Le pongo el apellido 'de Agentic AI' a la espera de que la industria genere algún nuevo nombre, porque el término agente, como expliqué en ese último post, es demasiado genérico y denomina a muchos entes ya existentes incluyendo a las propias personas.
En este artículo pretendo mostrar cómo, desde un punto de vista funcional, no tanto tecnológico, estos agentes, al menos lo que de ellos se nos ha mostrado hasta la fecha, son una suerte de hibridación y evolución de las dos especies de robótica software anteriores: los robots RPA y los robots conversacionales.
Esas dos especies robóticas, robots RPA y robots conversacionales o chatbots, son las que yo identificaba y explicaba en mi libro 'Robots en la sombra'.
Antes de hablar los agentes, pues, recordemos brevemente las ideas principales sobre robots RPA y robots conversacionales.
Los robots RPA
Esquematizo la idea de RPA en la siguiente figura
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| Robots RPA |
Los robots RPA ('Robotic Process Automation') son un tipo de módulos software orientados a interaccionar con recursos IT ya existentes, tanto en la propia empresa como en Internet. Entre esos recursos se encuentran las aplicaciones (a las que acceden ya sea vía conectores o interactuando directamente con su interfaz de usuarios) los documentos recogidos en todo tipo de ficheros, y otros recursos y protocolos con que se interactúa fundamentalmente usando APIs y conectores.
En ese sentido, los robots RPA suelen automatizar orquestando recursos digitales ya existentes, coordinando lecturas, escrituras y solicitud de acciones.
La lógica de estos robots se basa en reglas, o mejor, en flujos o workflows que define el desarrollador... en tiempo de desarrollo.
Los robots conversacionales
Por su parte, los robots conversacionales, fundamentalmente los chatbots y voicebots tradicionales se ajustan a la siguiente figura:
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| Robots conversacionales tradicionales |
Para los robots conversacionales, su entorno natural son las personas, ya que están diseñados, precisamente, para una interacción natural con ellas mediante conversaciones. En ese sentido, suelen actuar como front-end de una aplicación o de un conjunto de ellas de las que obtienen información o a las que solicitan acciones. Por eso, aunque su entorno principal son las personas, interaccionan también, un poco en back-office, con aplicaciones y recursos haciendo uso, al igual que los robots RPA, de conectores y APIs.
Presentan en su entrada capacidades de procesamiento de voz y lenguaje natural que son entrenadas, en realidad ajustadas, en tiempo de desarrollo, para reconocer intenciones y entidades en lo que el usuario transmite. A partir de ahí, las respuestas y la interacción con el back-office se define con base en reglas claras y en tiempo de desarrollo.
El planteamiento de los chatbots y su construcción cambia con la llegada de los chatbots basados en modelos generativos, pero prefiero dejar como está la descripción de los robots conversacionales, en parte por claridad de discurso, pero en parte también porque podría no ser descabellado considerar un chatbot basado en modelo generativo como una forma muy simple, quizá un poco degradada, de agente.
¿Y qué son los agentes?
Y llegamos a los agentes.
Los agentes (los de la Agentic AI, me refiero) son módulos software cuyo 'cerebro', por decirlo de alguna manera, es un modelo generativo (podríamos decir que un gran modelo de lenguaje, pero creo que el nombre empieza a resultar inadecuado dada su misión y su probable evolución tecnológica).
Siguen siendo módulos software autónomos (como los anteriores), y por tanto robots software, en mi opinión. La gran diferencia, la grandísima diferencia, es que ellos mismos deciden la lógica de actuación y lo hacen en tiempo de ejecución, no en tiempo de desarrollo.
Los agentes reciben una solicitud o indicación mediante un prompt que les fija un objetivo y, a partir de ahí, deducen ellos mismos, o al menos esa es la promesa, las acciones a llevar a cabo... y las ejecutan, hasta conseguir los resultados deseados.
Aunque todavía son una idea naciente y que debe evolucionar, concretarse y consolidarse, podemos hacernos una idea de 'por dónde van los tiros', viendo este vídeo reciente de OpenAI mostrando su 'Operator'.
Vemos que el usuario hace una petición de viva voz al agente (y por tanto genera un prompt) lo que quiere y, a partir de ahí, el agente decide lo que tiene que hacer y, en ese lo que tiene que hacer se incluye interaccionar con sitios web a través de sus pantallas. Es decir, el agente interacciona con una persona pero, además, interacciona con aplicaciones.
