{"id":214785,"date":"2025-08-04T17:21:58","date_gmt":"2025-08-05T00:21:58","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cetys.mx\/noticias\/?p=214785"},"modified":"2025-08-04T17:21:58","modified_gmt":"2025-08-05T00:21:58","slug":"la-era-de-la-agentic-ai-cuando-las-maquinas-toman-la-iniciativa","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cetys.mx\/noticias\/la-era-de-la-agentic-ai-cuando-las-maquinas-toman-la-iniciativa\/","title":{"rendered":"La era de la Agentic AI: Cuando las m\u00e1quinas toman la iniciativa"},"content":{"rendered":"

Los gigantes tecnol\u00f3gicos ya experimentan con ecosistemas de agentes que colaboran entre s\u00ed, menciona el Experto CETYS<\/span><\/i><\/p>\n

Desde leer los correos, hasta recomendar los art\u00edculos m\u00e1s novedoso, los asistentes virtuales no son simples chatbot; pertenece a una nueva generaci\u00f3n de sistemas a la que la comunidad acad\u00e9mica llama IA ag\u00e9ntica o Agentic AI, un enfoque de inteligencia artificial (IA) que busca desarrollar sistemas capaces de operar como agentes aut\u00f3nomos, con la habilidad de interactuar con su entorno, tomar decisiones de forma independiente, aprender a partir de la experiencia y alcanzar metas espec\u00edficas con poca o nula intervenci\u00f3n humana.<\/span><\/p>\n

De herramienta reactiva a aliado proactivo\u00a0<\/b><\/p>\n

Durante a\u00f1os, la inteligencia artificial fue concebida como una herramienta de consulta, similar a un motor de b\u00fasqueda sofisticado, se\u00f1ala el Mtro. Sergio Ernesto Hern\u00e1ndez Moreno, docente de la Escuela de Administraci\u00f3n y Negocios de CETYS Universidad Campus Mexicali. Se le proporcionaba un prompt y se obten\u00eda una respuesta puntual. La IA ag\u00e9ntica, sin embargo, transforma este enfoque al comportarse m\u00e1s como un colaborador que como un software convencional. La diferencia radica en tres elementos esenciales: objetivos, memoria y acci\u00f3n. Un agente no solo responde; planifica, recuerda lo ocurrido y \u2014lo m\u00e1s inquietante\u2014 decide por s\u00ed mismo cu\u00e1l ser\u00e1 el siguiente paso.<\/span><\/p>\n

El Experto CETYS dio como ejemplo el de una profesora de Historia Econ\u00f3mica. Cada semestre enfrentaba la misma\u00a0 marat\u00f3n de correcci\u00f3n de ensayos: subrayar ideas vagas, anotar fuentes faltantes, devolver\u00a0 borradores\u2026 Ahora utiliza un agente que lee los textos, aplica r\u00fabricas personalizadas y\u00a0 genera retroalimentaci\u00f3n detallada. Pero lo valioso no es la correcci\u00f3n autom\u00e1tica; es que\u00a0 el sistema aprende el estilo de la maestra.. Al cuarto ensayo ya anticipa sus comentarios favoritos\u00a0 (\u201ccita la fuente primaria\u201d, \u201cexplica el contexto en M\u00e9xico\u201d) y la maestra dedica su energ\u00eda a\u00a0 conversar sobre el argumento, no a cazar errores o faltas de ortograf\u00eda.\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00bfDe qu\u00e9 est\u00e1 hecho un agente?\u00a0<\/b><\/p>\n

Si pudi\u00e9ramos abrir la \u201ccaja negra\u201d, ver\u00edamos un modelo de lenguaje poderoso \u2014el mismo\u00a0 que alimenta chat-bots\u2014, que contiene tres \u00f3rganos vitales:\u00a0<\/span><\/p>\n

Un <\/span>planificador <\/b>que divide una meta (por ejemplo, programar una conferencia) en\u00a0 subtareas l\u00f3gicas. Un <\/span>sistema de memoria <\/b>que recuerda desde las preferencias de cada\u00a0 alumno hasta los correos que enviaste hace unas semanas. Un <\/span>set de herramientas <\/b>con\u00a0 acceso a APIs, navegadores, bases de datos e incluso robots f\u00edsicos.<\/span><\/p>\n

\u201cEse tr\u00edo convierte a la IA en agente: percibe, reflexiona y act\u00faa, creando un ciclo continuo de\u00a0 mejora. Si la analog\u00eda sirve, hemos pasado de tener un chatGPT a contratar un ayudante\u00a0 acad\u00e9mico que lee, experimenta y ajusta el m\u00e9todo sobre la marcha\u201d, explic\u00f3 el Mtro. Hern\u00e1ndez Moreno.<\/span><\/p><\/blockquote>\n

\u00bfTodo es tan perfecto?\u00a0<\/b><\/p>\n

No. Los agentes todav\u00eda pierden el hilo en conversaciones largas; el Experto CETYS menciona que la memoria a largo plazo\u00a0 est\u00e1 en sus inicios y basta un cambio en la API de un proveedor para que el sistema tropiece.\u00a0 Adem\u00e1s, un ligero matiz en el \u201cprompt\u201d puede desviar el resultado como una br\u00fajula\u00a0 descompuesta.\u00a0<\/span><\/p>\n

Y surge la pregunta inc\u00f3moda: \u00bfpuede un agente equivocarse de forma peligrosa? La\u00a0 respuesta es s\u00ed. Un algoritmo que reprograma citas m\u00e9dicas podr\u00eda priorizar mal si no\u00a0 entiende la urgencia m\u00e9dica. Por eso, los expertos insisten en mantener un humano en el\u00a0 ciclo en escenarios de alto riesgo, registrar cada decisi\u00f3n para auditarla y proteger los datos\u00a0 con el mismo cuidado que se protege un laboratorio biol\u00f3gico.\u00a0<\/span><\/p>\n

Un futuro que se escribe hoy\u00a0<\/b><\/p>\n

Los gigantes tecnol\u00f3gicos ya experimentan con ecosistemas de agentes que colaboran entre s\u00ed. A medida que estas piezas comiencen a integrarse plenamente, ser\u00e1 posible contar con agentes capaces de acompa\u00f1ar proyectos de principio a fin. El Mtro. Hern\u00e1ndez Moreno, se\u00f1ala que ante este panorama, la cuesti\u00f3n no es \u00fanicamente si se est\u00e1 listo, sino c\u00f3mo las personas pueden estar preparadas. Iniciar con proyectos piloto, documentar tanto los aciertos como los errores, abrir el debate \u00e9tico en el aula y, sobre todo, fomentar una actitud de curiosidad constante, ser\u00e1n pasos clave.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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