The AI agentiva emerge como una herramienta de AI capaz de realizar diversos procesos y tareas conjuntas de manera autónoma e independiente.
Durante los últimos años, la inteligencia artificial (AI) ha experimentado un crecimiento exponencial, transformando industrias enteras y revolucionando sectores como el de la salud. Gracias a avances en machine learning, deep learning, procesamiento de lenguaje natural o visión por computadora, la AI está permitiendo diagnósticos más precisos, tratamientos personalizados, el desarrollo de nuevos fármacos y terapias y una gestión hospitalaria más eficiente. Desde algoritmos capaces de detectar cáncer en imágenes médicas con mayor precisión que expertos humanos, hasta modelos predictivos que anticipan brotes epidemiológicos, la AI se encuentra posicionándose como una herramienta fundamental en el futuro de la medicina.
The AI continuará avanzando aceleradamente como ha ocurrido en los últimos cinco años, sin embargo, expertos y compañías especializadas indican que la próxima tendencia de la AI será la AI agentiva. También conocida como AI agencial o AI agentic en inglés es un término que se refiere a sistemas de AI diseñados para actuar de manera autónoma, tomando decisiones y realizando acciones para alcanzar objetivos específicos sin intervención humana constante. Estos agentes pueden percibir su entorno, procesar información y ejecutar tareas de forma independiente, adaptándose a cambios en su entorno.
The AI agentiva se caracteriza por su autonomía, ya que puede operar sin supervisión continua; por su productividad, al tomar iniciativas basadas en sus objetivos; y por su reactividad, especialmente por su respuesta a cambios en su entorno en tiempo real.
The AI convencional suele responder preguntas y realizar tareas individuales, mientras que la AI agentiva planifica y ejecuta secuencias de acciones para lograr metas más amplias. La AI agentiva está compuesta por diversos agentes especializados que operan de forma independiente, los cuales hacen tareas específicas y posteriormente interactúan entre sí mismos a través de datos y sistemas para completar flujos de trabajo de varios pasos.
Según el Dr. Jason Moore, director del departamento de Biomedicina Computacional de Cedars-Sinai, a diferencia de la AI convencional, que es diseñada para tareas únicas, como analizar una imagen médica, la AI agentiva coordina múltiples “agentes” de AI que trabajan en paralelo para integrar datos diversos como imágenes, historiales clínicos, pruebas de laboratorio, para ofrecer diagnósticos integrales en minutos. Por ejemplo, mientras un algoritmo analiza un ecocardiograma, otro revisa medicamentos y signos vitales, simulando el razonamiento colaborativo de un equipo médico.
Especialistas de Cedars-Sinai, consideran que la AI agentiva es la próxima tendencia en la AI, al ser una tecnología que imita la capacidad humana para resolver problemas complejos mediante equipos de algoritmos especializados. Según el Dr. Moore, este enfoque representa la “próxima gran tendencia en AI”, superando los límites de los modelos tradicionales.
El Dr. Moore explicó que, al igual que los modelos actuales de AI, the AI agentiva no pretende reemplazar la labor de los profesionales de la salud: “La AI agentiva no reemplaza a los médicos, pero les da herramientas para tomar decisiones más rápidas y precisas, beneficiando a los pacientes”.
