La posibilidad de que agentes de inteligencia artificial (IA) puedan crear y manejar negocios de manera autónoma es un tema que mantiene en vilo al mundo entero. Ahora bien, ¿es realmente posible? ¿En qué estadio se encuentra la tecnología y de qué depende que esto suceda? En el marco del Capítulo 12 del Summit de Innovación, organizado por LA NACION, el especialista en IA Tomás García Piñeiro puso el tema bajo la lupa y contó cuál es el verdadero alcance de esta tecnología hoy.
García Piñeiro comenzó su presentación con una idea clara: hoy, el humano supervisa a la IA. “Les damos objetivos muy específicos dentro de nuestro trabajo y los dejamos correr. Pero sabemos que todavía se equivocan y no son realmente capaces de ser completamente autónomos”, señaló.
La pregunta, entonces, es: ¿en algún momento dejaremos de supervisar a los agentes? Para obtener esta respuesta, primero es necesario comprender qué es un agente. Según explicó el experto, un agente es “algo o alguien que, con libertad, puede tomar decisiones”.
En ese sentido, los agentes de IA dejaron de ser una herramienta. “Yo le doy un objetivo al agente y usa herramientas para cumplirlo”, precisó García Piñeiro.
Agentes de IA y negociosLa siguiente pregunta que surge es un poco más compleja: ¿puede un agente manejar un negocio entero? Anthropic, la empresa detrás de Claude, llevó adelante un experimento para encontrar una respuesta al respecto.
En detalle, un grupo de investigadores puso una máquina expendedora en sus oficinas de San Francisco y le dieron el control total a una IA. Le dijeron: “Sos el dueño de esta máquina. Tenés que generar ganancias. Comprá a proveedores, manejá el stock, definí los precios. Si tu balance llega a cero, quebrás”.
Negocios autónomos y computación cuántica, con Tomás García PiñeiroLa única interacción que tenía con humanos fue el re-stockeo. A su vez, le dieron 1000 dólares de capital inicial, un mail y un nombre: Claudius. "Le dieron herramientas: podía navegar internet para investigar proveedores y precios, mandar emails para negociar y también hablar con sus clientes, un bloc de notas para llevar las cuentas, y la capacidad de cambiar los precios y productos a voluntad", profundizó García Piñeiro.
Claudius supo ejecutar varias tareas de manera correcta. Por ejemplo, un empleado le pidió una chocolatada holandesa muy específica y el agente navegó por internet, encontró un proveedor, la consiguió y la stockeó. También cuando otro empleado le pidió que venda sustancias peligrosas, se negó.
Sin embargo, Anthropic afirmó que no contrataría a Claudius. ¿Los motivos?Vendía productos sin investigar márgenes y ponía precios que le daban pérdida sin fijarse cuánto le costaban, bajo la presión de sus clientes que le pedían productos con entusiasmo.
Además, los empleados le pedían descuentos y Claudius aceptaba sin problema. Incluso, llegó a sufrir alucinaciones. “En un mes, perdió casi la mitad de su capital y los investigadores concluyeron que no lo contratarían si el objetivo es tener un negocio exitoso”, deslizó García Piñeiro.
Meses después, con IA más avanzada, llevaron adelante una segunda fase del experimento. Le dieron estructura: ahora eran dos agentes. Un manager que ponía presión con los objetivos de ganancia y tenía que aprobar las decisiones, y el operador Claudius que ejecutaba. También le dieron más máquinas y, en vez de un bloc de notas, pusieron a disposición los sistemas que tiene cualquier negocio: un CRM, base de datos de inventario, sistema de feedback con sus clientes.
Allí ocurrió algo interesante. “Los dos agentes, el manager y el operador, decidieron entre ellos que sería una buena idea contratar a un nuevo agente. Así nace Clothius, un agente especializado en diseño. Lo contrataron, y sacó una línea de merchandising propia”, apuntó García Piñeiro.
En este sentido, los números mejoraron. “El negocio logró subsistir. Se redujo la cantidad de descuentos en un 80% y no lo dejó dar productos gratis. También ayudó a poner precios razonables que no generaban pérdida, porque ponía presión sobre mantener un margen”, indicó el experto.
No obstante, la supervisión humana fue necesaria en distintos puntos y áreas: “Los investigadores tuvieron que definir procesos e insertar burocracia constantemente para evitar errores repetidos. El nuevo manager también tuvo sus propias alucinaciones nocturnas.”
La conclusión de los investigadores fue que hoy la IA está entrenada para ser un asistente, de manera que “no es tan compatible con el rol más duro de manejar un negocio”.
“El experimento deja en evidencia un balance que se va a tener que hacer: queremos controlar a la IA, entonces le ponemos mecanismos de control. Pero también queremos que sea libre y creativa, porque no queremos limitar su potencial. Encontrar ese equilibrio puede ser el desafío de acá a futuro”, destacó García Piñeiro.
Por otro lado, el experto no pasó por alto la discusión que actualmente se está dando en la Argentina para entender cómo se le dará un marco legal al actuar de los agentes dentro de empresas. “Pone en evidencia de que es algo que ya está marcando la política, y que en algún momento en el futuro se va a terminar regula restos agentes para operar en la economía real”, aseguró.
Computación cuánticaGarcía Piñeiro también se refirió al rol que juega la computación cuántica en el desarrollo de agentes de IA. “La IA se entrena metiendo todo el conocimiento de la humanidad en una computadora, y poniéndola a aprenderlo todo. De esa manera sale un agente un inteligente”, explicó.
Para entrenar a ChatGPT, se utilizó una computadora que estuvo “90 días prendida sin parar” y costó 80 millones de dólares. “Las computadoras cuánticas podrían hacer este entrenamiento muchísimo mas rápido”, dijo el experto. Sin embargo, solo existen alrededor de 1000 de estas computadoras en el mundo.
“No se sabe si se va a lograr la misma velocidad en la industria de la IA. Pero el potencial está. Además, hoy la IA está acelerando el desarrollo y los avances de estas computadoras cuánticas”, apuntó García Piñeiro.
En ese sentido, aventuró que quizás la dinámica del futuro será al revés, es decir, computadoras cuánticas que aceleran el desarrollo de agentes de IA “cada vez más inteligentes y autónomos”.
