarán oportunidades transformacionales.

El Cambio de Procesos Orientados a Tareas a Procesos Orientados a Objetivos

No habrá ningún sector o campo de trabajo que quede sin ser tocado por los agentes de IA, y gran parte del cambio que sucederá será en el futuro cercano. En mi opinión, uno de los impactos más profundos que los agentes de IA tendrán es el cambio de procesos orientados a tareas a procesos orientados a objetivos. Hoy, ingresas algo en una computadora, como “Escríbeme un artículo de opinión sobre los agentes de IA”, y la computadora te da algo a cambio, que luego ejecutas. Esto es una solicitud muy orientada a tareas y todavía requiere que el usuario capacite al agente según los objetivos y el tono de voz de la persona. Sin embargo, está limitado a esto, y por lo tanto la salida está determinada en gran medida por la calidad de la entrada de capacitación, más los objetivos preestablecidos (y posiblemente limitados) del usuario, lo que todavía depende en gran medida de las acciones humanas.

El poder subutilizado de los agentes de IA está en el poder del trabajo orientado a objetivos. El futuro ya no será uno de procesos de paso a paso o ingeniería de solicitudes complicadas para procesos. Las empresas y líderes deben cambiar su forma de pensar sobre cómo construir y utilizar procesos autónomos basados en reglas, donde los objetivos se prescriben y los agentes determinan la mejor ruta hacia adelante para lograr ese resultado (con intervenciones humanas adecuadas). Un ejemplo de esto podría ser, “Resérvenme un evento en la ciudad de Nueva York con 100 profesionales que quieran aprender sobre cómo la IA está penetrando el mercado de la atención médica en EE. UU. desde uno de nuestros oradores”. En un caso como este, la IA se utilizará para operacionalizar el pensamiento estratégico más allá del alcance limitado de lo que una simple tarea podría lograr.

Esto es una forma completamente nueva de pensar y trabajar. Casi no hay un conjunto de objetivos que estemos persiguiendo con una computadora que no se perseguirá de manera radicalmente diferente. Esto será un cambio fundamental en cómo nos orientamos y cómo se concibe y ejecuta el trabajo.

Monetización y Dinámicas del Mercado

A medida que la IA se vuelve más integral para los modelos de negocio, las estrategias de monetización tradicionales se están reevaluando. Por ejemplo, actualmente en el software empresarial, generalmente los clientes compran asientos y uso. En el lado del consumidor, la gente hace compras dentro de la aplicación. Nuestra hipótesis es que esto cambiará de tal manera que las empresas de software podrán vender resultados, en lugar de herramientas. ¿Pagará la gente y las empresas por resultados? ¿Por alcanzar sus objetivos? No estamos seguros todavía. Pero lo vemos como un reflejo de la tendencia más amplia hacia compromisos basados en valor. Sin embargo, hay desafíos para predecir la rentabilidad y gestionar los costos, especialmente dado el carácter intensivo en computación de las tecnologías de IA.

Decidiendo a Quién y en Qué Invertir en la Etapa Más Temprana

Cada vez que invertimos en esta etapa temprana, el fundador es una de las apuestas más grandes que hacemos – mirando tanto el ajuste del fundador al mercado como la personalidad del fundador. Con los agentes de IA, esta lente se vuelve aún más importante porque, con tantos desconocidos, la solución que se está construyendo hoy probablemente no será lo que se esté construyendo mañana, pero el fundador permanecerá igual. Así que miramos no solo el ajuste del fundador al mercado, sino también su compromiso con el problema, cómo lo ven de manera diferente al paradigma existente, que estén dispuestos a abrazar lo desconocido y que tengan plasticidad y flexibilidad para mantener el ritmo de un mercado que tiene tanto flujo.

Después del fundador, miramos el mercado y si hay un mercado direccional total grande y una ruta creíble hacia una oportunidad de ingresos de $1 mil millones. Estamos abiertos tanto a mercados legados como proptech y cadena de suministro, como a mercados más avanzados y flexibles como fintech y comercio electrónico, siempre y cuando la solución de la startup/herramienta entregue una mejora significativa sobre la forma antigua.

Nuestro tercer enfoque al evaluar una solución de agente de IA es si la herramienta será compatible dentro de un futuro de software centrado en IA. En otras palabras, ¿se integrará sin problemas y mejorará la forma en que vemos el futuro del paisaje y la pila de software dentro de ese mercado?

No podemos hacer predicciones basadas en costos adecuadas todavía. Actualmente, los negocios de IA son fundamentalmente menos rentables que los negocios de SaaS. Los costos asociados con el procesamiento y análisis de datos en los sistemas de IA pueden acumularse rápidamente. Habrá que hacer progresos a corto plazo que mejoren la eficiencia de la IA y reduzcan los costos operativos antes de que podamos hacer este tipo de evaluación. Idealmente, habrá avances que imiten la Ley de Moore en el sector de IA, y tanto el poder como los costos de los chips se reducen debido a inversiones aumentadas. Si podemos encontrar un equilibrio donde la IA no solo sea innovadora, sino también sostenible económicamente, entonces estaremos bien. Pero todavía hay muchos desconocidos, y la mayoría de nosotros estamos adivinando (haciendo especulaciones informadas, para ser amables).

Un ‘Mundo Valiente y Nuevo’ de Posibilidades

La mayoría de las personas consideran la introducción de ChatGPT como el “momento del iPhone” de la IA. Sin embargo, no creo que estemos allí… todavía. Hasta la fecha, estas interfaces de chat no han hecho mucho más que optimizar nuestros flujos de trabajo actuales. Mientras que estas herramientas han hecho, sin duda, que las tareas sean más fáciles de gestionar, nuestro enfoque sigue siendo fundamentalmente orientado a tareas. La visión más amplia es transformar completamente esta dinámica, donde la IA podrá operacionalizar el pensamiento estratégico y realizar salidas complejas con aún menos entrada de los humanos. El verdadero momento del iPhone, por lo tanto, podría ser la presentación de los agentes de IA como el conjunto de aplicaciones B2B predeterminado, lo que tendrá un impacto desproporcionado en el futuro del trabajo.

Una década desde ahora, no hay duda de que miraremos hacia atrás y nos maravillaremos de la idea de que solíamos operar basándonos en listas de tareas en lugar de establecer objetivos estratégicos y permitir que la IA nos ayude a iterar y refinar esos objetivos. Este cambio hacia un entorno de trabajo orientado a objetivos representa no solo una evolución en la tecnología, sino una transformación en cómo conceptualizamos y nos acercamos a nuestro trabajo.

El camino hacia adelante está lleno de incertidumbres, pero el potencial de la IA para revolucionar industrias, amplificar el potencial humano, impulsar un progreso significativo y brindar un valor duradero es innegable. Nuestro compromiso es navegar estas incertidumbres, identificar, apostar y apoyar iniciativas de IA en etapas tempranas y las mentes brillantes que están llevando sus visiones a la vida.