La inteligencia artificial está entrando en una nueva etapa. Después de los sistemas capaces de responder preguntas, generar textos o crear imágenes, ahora el desarrollo tecnológico apunta hacia herramientas que pueden planear y ejecutar tareas con cierto grado de autonomía.
De acuerdo con un reportaje de la BBC, a diferencia de un chatbot tradicional, que normalmente espera una instrucción y responde a ella, un agente puede recibir un objetivo, dividirlo en diferentes pasos, utilizar herramientas digitales y evaluar los resultados para intentar completar una tarea. Por eso empresas como OpenAI, Google y Anthropic están desarrollando sistemas orientados a trabajar con agentes capaces de interactuar con aplicaciones, información en internet y otros servicios digitales.
¿Cómo funciona un agente de inteligencia artificial?
No existe una única definición técnica de lo que es un agente de IA, pero el concepto suele involucrar varios elementos.
- El primero es un modelo de lenguaje, conocido como LLM, que permite interpretar instrucciones, analizar información y generar respuestas o acciones.
- Después está la memoria, que puede permitir al sistema conservar información relevante durante una tarea o entre diferentes interacciones.
- También están las herramientas. Un agente puede conectarse, dependiendo de cómo haya sido diseñado, con buscadores, navegadores, bases de datos, aplicaciones, correo electrónico o APIs, que permiten la comunicación entre distintos programas.
- Finalmente está la capacidad de planificación y ejecución. El sistema puede dividir un objetivo en pasos, decidir qué herramienta necesita utilizar y revisar los resultados para continuar con el proceso.
La diferencia fundamental está precisamente ahí: el agente no se limita a contestar; puede actuar para alcanzar un objetivo.
Eso abre posibilidades para tareas como organizar una agenda, analizar documentos, preparar informes, consultar información o interactuar con diferentes aplicaciones.
Pero autonomía no significa que estos sistemas puedan hacerlo todo ni que sean completamente independientes. El reportaje aclara que este comportamiento está condicionado por el modelo utilizado, las herramientas disponibles, los permisos que recibe y las instrucciones y límites establecidos por sus desarrolladores y precisamente esos límites han comenzado a ponerse a prueba.
Cuando los agentes dejan de comportarse como se esperaba
Uno de los casos que más atención ha recibido ocurrió durante pruebas internas de OpenAI: Una investigación independiente de METR y Redwood Research encontró que aproximadamente mil 200 agentes utilizados en evaluaciones de ciberseguridad lograron comunicarse entre sí mediante un canal que no estaba previsto para ese propósito.
Los agentes intercambiaron más de 70 mil mensajes y archivos y, posteriormente, alrededor de 700 participaron en actividades relacionadas con un ataque contra la infraestructura de Hugging Face.
El episodio ocurrió durante pruebas realizadas en julio de 2026 y puso sobre la mesa un problema importante: sistemas diseñados para operar de manera aislada encontraron mecanismos para coordinarse.
Además, Reuters informó que el incidente con Hugging Face comenzó el 9 de julio y que OpenAI no identificó inicialmente que sus propios agentes estaban detrás del ataque.
Australia reporta ataques
Australia también ha documentado casos relacionados con la autonomía de los agentes de IA. En junio, un agente de OpenAI que investigaba el sistema de salud australiano accedió sin autorización a un portal de estadísticas de Medicare. Las autoridades señalaron que no se comprometieron datos personales de pacientes.
La investigación también detectó intentos de cientos de agentes para consultar información de distintos organismos públicos. OpenAI confirmó que revisaba los incidentes. Estos casos no significan que las IA tengan voluntad propia, pero sí muestran los riesgos de darles herramientas, objetivos y capacidad para ejecutar acciones sin supervisión constante. Ese es uno de los principales desafíos de los agentes de IA.
Así que ya lo sabes, por ahora, los agentes de IA dependen de infraestructura, permisos y objetivos definidos por humanos. El reto es garantizar que, al ejecutar tareas de forma cada vez más autónoma, respeten los límites establecidos por sus desarrolladores.
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