Yendo ligeramente más allá de lo que se ve en esta demostración, pero reflejando algunas cosas que ya se hacen en frameworks como LangChain y alguna evolución casi evidente y que creo que inminente, el esquema de un agente de la Agentic AI como el que se ve en el vídeo podría ser el ue se muestra en la figura:
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| Agente |
Respecto a lo que se ve en el vídeo, esta figura añade la posibilidad de interactuar con ficheros y la invocación a conectores y APIs, pero no tengo ninguna duda de que, si eso no está disponible ya, lo estará prontísimo, tanto por su utilidad como porque tecnológicamente no supone un desafío ni dificultad adicionales.
Agentic AI como hibridación y evolución de RPA y robots conversacionales
La figura anterior en que esquematizo la idea de un agente, se parece mucho a la que utilizo para RPA o para robots conversacionales. Y eso no es casual. Es intencionado para mostrar los paralelismos que, para mí, son evidentes.
De hecho, para cualquiera que sea conocedor de RPA, lo que muestra la demostración de Operator recuerda muchísimo a RPA, casi lo podríamos considerar RPA: ese interactuar con pantallas de aplicaciones para obtener datos y pedir acciones es lo que supuso el nacimiento de RPA como tipología de solución diferenciada, y lo que todavía hoy en día más la caracteriza, aunque no necesariamente sea como más su utiliza. Si a eso le añadimos el trabajo con ficheros y el uso de conectores y APIs, tendríamos lo mismo que RPA
Y, es evidente, que estos agentes pueden, si así se desea (aunque es muy probable que en muchas realizaciones prácticas no se utilice) interactuar con usuarios, con personas, mediante texto o de viva voz...de la misma manera que que hacen los robots conversacionales y como se muestra en el video.
Es por ello que considero que los agentes de la Agentic AI no es sólo que sean robots software es que reúnen y fusionan las capacidades de RPA y de los robots conversacionales, las dos 'especies' anteriores, como se ve en la figura que ya auna las tres figuras de cada una de las especies de robot software.
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| Las tres especies de robot software |
La diferencia, la gran diferencia, tanto para lo bueno como para lo malo, frente al caso del RPA que hemos tenido hasta ahora, y a los robots conversacionales que han dominado el panorama hasta la aparición de los chatbots generativos, está en el 'cerebro' y en la lógica de actuación de los agentes.
En el caso de los robots RPA hablamos de flujos o workflows definidos por un desarrollador. Aunque es cierto que hoy en día se pueden enriquecer con elementos de inteligencia artificial y de decisión en tiempo de ejecución, en esencia se basan en reglas y flujos conocidos y establecidos en tiempo de desarrollo.
En el caso de los robots conversacionales tradicionales, aunque interviene un poco de inteligencia artificial en la entrada, a partir de ahí trabajamos con reglas y lógicas definidas por el desarrollador y también en tiempo de desarrollo.
Sin embargo, los agentes, que se basan en modelos generativos, no sólo es que generen una respuesta textual o de voz no predefinida sino que, muchísimo más importante, define el plan de acción de manera autónoma y en tiempo de ejecución. Por decirlo de alguna forma, son muchísimo más inteligentes y mucho más autónomos. Al menos esa es la promesa.
El arma de doble filo
Si los agentes 'cumplen su promesa', si están a la altura no de lo que ya se puede hacer con LangChain hoy en día sino que realmente son capaces de crear planes de actuación de manera autónoma como se muestra en el vídeo y en lo que se está publicando, las posibilidades son inmensas, casi revolucionarias.
Sin embargo, hablo de un arma de doble filo porque, en según qué entornos, por ejemplo la automatización industrial o procesos uniformes y masivos, podemos preferir las reglas claras, conocidas y predecibles de los robots y sistemas tradicionales, antes que unos planes que podrían hacer cosas extrañas (la versión de 'alucinación' llevada a un plan de acción), inesperadas o poco eficientes
Habrá que, por un lado, ver lo que los agentes sean capaces de ofrecer realmente, y por otro aplicar el sentido común.
Conclusiones
Creo haber mostrado, no sólo que los agentes de la Agentic AI son un tipo de robot software sino que, además, al menos en lo que se está prometiendo, aúnan las capacidades tanto de RPA como de robots conversacionales, pero de una forma mucho más inteligente y autónoma y, eso sí, algo más impredecible.
Va a ser interesantísimo ver a dónde se llega realmente en las próximas semanas y meses.
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