Anteriormente, el uso de la inteligencia artificial requería conocimientos técnicos complejos para interactuar con ella. Lo que antes estaba reservado para expertos en esta materia, hoy está a nuestro alcance gracias a los avances en la accesibilidad de las interfaces. Se ha simplificado a un lenguaje que todos conocemos: el lenguaje humano, tanto escrito como hablado. La interacción con la IA se ha vuelto tan fluida que en ocasiones no nos damos cuenta de que estamos conversando con un robot, una inteligencia. Y ahí es donde la IA plantea un nuevo reto tecnológico, en lo que respecta al tiempo de respuesta y percepción por parte de los usuarios.

Multiagentes en IA: especialización y eficiencia

Y es que la IA generativa está redefiniendo el panorama organizacional, ofreciendo capacidades que van más allá de la automatización de tareas básicas para gestionar procesos complejos. En este sentido, uno de los avances más destacados son los sistemas multiagente, que funcionan mediante la interacción de múltiples agentes autónomos de IA que toman decisiones basadas en su entorno y en los objetivos establecidos.

Estos agentes, a su vez, pueden comunicarse entre sí para intercambiar información y coordinar sus acciones, permitiendo que las empresas se adapten y evolucionen en un entorno dinámico. En consecuencia, este modelo no solo mejora la eficiencia operativa y la precisión de los modelos, sino que también permiten la automatización de tareas sin contar con una supervisión constante de los resultados que está dando la inteligencia artificial.

Por tanto, cuando tenemos este tipo de multiagentes, es fundamental que estos sistemas de IA tengan, a su vez, la capacidad para planificar y razonar adecuadamente con el fin de alcanzar los objetivos establecidos.

Human Oversight: La importancia de la supervisión humana

A pesar de los avances de la autonomía de la IA, la intervención humana sigue siendo un componente esencial en su funcionamiento. Esto se debe a que los algoritmos pueden tomar decisiones y realizar tareas, pero la responsabilidad final recae en el ser humano. Es decir, la presencia de un humano es necesaria desde una perspectiva de asunción de responsabilidad.

Con todo ello, la supervisión humana es indispensable, ya sea por la falta o requerimiento de información adicional para seguir tomando decisiones dentro del flujo, o bien, para monitorizar y gestionar los riesgos asociados. El ser humano es quien debe garantizar que las decisiones tomadas por los sistemas de IA sean responsables, conscientes y alineadas con los objetivos preestablecidos.

El papel de la regulación en el avance de la IA

La especialización de los agentes ha permitido una mayor precisión y eficiencia de los resultados de la IA. No obstante, este avance implica un desafío en términos de regulación. Y es que con la creciente automatización de procesos e implementación de esta tecnología en distintos sectores, es esencial que los nuevos modelos de inteligencia artificial cumplan con las normativas y leyes en esta materia.

En este sentido, cabe destacar la primera ley de inteligencia artificial de carácter transversal, conocido el Reglamento de Inteligencia Artificial (RIA). El nuevo Reglamento de Inteligencia Artificial tiene como objetivo fomentar el desarrollo y la adopción de sistemas de IA seguros y confiables en todo el mercado de la UE por parte de las entidades públicas y privadas, planteando obligaciones concretas en función de dos parámetros principales: el nivel de riesgo del sistema de IA de que se trate, y el rol o papel que ostenten las entidades en el ciclo de vida del sistema de IA o en su cadena de valor.

Superando barreras en la adopción de la IA

La integración de agentes de inteligencia artificial en los procesos empresariales ofrece múltiples beneficios. Pero las organizaciones deben superar importantes barreras para su implementación: la complejidad de los procesos internos y la necesidad de disponer de datos de calidad, bien estructurados y gobernados. De lo contrario, las decisiones basadas en datos erróneos o “averiados” no solo pueden resultar ineficaces, sino también contraproducentes.

Asimismo, a pesar de la percepción generalizada de que implementar la inteligencia artificial en las empresas y sus procesos de negocio es una tarea sencilla, la realidad es mucho más compleja. Muchos modelos de IA requieren una estrecha alineación y colaboración entre equipos de distintas áreas como Cumplimiento, Legal, Tecnología y Ciberseguridad. Esto no solo implica cumplir con el objetivo de implementar adecuadamente esta tecnología per se, sino también de asegurar que los procesos se simplifiquen de manera efectiva, lo cual no siempre ofrece un retorno de la inversión coste-beneficio positiva.

En definitiva, el futuro de la inteligencia artificial parece prometedor y el incremento de sus capacidades es exponencial. Estos avances constantes permitirán a estas tecnologías no solo asistirnos, sino colaborar en la creación de soluciones innovadoras.

Sin embargo, este progreso debe ir acompañado de una reflexión ética y regulatoria que garantice que la IA se utilice de manera consciente y responsable. Asimismo, la supervisión humana seguirá siendo clave para equilibrar el potencial disruptivo de la IA con la necesidad de preservar la seguridad y la confianza en sus aplicaciones.