MIT: el profesor Phillip Isola explica qué es realmente la agentic AI

El científico de la computación Phillip Isola, profesor asociado del Departamento de Ingeniería Eléctrica e Informática del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT CSAIL), analizó en una entrevista con MIT News qué hay realmente detrás del término agentic AI («IA agéntica») y en qué se diferencian las capacidades reales de estos sistemas del bombo de marketing que los rodea.

Qué es la agentic AI

Un chatbot convencional se limita a responder al mensaje del usuario. Un agente de IA, en cambio, puede planificar por su cuenta una secuencia de acciones: divide la tarea en pasos, invoca herramientas externas, navega por páginas web o ejecuta código, y ajusta el plan sobre la marcha. Esa capacidad de actuar de forma autónoma y en varios pasos, en lugar de solo generar texto, es lo que separa a la agentic AI de los grandes modelos de lenguaje clásicos.

• Entrevistado por MIT News: Phillip Isola, profesor asociado de MIT CSAIL
• Tema de la entrevista: qué es hoy la agentic AI y cómo quieren que sea los investigadores
• El artículo se publicó en la sección de MIT News dedicada a la investigación en IA

En qué se diferencian los agentes del bombo

En los últimos dos años, la industria ha lanzado decenas de productos bajo la etiqueta de «agente de IA»: desde asistentes de navegador como Operator de OpenAI hasta las funciones de control del ordenador de Anthropic y agentes de programación autónomos como Devin. Pero no todos son igual de autónomos. Algunos sistemas solo simulan la agencia mediante guiones rígidos, mientras que investigadores como Isola se centran en una cuestión más fundamental: cómo enseñar a un modelo a planificar de verdad y adaptarse a situaciones nuevas, en lugar de limitarse a ejecutar una secuencia de acciones predefinida.

Isola es especialista en visión por computador y modelos generativos, conocido, entre otras cosas, por su trabajo en algoritmos de traducción de imágenes entre estilos (image-to-image translation). Esa trayectoria en investigación básica sobre sistemas generativos le permite observar la moda de los «agentes» con distancia: no como el responsable de marketing de un producto, sino como un investigador para quien la frontera entre «el modelo responde» y «el modelo actúa de forma autónoma» es objeto de un análisis técnico riguroso, y no un eslogan publicitario.

Hacia dónde avanza el campo

La pregunta clave que plantea el titular del artículo de MIT News abarca tanto «qué es hoy la agentic AI» como «cómo queremos que sea». Esto subraya que el desarrollo de sistemas agénticos es un reto de ingeniería y, a la vez, normativo: la comunidad investigadora todavía tiene que definir qué nivel de autonomía es seguro y útil antes de que estos sistemas ganen más independencia en tareas reales, desde reservar billetes hasta gestionar finanzas o código en producción.

Qué significa esto

Mientras el mercado se llena de productos con el prefijo «agente», la mirada sobria de los científicos del MIT recuerda que la verdadera autonomía de la IA es un problema de investigación abierto, y no una tecnología resuelta que baste con empaquetar en una interfaz y vender.