4 agentes de inteligencia artificial que todo docente debe conocer

Por: Miguel Cárdenas Agreda

La tecnología IA crece exponencialmente día a día y aparecen nuevas aplicaciones cada vez con funciones más complejas y completas para ser usados por los seres humanos, en esta oportunidad comparto información sobre una nueva generación de herramientas IA que están redefiniendo el futuro del aprendizaje: los “Agentes de Inteligencia Artificial”.

En primer lugar: ¿Que es un agente de IA?

Según la universidad UNIR un agente de inteligencia artificial es:

 Un sistema capaz de percibir su entorno, procesar información y tomar decisiones de forma autónoma a fin de alcanzar determinados objetivos. A diferencia de los programas tradicionales, estos agentes reaccionan, aprenden y se adaptan a partir de los datos que reciben. Esta capacidad de actuar con autonomía los convierte en elementos clave dentro de la automatización inteligente. Los agentes inteligentes en inteligencia artificial pueden ser tan simples como un termostato programado o tan complejos como un sistema de recomendaciones que aprende del comportamiento del usuario. Su valor reside en la capacidad de adaptarse, optimizar procesos y aportar soluciones dinámicas, tomando un papel protagónico en el desarrollo del futuro de la automatización (UNIR en Ecuador 2025).

Ahora es importante conocer como funcionan estos agentes de IA:

¿Cómo funciona un agente de IA?

El funcionamiento de un agente de inteligencia artificial se basa en un ciclo continuo de percepción, procesamiento y acción. Primero, percibe su entorno a través de sensores o canales de entrada de datos. Luego, interpreta esa información mediante algoritmos diseñados a fin de analizar, predecir o razonar. Finalmente, responde ejecutando una labor por medio de actuadores o interfaces de salida (UNIR en Ecuador 2025).

Tipos de agentes de IA y sus características

Los diversos tipos de agentes inteligentes se pueden clasificar según su nivel de complejidad, autonomía y capacidad de aprendizaje. Esta segmentación posibilita entender cómo se comportan y qué aplicaciones tienen en distintos contextos.

• Agentes reactivos simples: responden directamente a estímulos sin almacenar información previa. Son rápidos y eficientes, ideales para tareas muy específicas, pero no pueden aprender ni anticiparse a situaciones nuevas.
• Agentes basados en modelos: incluyen una representación interna del entorno para anticipar consecuencias en sus acciones. Pueden tomar decisiones más informadas y adaptarse a situaciones de mayor complejidad.
• Agentes basados en objetivos o en utilidad: van un paso más allá. Además de actuar, planifican sus acciones para alcanzar metas definidas, evaluando cuál es el mejor procedimiento a seguir.
• Agentes de aprendizaje: integran algoritmos de machine learning para mejorar su rendimiento con el tiempo. Son capaces de evolucionar y optimizar sus respuestas. Son muy utilizados en sistemas avanzados como los agentes LLM y los chatbots con inteligencia artificial, personalizando sus interacciones (UNIR en Ecuador 2025).

4 Agentes de IA que son usados en educación e investigación:

Estos son 4 agentes que sugiero tener en cuenta, estas herramientas no solo prometen ahorrar tiempo, sino también abrir nuevas formas de pensar y estructurar la investigación científica.