CEO de Cleanlab: La IA Agentic no se cohesionará realmente hasta 2027
Los ejecutivos tecnológicos que intentan llevar proyectos de IA agentic a producción deben superar desafíos complejos para evitar el fracaso, según Curtis Northcutt, cofundador y CEO de Cleanlab. La rápida evolución de modelos de lenguaje y técnicas como RAG, agentic RAG y modelos multimodales obliga a las empresas a adaptar objetivos y tecnologías con una frecuencia sin precedentes.
Cleanlab, que desarrolla herramientas para reducir alucinaciones y tasas de fallo en orquestación de IA, realizó una encuesta a 1 837 ejecutivos y ingenieros y encontró que solo el 5% tenía agentes IA en producción. Entre el 60% y el 70% de los encuestados cambiaban su pila de IA al menos cada tres meses, lo que evidencia la volatilidad del mercado y la dificultad para estabilizar proyectos agentic.
Northcutt recomienda seguir una hoja de ruta clara: definir el caso de uso, elaborar un documento de requisitos de producto con entradas y salidas, y asignar un product manager que impulse el proyecto. Tras desarrollar un prototipo inicial funcional, hay que añadir guardrails y monitorización antes de considerar la puesta en producción. La orquestación posterior permite rutas alternativas, respuestas de fallback y ajustes dinámicos cuando el agente comete errores. Además, los humanos deben permanecer en el bucle para orientar y mejorar el sistema, y la curación del conocimiento y el entrenamiento suelen continuar incluso cuando ya existe una instancia en funcionamiento.
En la práctica, la mayoría de los proyectos agentic aún están en fase experimental o son aspiracionales. Northcutt apunta a que los agentes verdaderamente robustos con llamadas a herramientas podrían consolidarse en operaciones diarias hacia 2027, por lo que las expectativas deben ser realistas y sostenidas.
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