Los agentes de inteligencia artificial (IA) han suscitado grandes expectativas este año, prometiendo realizar tareas de manera autónoma y eficiente. Sin embargo, la realidad es que estos modelos están lejos de ser perfectos, y es fundamental mantener un control constante sobre ellos. Esta falta de perfección puede llevar a una secuencia de errores, como se ha demostrado en el sistema de Conducción Autónoma Total de Tesla, que requiere que los usuarios no quiten las manos del volante para evitar accidentes.
Además, los agentes de IA demandan un alto volumen de datos y acceso a información actualizada para tomar decisiones acertadas. Sin embargo, los fallos en este proceso pueden desencadenar un efecto dominó, donde un error inicial puede distorsionar todas las decisiones posteriores. Por ello, se recomienda implementar medidas de supervisión y control humano, conocido como Human-in-the-Loop, para asegurar la corrección de las acciones de la IA.
A medida que los modelos de IA evolucionan, se esperan mejoras continuas a través de actualizaciones regulares. Sin embargo, es crucial adoptar un enfoque cuidadoso y escalonado en su implementación, limitando su uso a escenarios bien definidos y manejables. De este modo, la tecnología de IA puede cumplir su promesa de facilitar tareas sin poner en riesgo la seguridad o efectividad en aplicaciones críticas.
