Si en el post anterior reflexionaba sobre si no es mejor, desde un punto de vista fundamentalmente técnico y operativo, usar en ciertos casos soluciones basadas en reglas o workflows mejor que un agente, en este artículo torno mi mirada hacia la sostenibilidad y el impacto medioambiental.
Agentes 101
Antes, recordar brevemente, una vez más, qué es esto de los agentes y de la Agentic AI (aquellos lectores que lo tengan claro pueden saltarse esta breve sección)
Los agentes de la agentic AI, son unos programas construidos alrededor de un gran modelo de lenguaje razonador. Unos programas que son capaces de funcionar de manera autónoma buscando realizar tareas eventualmente complejas o satisfacer objetivos que reciben expresados en lenguaje natural.
Además son capaces de usar una serie de elementos, denominados herramientas, que les permiten realizar tareas especializadas y, sobre todo, interactuar con el exterior, típicamente con otras aplicaciones.
Y, de manera muy relevante y diferencial, esos agentes, definen ellos mismos el plan de acción a aplicar para realizar la tarea o alcanzar el objetivo encomendado. Y para definir ese plan de acción, utilizan ese modelo de lenguaje razonador. Además, estos planes de acción son dinámicos y se revisan 'en vuelo' según los resultados parciales que el agente vaya obteniendo.
El precio del razonamiento
No sólo es diferencial, es que también es tremendamente atractivo y potente que el agente sea capaz de 'pensar', crear y revisar el plan de acción. Es como un alarde de inteligencia y permite que le encomendemos tareas complejas o, incluso, tareas que nosotros no sabemos resolver.
Pero esa potencia, esa brillantez, tiene un precio en forma de consumo computacional. Si el uso de cualquier modelo de lenguaje, incluso para una tarea simple como completar un texto, es costoso computacionalmente, hacer un plan es mucho más costoso. Y revisarlo también
Y por si eso fuese poco, es posible que no se trate de acciones que se realicen una sola vez. Es que el agente puede estar funcionando de manera permanente, continua, con lo que esa planificación o revisión de planificación puede estarse ejecutando repetidamente.
La economía y el medio ambiente
Y, claro, el coste computacional se traduce en consumo energético y, por tanto, en coste económico. Un coste económico que se traduce para el proveedor del modelo en factura eléctrica y eventualmente más facturas en forma, por ejemplo, de refrigeración. Y para el que usa el agente en factura IT, por tokens consumidos o la unidad que se haya acordado.
Pero claro, a poco que esa energía utilizada provenga de fuentes no renovables, ese consumo energético se traduce en huella de carbono u otros impactos medioambientales como calentamiento de aire o agua usados en refrigeración.
No, por desgracia no parece que los agentes se lleven muy bien con el medio ambiente
Un consumo muy perceptible
Ese consumo computacional se puede percibir además, no de forma precisa, pero sí muy tangible.
No hace mucho, casi más por experimentar, me creé un agente sencillo usando la herramienta Make. Cuando lo ejecuté, me llamó mucho la atención lo que tardó en realizar la tarea, una tarea que realmente era muy simple, casi trivial.
En realidad, se trataba de una tarea que creo impropia para un agente. Creo recordar que consistía en procesar correos entrantes, crear una respuesta para esos correos y contestar al remitente con esa respuesta.
Como usuarios estamos acostumbrados hoy en día a muy bajas latencias, a tiempos de respuesta muy buenos, por lo que esta lentitud era llamativa. Pero hay que tener en cuenta que el agente tenía que entender la tarea, realizar el plan de acción e imaginarse qué herramientas de las que ponía a su disposición utilizar y de qué forma. Eso no es tan fácil.
Esa lentitud percibida era, pues, una manifestación tangible del coste computacional de lo que el agente estaba haciendo.
Workflows: cuando la eficiencia técnica se alinea con la sostenibilidad
Y, sin embargo, con esa misma herramienta Make, que habitualmente se utiliza no para hacer agentes sino workflows, podría haber creado un workflow (escenarios como se llaman en Make) muy simple para hacer la misma labor.
La ejecución de ese workflow, aparte de más fiable en cuanto a estar seguros de que iba a hacer lo encomendado, es mucho, muchísimo más rápida. Y sería muchísimo más rápida porque el flujo ya estaría pensado en tiempo de diseño, no sería necesario crear ningún plan ni revisarlo (el propio workflow es el plan y es estático). Tampoco es necesario deducir qué herramienta (el GMail en este caso) usar, porque el propio workflow indica cuál es y cómo se invoca.
Desde un punto de vista técnico y operativo interesa saber que la tarea realizada con un workflow es mucho más rápida y mucho más fiable en cuanto a resultados.
Esa eficacia y eficiencia técnica y operativa tiene, claro, también su traducción en menor consumo energético y, por tanto, menor coste.
Y, por si algo faltaba, es una solución más respetuosa con el medio ambiente porque ese menor consumo energético va a tender a crear mucha menor huella de carbono y mucho menor calentamiento.
El martillo de oro
Por tanto, no caigamos en pensar que los agentes son un martillo de oro y que son siempre son la mejor opción.
En el post anterior razoné que de cara a la eficacia, la eficiencia y la calidad, probablemente, para ciertos casos, existan soluciones mejores, soluciones más tradicionales basadas en reglas o workflows.
En este post recuerdo que la sofisticación de un agente viene acompañada de un coste económico y medioambiental y, por tanto, se deben usar con prudencia, cuando el tipo de tarea encomendada realmente sea propia de un agente e, incluso en este caso, debería preocuparnos su impacto medioambiental.
Como se puede observar, ni los agentes son un martillo de oro, ni todos los problemas son clavos.
Conclusiones
Los agentes son unas soluciones excitantes, poderosas y abren enormes posibilidades en automatización y seguramente más campos como investigación.
Pero no son un martillo de oro. No son la mejor solución técnica para todos los problemas y, desde luego, no son la mejor solución para el medioambiente.
Seamos, pues, responsables.
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