Agentes de IA — trabajan, piensan, juegan y aman en tu lugar. Analizamos en detalle la principal tendencia de 2025

La inteligencia artificial (IA) hace tiempo que dejó de ser un tema de ciencia ficción. Nuestras vidas se dividieron en antes y después cuando OpenAI presentó ChatGPT (Generative Pre-trained Transformer, que significa «transformador generativo preentrenado») a finales de noviembre de 2022. La IA generativa, como ChatGPT, es capaz de crear cualquier tipo de texto, fotos, vídeo, audio y otros tipos de datos basándose en la información con la que se ha entrenado previamente.

Este avance fue sólo el principio de una gran oleada de cambios. A finales del año pasado, una nueva tendencia relacionada con la IA empezó a cobrar impulso: los agentes de IA irrumpieron en nuestras vidas a una velocidad increíble. Todo el mundo habla de ellos en todas partes, como ocurrió con la inteligencia artificial generativa.

¿Qué son los agentes de IA y por qué están recibiendo tanta atención?

¿Son lo mismo los chatbots y los agentes de IA? No, no lo son. Los chatbots son simplemente «contestadores automáticos». Haces una pregunta y ellos la responden. Pero su trabajo termina en cuanto completan la tarea. Los agentes autónomos de IA, en cambio, trabajan con un objetivo más complejo. Imagina que pudieras contratar a un agente de IA para que aprendiera por ti: aprender un nuevo idioma, analizar tus finanzas o incluso jugar a videojuegos por ti. Y aderezarlo todo con una copia virtual de ti con tu voz.Los agentes de IA fueron el tema más candente del CES 2025.

Por ejemplo, Nvidia presenta a su socio de IA para ayudar a los jugadores de PUBG

La empresa también ha anunciado Lanzamiento en mayo de un superordenador personal de inteligencia artificial llamado Project Digits. El corazón de Digits será un nuevo GB10 Ficha Grace Blackwellque tiene potencia de cálculo suficiente para ejecutar complejos modelos de IA, pero es lo bastante compacto para caber en un escritorio y funcionar con una toma de corriente estándar. Digits puede trabajar con modelos de IA con 200.000 millones de parámetros, y su precio de partida es de 3.000 dólares.

Fabricante de equipos de juego y periféricos Razer presenta el Proyecto Ava. Este agente de IA convertirá a un jugador normal en un imba: por ejemplo, le ayudará con puzles complejos, jefes y misiones.

La empresa tecnológica Natura Umana mostró Auriculares Humanpods — unos auriculares inalámbricos que dan a los usuarios acceso a asistencia de inteligencia artificial. El sistema operativo Nature OS de la empresa permite a los usuarios comunicarse con sus propios agentes basados en LLM llamados «AI People» por voz.

En función de la petición verbal de un usuario, Nature puede asignar diferentes AI People para atender una necesidad específica: actuar como terapeuta, preparador físico o guía turístico. Los usuarios también pueden acceder a otras LLM, como ChatGPT, Gemini y Claude, sin tener que abrir ninguna aplicación ni siquiera tocar su teléfono móvil.

Un agente avanzado de IA podría, por ejemplo, servir como bot avanzado de atención al cliente. Los bots actuales basados en grandes modelos lingüísticos (LLM) sólo pueden generar la siguiente palabra probable de una frase. Pero un agente de IA verdaderamente autónomo debería ser capaz de responder a órdenes en lenguaje natural y realizar tareas de atención al cliente sin necesidad de supervisión constante.

Por ejemplo, un agente de IA puede analizar correos electrónicos con quejas de clientes, comprobar su número de identificación, acceder a bases de datos como las de gestión de relaciones con los clientes (CRM) y sistemas de entrega para comprobar si la queja es legítima y procesarla según la política de la empresa.

