Un agente de IA no es lo mismo que AGI
Autonomía e inteligencia general son dimensiones diferentes. Confundirlas puede llevar a delegar más de lo que la evidencia permite.
Un agente es una forma de organizar software para alcanzar un objetivo: recibe instrucciones, elige acciones, utiliza herramientas y observa resultados. Puede ejecutar varios pasos con distintos grados de autonomía.
La inteligencia artificial general plantea una pregunta más amplia: qué capacidades tiene un sistema ante tareas y contextos diversos, y cómo transfiere lo aprendido a situaciones nuevas. Una arquitectura de agentes puede mejorar la utilidad de un modelo sin demostrar esa generalidad.
La autonomía no mide toda la capacidad
Un sistema puede operar con autonomía en un proceso estrecho y fallar cuando cambia el contexto. Otro puede disponer de conocimientos amplios y necesitar supervisión frecuente. Una demostración exitosa muestra lo que ocurrió bajo ciertas condiciones; no garantiza el desempeño fuera de ellas.
Qué debe evaluar la dirección
Antes de delegar una responsabilidad, conviene definir el resultado esperado, las decisiones permitidas, las fuentes de información y las condiciones de intervención humana. Las pruebas deben incluir excepciones, datos incompletos y errores de las herramientas.
La evaluación también debe considerar el impacto de una equivocación. Redactar una propuesta y autorizar un pago requieren controles distintos, aunque ambos procesos utilicen el mismo modelo.
Prepararse con evidencia
AGI Ready propone separar capacidad, responsabilidad y autoridad. Que un sistema pueda ejecutar una acción no implica que deba tener permiso para hacerlo. La preparación comienza con un alcance definido, criterios de calidad y capacidad de detener o revertir la operación.
¿Qué responsabilidades puedes delegar con evidencia?
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