Estudio del MIT Descubre que los Agentes de IA Están Ganando Rápidamente Autonomía y Capacidades de Tareas

(MENAFN- Robotics & Automation News) Los sistemas de inteligencia artificial conocidos como “agentes de IA” están siendo cada vez más capaces de realizar tareas digitales complejas con supervisión humana mínima, según un nuevo proyecto de investigación del Instituto de Tecnología de Massachusetts.

El Índice de Agentes de IA 2025, elaborado por investigadores del MIT, analiza 30 sistemas de IA agentica destacados y documenta cómo se construyen, despliegan y utilizan en diversos ecosistemas de software.

Según el proyecto, “los sistemas de IA agentica son cada vez más capaces de realizar tareas complejas con poca participación humana”, reflejando un cambio de asistentes simples basados en chat hacia sistemas que pueden interactuar directamente con herramientas de software, sitios web y plataformas empresariales.

El estudio destaca cómo estos agentes ahora operan en una variedad de entornos digitales. Algunos agentes pueden manipular páginas web directamente, haciendo clic, escribiendo y navegando automáticamente, mientras que otros interactúan con plataformas de software corporativo, como sistemas de gestión de relaciones con clientes (CRM).

Por ejemplo, los agentes basados en navegador pueden realizar tareas en la web de forma autónoma una vez que reciben una instrucción, mientras que los agentes empresariales pueden activar flujos de trabajo dentro del software empresarial cuando ocurren eventos, como recibir un correo electrónico o detectar una actualización en una base de datos.

Según el informe, los agentes de navegador pueden " manipular páginas web mediante acciones de clic/escribir/navegar", mientras que los agentes de flujo de trabajo empresarial suelen actuar a través de integraciones de sistemas, como conectores CRM que actualizan registros o activan procesos automatizados.

Algunos agentes también pueden operar a nivel del sistema operativo. Las herramientas enfocadas en desarrolladores pueden ejecutar comandos directamente en las computadoras, incluyendo editar archivos o ejecutar instrucciones en la terminal mediante interfaces de línea de comandos.

Los investigadores categorizan los agentes en tres tipos amplios: asistentes basados en chat, agentes de navegador y plataformas de automatización empresarial. Los agentes de chat siguen siendo los más comunes, representando 12 de los 30 sistemas estudiados, mientras que 13 son plataformas de flujo de trabajo empresarial y cinco operan principalmente a través de interfaces de navegador.

El estudio también encuentra que los niveles de autonomía varían significativamente entre estas categorías. Los asistentes basados en chat suelen operar con niveles de autonomía más bajos, ejecutando una sola acción en respuesta a una instrucción y esperando nuevas indicaciones.

En contraste, los agentes de navegador a menudo operan en los niveles más altos de autonomía. Una vez iniciados, pueden completar secuencias completas de acciones sin intervención humana adicional.

Los agentes empresariales ocupan un punto intermedio. Aunque los usuarios generalmente los configuran manualmente, una vez desplegados pueden ejecutar flujos de trabajo automatizados activados por eventos externos.

Más allá de documentar capacidades, el proyecto también identifica importantes brechas de transparencia en el ecosistema de agentes. Los investigadores examinaron 1,350 campos de información en los 30 sistemas y encontraron 198 campos sin información pública, especialmente en áreas relacionadas con la seguridad y la interacción con el ecosistema.

El estudio también señala que la mayoría de los agentes dependen de un pequeño número de familias de modelos de IA subyacentes, incluyendo sistemas de OpenAI, Anthropic y Google.

A medida que la tecnología de agentes continúa expandiéndose en navegación web, automatización de software y operaciones empresariales, los investigadores argumentan que serán necesarias mejores estándares de documentación y evaluación para mantenerse al día con las capacidades en rápida evolución de estos sistemas.

Los investigadores del MIT no identifican una plataforma de agentes de IA dominante. En cambio, el estudio sugiere que el verdadero poder en el ecosistema emergente de agentes radica en un pequeño grupo de proveedores de modelos fundamentales, principalmente OpenAI, Anthropic y Google, cuyos modelos sustentan la mayoría de los agentes que se despliegan en la web y en el software empresarial.