Investigadores de la Universidad de Princeton cree La empresa afirma que los agentes de IA actuales deben cumplir tres criterios:

1. puede perseguir objetivos complejos sin instrucciones en un entorno complejo.
2. Pueden recibir instrucciones en lenguaje natural y actuar de forma autónoma sin supervisión.
3. Puede utilizar herramientas como la búsqueda en Internet o la programación, o es capaz de planificar.

¿Qué agentes de IA existen?

En términos generales, existen dos categorías de agentes de IA: los agentes software y los agentes encarnados.

1. Agentes de software. trabajan en ordenadores o smartphones y utilizan diversas aplicaciones para realizar determinadas tareas. Son útiles en el trabajo de oficina. Por ejemplo, crear y enviar correos electrónicos.
2. Agentes personificados — se encuentran en un mundo tridimensional, como un videojuego o robots. Pueden hacer que los videojuegos sean mucho más atractivos, ya que las personas pueden interactuar con NPC controlados por inteligencia artificial.

Cómo funciona un agente de IA:

• Fijar un objetivo. Un agente recibe una tarea de una persona con un objetivo y unas prioridades concretas.
• Recogida de datos. El agente analiza las fuentes de datos internas y externas y las procesa en un formato utilizable.
• Planificación. Evalúa el estado actual, define estrategias y elige la mejor manera de alcanzar el objetivo.
• Ejecución. Ejecuta las tareas, controla el proceso y ajusta las acciones según sea necesario.
• Formación. Analiza los resultados, recibe retroalimentación y mejora sus acciones. Por ejemplo, si un agente comete un error, lo recordará y cambiará su enfoque en el futuro.

«La inteligencia de un agente de IA consta de tres componentes principales:

1. LLM (modelo lingüístico principal): es el «cerebro» que analiza la información y toma decisiones.
2. Herramientas proporcionan acceso a Internet, bases de datos y otras fuentes de información en tiempo real.
3. Memoria permite memorizar acciones y resultados y utilizarlos en el futuro.

Juntos, estos componentes dan al agente la capacidad de trabajar de forma independiente, realizando tareas a través de un método «ensayo-error» para alcanzar el objetivo.Imagina que has encomendado al agente la tarea «encontrar información útil sobre Facebook». En este caso, esto es lo que hará:

1. Divida el objetivo en subtareas (por ejemplo, búsqueda de artículos, filtrado de datos, elaboración de un resumen).
2. Las realizará paso a paso.
3. Analizará constantemente si es necesario añadir nuevas tareas o cambiar el orden de ejecución.

Hasta ahora, los agentes de IA han desempeñado un determinado papel y lo han seguido: abogado, desarrollador, profesor, asistente personal de negocios, etc. Y es que existen ciertas limitaciones.Cangjun Qiu, CEO y fundador de la startup de IA Imbue, comparó el estado actual de los agentes de IA con el de los coches autoconducidos hace 10 años. Pueden hacer diferentes cosas, pero no son fiables y aún no son totalmente autónomos. Por eso todavía hace falta que la gente participe activamente en el proceso».

Otra limitación es que, al cabo de un tiempo, los agentes de IA «olvidan» en qué están trabajando. Los sistemas de IA están limitados por sus ventanas contextuales, es decir, por la cantidad de datos que pueden tener en cuenta en un momento dadoEn el caso de los agentes incorporados, como los robots, las limitaciones son aún mayores. Faltan datos para entrenarlos, y los investigadores apenas están empezando a explotar las posibilidades de los modelos fundamentales en robótica. Así que, a pesar de todo el bombo y platillo, conviene recordar que la investigación sobre agentes de IA está aún en sus primeras fases, y es probable que pasen años antes de que se aproveche todo su potencial.

