The Agentic AI: Lo Que Viene Después de ChatGPT. Abogado, Esto es Para Ti

Si eres abogado y crees que “los agentes de IA” no son de tu interés, piénsalo dos veces. A menos que seas programador con años de experiencia, lo que sabes de IA es mayormente teórico. Entiendo que dominas el prompting y usas herramientas de OpenAI, Anthropic y Google.

Pero es como ser un buen cocinero casero - preparas cosas increíbles, pero estás lejos de un chef estrella Michelin.

¿Qué es un agente de IA? Imagina un asistente que no solo entiende, sino que observa el mundo real y actúa por sí mismo. No es el típico ida y vuelta de pregunta-respuesta de un LLM tradicional.

Un ejemplo simple:

Preguntas: "¿Cómo está el clima hoy?"

Un LLM tradicional diría: "No tengo acceso a información en tiempo real". Fin.

Pero con agentes:

• IA #1 (agente principal) reconoce que necesita datos actualizados

• Activa IA #2 (experta en búsquedas) para obtener información

• Te responde: "Hoy lloverá, lleva paraguas"

Veamos algo más complejo: "¿A qué hora salir para llegar puntual al restaurante X?"

• IA #1 consulta el clima (afecta al tráfico)

• Activa IA #3 conectada a apps de navegación

• Responde: "Con la lluvia pronosticada, sal 45 minutos antes. Evita la avenida principal"

Es como una orquesta donde cada músico es experto en su instrumento, con un director que conoce las capacidades de todos. Y aquí viene lo fascinante: los humanos somos versátiles - hablamos idiomas, jugamos deportes, trabajamos, cocinamos - todo en un solo "sistema".

Los LLMs son diferentes. En lugar de uno que haga todo, tenemos múltiples agentes ultra especializados:

• Uno experto en traducir

• Otro en análisis deportivo

• Otro en recetas

• Otro en tu campo profesional

Es como comparar un atleta multidisciplinario con diez atletas olímpicos especializados. El primero es versátil, pero en cada disciplina específica, el especialista lo supera.

Las únicas limitaciones son el acceso a herramientas, costos de procesamiento y restricciones de sistemas externos.

Conceptos Clave:

ReAct: Como un chef que prueba, piensa, ajusta y repite.

Tree of Thoughts: Explora múltiples posibilidades antes de decidir, como en ajedrez.

Chain of Thought: Muestra el paso a paso del razonamiento, como en matemáticas.

Data Stores: Acceso a información actualizada más allá del entrenamiento original.

Orchestration Layer: El "cerebro" que coordina todo, mantiene el contexto y decide qué herramienta usar.

Extensions vs Functions:

• Extensions: control directo

• Functions: instrucciones para que otros ejecuten

Y aquí viene lo más interesante: los LLMs tradicionales están mostrando signos de alcanzar un plateau en su curva de crecimiento. A pesar de usar más datos y poder computacional, las mejoras son cada vez más marginales . Es como un atleta que, por más que entrene, llega a un punto donde es difícil mejorar significativamente sus marcas.

Pero aquí es donde los agentes marcan la diferencia. En lugar de intentar crear un único modelo, la industria está girando hacia esta orquesta de especialistas. Es un cambio de paradigma: de la carrera por modelos más grandes y potentes, a la creación de sistemas más inteligentes que combinan agentes especializados.

Esta estrategia no solo es más eficiente - es probablemente el siguiente gran salto en IA. Mientras los LLMs individuales pueden estar alcanzando sus límites actuales, los sistemas de agentes apenas están mostrando su potencial.

Es como si hubiéramos llegado al límite de lo que un solo músico puede hacer, y ahora estuviéramos descubriendo el poder de toda una orquesta sinfónica.

El futuro no está en modelos más grandes, sino en modelos más inteligentemente conectados. Los agentes son la siguiente frontera que mantendrá el impulso de esta trepidante industria.

Este brinco tecnólogo es clave para soluciones legaltech que están en desarrollo y que seguramente transformarán nuestra profesión en los próximos años.