Hay mucho interés y preocupación en torno al uso de Agentes de IA. Para las organizaciones que se enfrentan a la cuestión de si utilizar o no la IA agente, recomiendo considerar el modelo desde la perspectiva de sistemas complejos, en lugar de complicados. De hecho, aceptar el hecho de que la IA agente es compleja y no complicada será clave para aprovechar su poder y aplicar las protecciones y controles necesarios.
¿Cuál es la diferencia entre complejo y complicado? La informática, por ejemplo, implica sistemas complicados relacionados con la causa y el efecto desde una perspectiva de ingeniería. La antropología, por otro lado, involucra sistemas complejos, donde no se pueden controlar todas las variables y hay que centrarse en «factores», como los llaman en finanzas.
En sistemas complejos, tenemos intervalos de confianza sobre lo que creemos que está sucediendo. Podemos estar, por ejemplo, un 60% o un 85% seguros, pero nunca podremos estar absolutamente seguros. A menudo, podemos llegar a la respuesta correcta por razones equivocadas. Incluso podemos llegar a la respuesta incorrecta por las razones correctas para cualquier resultado por debajo de nuestro intervalo de confianza. Los resultados son innatamente multivariados y es imposible saber por qué resultaron como lo hicieron.