Tipos de agentes de IA y su aplicación

Empresa Oracle asigna los siguientes tipos de agentes de IA que pueden utilizarse en diversos campos:

1. Agentes reflejos simples Funcionan sobre la base de un conjunto de reglas «condición/acción» y responden a señales de entrada sin tener en cuenta el contexto o el historial de interacción.
   EjemploUn chatbot básico o un agente sencillo, como Brainrot para crear memes.
2. Agentes reflejos basados en modelos Utilizan modelos internos del entorno para analizar la situación y predecir las consecuencias de sus acciones.
   Ejemplo: pilotos automáticos en coches o plataformas como Microsoft AutoGenLas plataformas de IA de la empresa ayudan a crear agentes de IA capaces de interactuar con sistemas complejos.
3. Agentes basados en objetivos Se centran en objetivos a largo plazo y utilizan complejos procesos de toma de decisiones.
   Ejemplo: sistemas que juegan al ajedrez o al go, así como agentes como AutoGPT o BabyAGIque puede desglosar automáticamente los objetivos en subtareas y completarlas.
4. Agentes basados en la utilidad Toman decisiones basadas en la maximización de la utilidad, lo que les permite actuar estratégicamente.
   Ejemplo: plataformas como Motion para la planificación inteligente de tareas o Reclaimque ayuda a los gestores a optimizar los horarios.
5. Agentes de aprendizaje Mejorar continuamente su trabajo utilizando nuevos datos y la experiencia de los usuarios.
   EjemploSistemas de recomendación MyFitnessPal para análisis dietéticos) o amigos virtuales, como ReplikaLos empleados de la empresa proporcionan apoyo emocional.

Los agentes de IA más populares y las plataformas para crearlos

• AutoGPT — comprende el objetivo y lo divide de forma independiente en subtareas para alcanzarlo.
• BabyAGI — establecimiento de prioridades, gestión de proyectos.
• AgentGPT permite configurar y lanzar agentes directamente desde una página web.
• MetaGPT — un marco multiagente para tareas complejas como la programación o el análisis.
• Relevance AI — para crear sus propios agentes de IA y automatizar los flujos de trabajo
• SuperAGI se centra en el desarrollo de agentes de inteligencia artificial para ventas, marketing, asistencia y desarrollo de aplicaciones totalmente automatizados.
• Motion — para la planificación inteligente de tareas y la colaboración en equipo.
• Reclaim — ayudar a los directivos de grandes organizaciones con la programación y otras tareas.
• Clockwise — optimizar el calendario de trabajo y la gestión del tiempo del equipo.
• Acciones Copilot en Microsoft 365 automatiza las tareas repetitivas diarias, ayudando a los usuarios a ahorrar tiempo realizando tareas rutinarias como gestionar correos electrónicos, programar reuniones, organizar documentos, etc. También puede crear y publicar propios agentes.
• Brainrot — para crear memes.
• Microsoft AutoGen – un marco de código abierto para crear agentes de IA y su interacción
• Exa AI — recopilar y organizar datos pertinentes para proyectos e investigaciones.
• Cursor — generación de código, integración y búsqueda de errores.
• Harvey — análisis de contratos, investigación jurídica, auditorías de conformidad.
• Socialsonic, Ocoya, Feedhive — para la creación y optimización de contenidos, el análisis del sentimiento de la audiencia, la supervisión de la interacción y la respuesta, el seguimiento del rendimiento y la elaboración de informes, la investigación y las recomendaciones.
• Julius AI — asistencia en el análisis de datos.
• Replika, Woebot, Youper — amigos virtuales y apoyo emocional.
• OtterPilot puede unirse automáticamente a reuniones virtuales para grabar y transcribir notas, capturar automáticamente diapositivas compartidas y generar un resumen automático.
• MyFitnessPal — es una aplicación de seguimiento nutricional que utiliza IA para analizar la dieta y ofrecer recomendaciones.

¿Cómo crear su propio agente de IA?

Crear un agente de IA puede ser una tarea difícil pero apasionante. No es necesario tener profundos conocimientos de programación, pero sí al menos una comprensión básica de cómo funcionan los algoritmos de IA y cómo desarrollarlos para un caso de uso específico. Crear un agente de IA requiere una combinación de habilidades técnicas y estratégicas. En un entorno tradicional, se requieren habilidades para crear soluciones de IA:

1. Programación

• Lenguajes: Python (principal), Java, C++, R para tareas complejas.
• Bibliotecas: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, pandas, NumPy.
• Control de versiones: Git y plataformas (GitHub, GitLab).

