Imagina una version digital de ti mismo que se mueve mas rápido que tus dedos jamás podrían – un agente con inteligencia artificial que conoce tus preferencias, anticipa tus necesidades y actúa en tu nombre. Esto no es solo un asistente que responde a comandos; toma decisiones. Escanea opciones, compara precios, filtra ruido y completa compras en el mundo digital, todo mientras tú sigues con tu día en el mundo real. Este es el futuro que muchas empresas de IA estan construyendo: la IA agentiva.
Las marcas, plataformas e intermediarios desplegarán sus propias herramientas y agentes de IA para priorizar productos, dirigir ofertas y cerrar tratos, creando un nuevo ecosistema digital del tamaño del universo donde las máquinas hablan con máquinas y los humanos se mantienen fuera del ciclo. Informes recientes de que OpenAI integrará un sistema de pago en ChatGPT ofrecen un vistazo de este futuro – las compras pronto podrán completarse sin problemas dentro de la plataforma sin necesidad de que los consumidores visiten un sitio aparte.
Carrie Ryan
Enlaces de redes sociales
Directora de Estrategia en Trustpilot.
Los agentes de IA se vuelven autónomos
A medida que los agentes de IA se vuelven más capaces y autónomos, redefinirán cómo los consumidores descubren productos, toman decisiones e interactúan con las marcas diariamente.
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Esto plantea una pregunta crucial: cuando tu agente de IA compra por ti, ¿quién es responsable de la decisión? ¿A quién hacemos responsable cuando algo sale mal? ¿Y cómo nos aseguramos de que las necesidades, preferencias y comentarios humanos del mundo real sigan teniendo peso en el digital?
Actualmente, las operaciones de la mayoría de agentes de IA son opacas. No revelan cómo se tomó una decisión o si hubo incentivos comerciales de por medio. Si tu agente nunca muestra un cierto producto, quizá nunca sepas que era una opción. Si una decisión es sesgada, errónea o engañosa, a menudo no hay un camino claro para recurrir. Encuestas ya muestran que la falta de transparencia erosiona la confianza; una encuesta de YouGov encontró que el 54% de los estadounidenses no confía en que la IA tome decisiones imparciales.
El problema de la fiabilidad
Otra consideración son las alucinaciones – cuando los sistemas de IA producen información incorrecta o totalmente inventada. En el contexto de asistentes de cliente con IA, estas alucinaciones pueden tener consecuencias serias. Un agente podría dar una respuesta incorrecta con seguridad, recomendar un negocio que no existe o sugerir una opción inapropiada o engañosa.
Si un asistente de IA comete un error crítico, como reservar a un usuario en el aeropuerto equivocado o falsear características clave de un producto, la confianza de ese usuario en el sistema probablemente colapsará. La confianza, una vez rota, es difícil de reconstruir. Desafortunadamente, este riesgo es muy real sin un monitoreo constante y acceso a datos actualizados. Como dijo un analista, el refrán aún vale: “basura que entra, basura que sale”. Si un sistema de IA no se mantiene adecuadamente, se actualiza regularmente y se guía con cuidado, las alucinaciones e imprecisiones inevitablemente aparecerán.
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En aplicaciones de mayor riesgo, por ejemplo, servicios financieros, salud o viajes, a menudo son necesarias salvaguardas adicionales. Estas podrían incluir pasos de verificación con humanos en el ciclo, limitaciones en acciones autónomas o niveles escalonados de confianza dependiendo de la sensibilidad de la tarea. En última instancia, mantener la confianza del usuario en la IA requiere transparencia. El sistema debe demostrar ser confiable a través de interacciones repetidas. Un fallo crítico o de alto perfil puede retrasar significativamente la adopción y dañar la confianza no solo en la herramienta, sino en la marca detrás de ella.
Ya hemos visto esto antes
Hemos visto este patrón antes con sistemas algorítmicos como motores de búsqueda o feeds de redes sociales que se alejaron de la transparencia en busca de la eficiencia. Ahora, repetimos ese ciclo, pero las apuestas son más altas. No solo moldeamos lo que la gente ve, moldeamos lo que hacen, lo que compran y en qué confían.
Hay otra capa de complejidad: los sistemas de IA generan cada vez más el contenido del que otros agentes dependen para tomar decisiones. Reseñas, resúmenes, descripciones de productos – todo reescrito, condensado o creado por grandes modelos de lenguaje entrenados con datos raspados. ¿Cómo distinguimos el sentimiento humano real de las copias sintéticas? Si tu agente escribe una reseña en tu nombre, ¿es realmente tu voz? ¿Debería pesar igual que una que escribiste tú?
Estos no son casos aislados; se están convirtiendo rápidamente en la nueva realidad digital que se filtra al mundo real. Y llegan al corazón de cómo se construye y mide la confianza en línea. Durante años, los comentarios humanos verificados nos han ayudado a entender qué es creíble. Pero cuando la IA comienza a intermediar esos comentarios, intencionalmente o no, el terreno empieza a moverse.
La confianza como infraestructura
En un mundo donde los agentes hablan por nosotros, debemos ver la confianza como una infraestructura, no solo como una característica. Es el fundamento del que todo lo demás depende. El desafío no es solo prevenir la desinformación o el sesgo, sino alinear los sistemas de IA con la realidad desordenada y matizada de los valores y experiencias humanas.
La IA agentiva, bien hecha, puede hacer el comercio electrónico más eficiente, más personalizado, incluso más confiable. Pero ese resultado no está garantizado. Depende de la integridad de los datos, la transparencia del sistema y la voluntad de desarrolladores, plataformas y reguladores de mantener estos nuevos intermediarios a un estándar más alto.
Pruebas rigurosas
Es importante que las empresas prueben rigurosamente sus agentes, validen los resultados y apliquen técnicas como ciclos de retroalimentación humana para reducir alucinaciones y mejorar la fiabilidad con el tiempo, especialmente porque la mayoría de los consumidores no escudriñarán cada respuesta generada por IA.
En muchos casos, los usuarios tomarán lo que el agente dice al pie de la letra, particularmente cuando la interacción se siente fluida o autoritativa. Eso hace aún más crítico que las empresas anticipen errores potenciales e integren salvaguardas en el sistema, asegurando que la confianza se preserve no solo por diseño, sino por defecto.
Las plataformas de reseñas tienen un papel vital que desempeñar apoyando este ecosistema de confianza más amplio. Tenemos una responsabilidad colectiva de asegurar que las reseñas reflejen el sentimiento real del cliente y sean claras, actuales y creíbles. Este tipo de datos tiene un valor claro para los agentes de IA. Cuando los sistemas pueden extraer de reseñas verificadas o saber qué negocios tienen reputación establecida por transparencia y capacidad de respuesta, están mejor equipados para ofrecer resultados confiables a los usuarios.
Al final, la pregunta no es solo en quién confiamos, sino cómo mantenemos esa confianza cuando las decisiones son cada vez más automatizadas. La respuesta yace en un diseño cuidadoso, una transparencia relentista y un profundo respeto por las experiencias humanas que alimentan los algoritmos. Porque en un mundo donde la IA compra a la IA, aún somos los humanos los responsables.
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