2. Aprendizaje automático

• Algoritmos: regresión lineal, árboles de decisión, SVM, redes neuronales.
• Aprendizaje profundo: CNN, RNN, transformadores (GPT, BERT).

3. 3. Tratamiento de datos

• Limpieza de datos, escalado y reducción de la dimensionalidad.
• Bases de datos: SQL para datos estructurados, NoSQL (MongoDB) para datos no estructurados.

4. NLP (procesamiento del lenguaje natural)

• Bibliotecas: NLTK, spaCy, Hugging Face.
• Técnicas: tokenización, transformadores (GPT, T5).

5. Integración y despliegue

• API: Flask, FastAPI.
• Contenedores: Docker, Kubernetes.
• Servicios en la nube: AWS, Google Cloud.

6. Matemáticas y estadística

• Álgebra lineal, probabilidad, estadística, derivadas.

7. Diseño y seguridad

• UX/UI para la interacción con el usuario.
• Protección de datos, prácticas éticas (protección contra la parcialidad).

8. Optimización y arquitectura

• Configuración de hiperparámetros, escalabilidad.
• Desarrollo de microservicios y gestión de estados.

Sólo se requiere un mínimo de destreza cuando se utilizan plataformas sin código, como Relay.app, Bubble.ai, Voiceflow o Tars.

Marharyta Lanhenbakh, PhD, Senior Data Scientist:

Crea tu propio robot de inteligencia artificial

Tomemos uno de los ejemplos más sencillos: crear un asistente personal de IA para la comunicación en Telegram utilizando el modelo GPT3/4 N8N — una buena opción para principiantes, ya que no es necesario tener conocimientos de programación. Para ello, puede utilizar Telegram trigger y Telegram node. El proceso consta de tres etapas:

1. Registrar un nuevo bot en la plataforma Telegram
2. Desarrollo de la lógica bot
3. Alojamiento de bots

Una vez registrado el bot, se empieza a trabajar en su funcionalidad. Si creas un asistente de IA por tu cuenta, la inversión financiera será insignificante. Lo principal es que el bot esté disponible 24 horas al día, 7 días a la semana. Esto significa que necesita estar alojado en algún sitio. Una versión sencilla de un agente de IA costará unos 5 dólares al mes por un VPS de bajo nivel. Si el bot se vuelve extremadamente popular, tendrás que considerar la necesidad de potencia de cálculo adicional o pagar a una plataforma comercial de creación de bots.

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Crear y registrar un bot de Telegram

Para ello, seguimos los siguientes pasos:

1. Abre Telegram y busca @BotFather. 
2. Haz clic en el botón Inicio
3. Introduce el comando /newbot — esta es una señal para crear un nuevo bot
4. Introduce el nombre de tu bot (así es como lo verán los clientes). Debe terminar en «bot»
5. A continuación, obtenemos un token — una clave de acceso única al bot (¡no la pierdas!).
6. Más adelante, también puedes personalizar tu bot a través de BotFather: añade una descripción, un avatar y configura un menú con comandos.

A continuación, pasamos a crear un bot de IA que pueda responder de forma natural con emojis, manejar comandos no compatibles y proporcionar mensajes de error. Nuestro bot también podrá crear y enviar imágenes generadas por DALL-E 2. elige la versión en la nube del n8n (el precio es a partir de 20 dólares al mes). Para ello, regístrate en la plataforma OpenAI y obtén un nuevo Clave API. Si decide alojar n8n usted mismo, no olvide establecer la variable de entorno `EXECUTIONS_PROCESS` en main.

Procesamiento de mensajes entrantes por un bot de Telegram

Dividamos el flujo de trabajo del bot en tres partes principales. La primera parte recibe mensajes entrantes de Telegram y realiza acciones preparatorias:

• Telegram Trigger recibe todas las notificaciones posibles por defecto. Esto evita que tu bot parezca «inactivo», incluso si algunas acciones aún no son compatibles.
• Etapa de preprocesamiento se asegura de que la clave json.message.text siempre ha existido. Esto ayudará a evitar mensajes de error en las siguientes etapas.

Ahora echemos un vistazo más de cerca a los «Ajustes».System_command – es la consulta GPT inicial que define cómo debe comportarse tu chatbot. En esta consulta, pedimos al bot que sea amable, responda en el idioma del usuario y añada emojis para que las respuestas parezcan más naturales. También añadimos contexto adicional, por ejemplo

• Nombre de usuario.
• El lenguaje utilizado por Telegram.

Esta información permite al bot saludar a los usuarios por su nombre y tener en cuenta su idioma de comunicación.

Variable bot_typing se utiliza para mostrar un mensaje de que el bot «está imprimiendo una respuesta» mientras está trabajando en la solicitud. El mensaje depende de si el usuario comenzó su mensaje con /image (para solicitar una imagen) o no. Esto añade interactividad y da la impresión de que el bot está trabajando activamente.

Model_temperature almacena un valor «temperatura». Cuanto mayor sea el valor, más «creativas«serán las respuestas que genere el modelo. Por ejemplo, una temperatura baja proporciona respuestas más precisas y predecibles, mientras que una temperatura alta añade variabilidad.

Variable token_length limita la longitud de la respuesta generada por el modelo GPT. Esto le ayuda a controlar la cantidad de texto que se envía al usuario y a evitar respuestas demasiado largas.

Acción Send typing utiliza el valor de la variable bot_typing con JSON para mostrar al usuario una animación de que el bot «está escribiendo» la respuesta. También puedes ver el nodo Merge. Está configurado en modo ChoseBranch para pasar el JSON original de la configuración a los siguientes pasos. Se trata de una técnica sencilla que garantiza que la acción Enviar escritura se complete antes de que comiencen los pasos siguientes.Así es como se verán estas notificaciones para el usuario 👇

Ejecución de solicitudes a los servicios de OpenAI

En esta fase, el bot procesa los datos del usuario y los envía a uno de los tres modelos de inteligencia artificial generativa, en función del tipo de petición. Es decir, GPT (si es texto) o DALL-E 2 (si es una imagen).

El bot analiza la solicitud del usuario para determinar qué modelo debe utilizarse. Para ello, utiliza Nodo de conmutación (CheckCommand) que redirige las peticiones al modelo apropiado. Configuración del conmutador: las tres primeras reglas de enrutamiento están relacionados con solicitudes válidas y se transmiten a la GPT o a DALL-E 2 La última regla – es una opción de reserva para las solicitudes no admitidas.

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Ejemplos de enrutamiento:

• texto plano o el comando /start (salidas 0 y 1) se envían al nodo OpenAI configurado para GPT. El modelo GPT procesa la solicitud de texto y genera una respuesta.

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• Comando para crear una imagen (/image): la salida 2 se envía al modelo DALL-E 2, una red neuronal que convierte descripciones de texto en imágenes.

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Establecer una respuesta a un usuario

Después de que los modelos de OpenAI devuelvan una respuesta específica (mensaje de texto o imagen), necesitamos pasar esta información de vuelta al usuario. Además, necesitamos preparar una respuesta genérica para comandos no soportados. Como puedes ver, Text Reply está conectado a ambos nodos OpenAI. Este es un pequeño truco de n8n para reducir la redundancia del flujo de trabajo Send Image se transmite a través de la URL devuelta por Create Image.

Por fin, Send error message devuelve una respuesta generalizada. Así, no llamamos a ningún modelo de OpenAI y proporcionamos una respuesta inmediata, como un mensaje de error.

El n8n también puede utilizarse como asistente personal para gestionar la agenda y enviar correos electrónicos. Detalles instrucciones en vídeo aquí.

Tendencias de 2025: qué nuevas cosas podrán hacer los agentes de IA y dónde se utilizan

Los agentes de IA están cambiando activamente el mundo al integrarse en los flujos de trabajo, transformando los negocios y el entretenimiento. OpenAI predice la aparición de los primeros agentes AGI capaces de realizar tareas complejas de forma autónoma. Satya Nadella, consejero delegado de Microsoft, dijoLa empresa cree que las aplicaciones empresariales tradicionales darán paso a plataformas integradas impulsadas por IA.

Ámbitos de aplicación de los agentes de IA

Juegos

Los agentes de IA ya están transformando los juegos al actuar como compañeros de aprendizaje, aliados o PNJ generados procedimentalmente. Por ejemplo, en juegos de mundo abierto como Red Dead Redemption 2, los PNJ recuerdan encuentros anteriores con el jugador y reaccionan en consecuencia, creando una dinámica envolvente. Además, los agentes de IA son capaces de generar contenidos procedurales de alta calidad (terrenos y paisajes, misiones, objetos y botines, diseño de personajes, etc.)La inteligencia artificial de No Man’s Sky crea universos enteros con planetas, criaturas y ecosistemas únicos, ofreciendo posibilidades de exploración casi ilimitadas.

Los agentes de IA pueden analizar el comportamiento del jugador en tiempo real para cambiar dinámicamente la dificultad del juego. Resident Evil 4 utiliza sistemas de dificultad adaptativa para ajustar el comportamiento de los enemigos y la disponibilidad de objetos en función del nivel del jugador.

Web3 y la criptoindustria

Agentes de IA en el mercado de criptomonedas son ahora tan popularesque en pocos meses la capitalización bursátil de sus tokens relacionados ha crecido hasta los 15.700 millones de dólares y en previsiones CoinMarketCap, podría alcanzar los 250.000 millones de dólares a finales de 2025.

En Web3, los agentes de IA permiten la gestión descentralizada de activos, el comercio y la creación de «economías inteligentes». Analizan tendencias, ofrecen transparencia y se financian mediante modelos tokenizados.

Por ejemplo, Degen Spartan AI combina los datos de las redes sociales con las tendencias del mercado para abrir nuevos modelos de negocio. Plataforma sin código AlchemistAIapp ya te permite crear agentes de IA por tu cuenta. Y el protocolo de coordinación multiagente Questflow Aumenta la productividad integrando las capacidades de varios agentes.

Redes sociales y personas influyentes

Influyentes virtuales, como Miquela Sousa. Estos agentes involucran a millones de seguidores en las redes sociales generando contenidos e interactuando con la audiencia. Estos agentes son capaces de automatizar campañas de marketing, analizar el sentimiento y mejorar su propio rendimiento.

Educación, sanidad y marketing

Los agentes de IA personalizan los procesos de aprendizaje, desarrollan planes individuales y proporcionan acceso a simulaciones del mundo real. En sanidad, apoyan el diagnóstico y el seguimiento de los pacientes a través de IoT y ayudan a los médicos a tomar decisiones. En marketing, automatizan campañas específicas basadas en los datos de comportamiento de los usuarios.

Vehículos autónomos y asistentes virtuales

Los agentes de IA proporcionan control autónomo a los vehículos. Por ejemplo, el nuevo Mercedes CLA con la nueva generación del sistema operativo MB.OS ha recibido un asistente virtual MBUX actualizado de la plataforma Automotive AI Agent de Google Cloud. Asistentes virtuales como OpenAI Operator, realizar tareas como reservar, rellenar formularios y pedir productos integrándose en entornos web.

Empresa y contratación

En las empresas, los agentes de IA analizan datos, optimizan procesos y ofrecen soluciones multiagente que trabajan en pos de objetivos comunes, como la logística o los planes de producción. En RRHH, los agentes automatizan la contratación, la formación y la incorporación de los empleados, y ayudan a los demandantes de empleo a encontrar el puesto perfecto, como hacen con Robin de Amply.

El futuro de los agentes de IA Para 2025, esperamos ver el desarrollo de agentes multimodales que trabajarán con texto, imágenes y audio. Su integración con el IoT garantizará el control de hogares inteligentes y equipos industriales, mientras que la aparición de la AGI permitirá crear sistemas conscientes del contexto y con capacidad de autoaprendizaje.

¿Estamos preparados?

Los agentes de la IA están cambiando el mundo que nos rodea a un ritmo sin precedentes. Facilitan la vida y abren nuevas oportunidades, pero también plantean interrogantes sobre ética, seguridad e impacto en la sociedad humana. Amigos virtuales, asesores financieros, amantes e incluso psicólogos…

Pero junto con las perspectivas vienen serios retos éticos, de seguridad y socialesUn agente o asistente de IA es un programa complejo. Y como cualquier programa, puede ser pirateado. En 2024, ya se han dado casos en los que los asistentes virtuales se han convertido en resquicios para los hackers. Además, las empresas pueden utilizar tus datos para fines que ni siquiera conoces (por ejemplo, publicidad dirigida o venta a terceros). Por ejemplo, Amazon ha admitido que Alexa guarda las conversaciones de los usuarios. Por lo tanto, es importante utilizar servicios que ofrezcan transparencia de datos y la posibilidad de eliminarlos (por ejemplo, Regulado por el GDPR). Comprueba regularmente la configuración de privacidad de tus aplicaciones.

Los agentes de IA son capaces de realizar muchas tareas, pero aún tienen limitaciones tecnológicas difíciles de superar. Sin embargo, se espera que para 2030, alrededor del 30% de las profesiones rutinarias (cajero, administrador, diseñador gráfico, operador de call center) estén automatizadas por la IA. El 41% de las empresas mundiales tiene previsto reducir plantilla, escribe CNN. Por otro lado, dará lugar a la aparición de nuevas profesiones como «formador de IA» o «arquitecto de datos». Por lo tanto, es importante mantenerse al día en tecnología, ya que se corre el riesgo de quedarse sin empleo.

¿Listo para pagar por un amigo, psicólogo o amante de IA? Recientemente han aparecido cada vez más servicios en los que la gente paga por apoyo emocional, amistad o incluso relaciones virtuales «románticas«con IA. Esta tendencia es motivo de controversia. Por un lado, psicólogos especializados en IA como Woebot o Replikapuede ayuda para personas con ansiedad social, depresión o estrés, que ofrece apoyo 24 horas al día, 7 días a la semana. Este servicio cuesta menos que un psicólogo de verdad. Y está disponible en cualquier momento. Sin embargo, puede causar dependencia emocional en el usuario. Además, la IA no es capaz de comprender plenamente las emociones humanas y puede ofrecer consejos estándar o incluso perjudiciales en un caso concreto.Además, plataformas como Intimate AI Girlfriend o Linky AI ofrecen «interacción íntima» con IA por una suscripción. Algunas ganan millones de dólares ofreciendo diálogos personalizados «románticos«o incluso sexting virtual. Pero, ¿no destruirá esto las relaciones reales?

Los humanos pueden «entrenar«a la IA en comportamientos tóxicos o incluso peligrosos, lo que plantea problemas de control. Existe el riesgo de que la gente empiece a evitar conversaciones o conflictos difíciles, comunicándose sólo con amigos y amantes «ideales» de IA. Y los malos empezarán a perder por completo sus habilidades de socialización.

Otro aspecto importante es el impacto psicológico en los usuarios. Comunicarse con la IA puede crear la ilusión de intimidad o conexión profunda, cuando en realidad no es más que un algoritmo programado para imitar las reacciones humanas. La gente puede empezar a percibir las relaciones virtuales como equivalentes a las reales, lo que conduce al aislamiento emocional.