Los agentes IA como organismos cibernéticos
Rubén Rodríguez Abril
Este artículo propone interpretar los agentes de inteligencia artificial como auténticos organismos cibernéticos, es decir, como sistemas cuya organización funcional presenta profundas analogías con la de los seres vivos. Con este propósito, se analiza la naturaleza de la IA agéntica, se define el concepto de organismo cibernético y las propiedades que lo caracterizan, se propone una clasificación de la autonomía maquínica en cuatro niveles funcionales y, finalmente, se examinan los drones autónomos como paradigma tecnológico capaz de ilustrar tanto el potencial como los desafíos que acompañan a esta nueva generación de máquinas.
La irrupción de la IA agéntica
En los últimos años, en el marco de la inteligencia artificial —y en particular del Deep Learning— ha surgido una nueva categoría de sistemas capaces de percibir su entorno, tomar decisiones y actuar de forma autónoma para alcanzar objetivos. Estos sistemas reciben el nombre de agentes IA.
A diferencia de los sistemas convencionales de Aprendizaje Profundo —cuya ejecución comienza con unos datos de entrada y finaliza con un resultado—, un agente mantiene un ciclo continuo de funcionamiento: percibe el estado del entorno (mediante sensores o fuentes de información), evalúa la situación, decide una acción, ejecuta dicha acción y vuelve inmediatamente a iniciar el mismo proceso. Su comportamiento no consiste en una inferencia aislada, sino en una interacción permanente con el medio en que opera.
La IA agéntica ha seguido dos líneas de desarrollo prácticamente independientes que hoy comienzan a converger. La primera procede de la robótica y los sistemas autónomos, donde vehículos sin conductor, drones y robots móviles llevan décadas integrando percepción, navegación y control en tiempo real. La segunda surge de los grandes modelos de lenguaje, cuya evolución ha permitido la aparición de agentes capaces de planificar tareas, utilizar herramientas, acceder a memorias persistentes e interactuar con otros sistemas de forma relativamente autónoma. Plataformas como Hermes pertenecen a esta segunda categoría.
Por su naturaleza, los agentes IA se desdoblan en dos tipos principales:
-Los agentes de software —como asistentes virtuales o chatbots— operan exclusivamente en el dominio digital. Procesan información y toman decisiones dentro de entornos simulados o en la nube. Su interacción con el mundo físico es indirecta, a través de interfaces como pantallas o sistemas de comunicación.
-Los agentes de hardware —como los robots autónomos— están diseñados para interactuar directamente con el entorno físico mediante sensores y actuadores. Su comportamiento está limitado por las leyes del mundo real —gravedad, resistencia del aire— y requieren una mayor capacidad de procesamiento en tiempo real para adaptarse a condiciones cambiantes.
Aunque sus arquitecturas sean diferentes, ambos tipos de agentes comparten una misma organización funcional. Un dron utiliza cámaras, sensores inerciales y actuadores para interactuar con el mundo físico; un agente software emplea interfaces, herramientas y fuentes de información digitales para desenvolverse en un entorno virtual. En ambos casos existe un ciclo continuo de percepción, decisión y acción que les permite adaptar su comportamiento a circunstancias cambiantes.
Esta convergencia invita a contemplar los agentes autónomos desde una perspectiva diferente. Más que algoritmos capaces de ejecutar tareas concretas, constituyen una nueva clase de sistemas cuya organización recuerda, en muchos aspectos, a la de los organismos vivos. Comprender esta analogía constituye el objetivo del siguiente apartado, donde introduciremos el concepto de organismo cibernético como marco general para interpretar la IA agéntica contemporánea.
El organismo cibernético
Un organismo cibernético es un sistema autónomo capaz de mantener una interacción continua con su entorno mediante mecanismos de retroalimentación, homeostasis, adaptación y acoplamiento estructural. A diferencia de una máquina convencional, no ejecuta simplemente una secuencia predefinida de operaciones, sino que modifica continuamente su comportamiento en función de la información que recibe del medio y de las consecuencias producidas por sus propias acciones. Vehículos autónomos, drones, robots móviles o agentes software constituyen algunos de los ejemplos más representativos de esta nueva categoría de sistemas.
Su analogía con los organismos biológicos reside en su organización funcional. Un organismo cibernético no posee neuronas ni metabolismo, pero comparte con los seres vivos un mismo principio organizador: preservar su operatividad mediante una interacción permanente con el entorno. Su arquitectura incorpora mecanismos de autorregulación, adaptación y aprendizaje que le permiten mantener su identidad funcional frente a perturbaciones externas. Lejos de limitarse a reaccionar mecánicamente a los estímulos, establece un acoplamiento continuo con el mundo que lo rodea, haciendo que su comportamiento emerja de esa interacción y no únicamente de la ejecución de un programa previamente establecido.
Su organización presentan cinco propiedades fundamentales:
Autonomía. Una vez establecido un objetivo general, el agente decide por sí mismo cómo alcanzarlo, sin necesidad de recibir instrucciones externas para cada una de sus acciones.
Retroalimentación. El comportamiento se ajusta continuamente mediante información procedente del entorno. Cada nueva observación permite corregir desviaciones y adaptar la conducta del agente a las circunstancias cambiantes.
Homeostasis funcional. Como los organismos vivos, preservan su estabilidad frente a perturbaciones externas, compensando continuamente errores para mantener su capacidad operativa. Íntimamente relacionada con la anterior.
Acoplamiento estructural. Agente y entorno evolucionan conjuntamente. El comportamiento del sistema depende del estado del medio, pero sus acciones modifican simultáneamente ese mismo medio, estableciendo un ciclo continuo de influencia recíproca.
Representación interna. Los organismos cibernéticos más avanzados no reaccionan únicamente al estado presente del entorno, sino que por medio de modelos de inteligencia artificial, y a partir de datos procedentes de sensores (visión artificial, SLAM, navegación inercial, etc.) construyen modelos internos sobre los que fundamentan sus decisiones, anticipando acontecimientos futuros antes de actuar.
Los cuatro niveles de autonomía maquínica
La autonomía de las máquinas no constituye una propiedad uniforme, sino el resultado de la incorporación de distintas capacidades funcionales. Desde esta perspectiva, pueden distinguirse cuatro niveles de autonomía maquínica. No se trata de categorías excluyentes ni de una sucesión estrictamente histórica, sino de funciones que pueden coexistir dentro de un mismo sistema. Los agentes más avanzados integran simultáneamente varios de estos niveles, incorporando cada nueva capacidad como un subsistema dentro de una arquitectura cada vez más compleja.
Sistema automático
Se denomina sistema automático o programable a aquel cuyo comportamiento está completamente determinado por una secuencia preestablecida de operaciones que se ejecuta sin intervención humana continua. La máquina realiza exactamente aquello para lo que fue diseñada, pero carece de mecanismos que le permitan modificar su conducta en función del estado del entorno. Su relación con el mundo es esencialmente unidireccional: recibe una orden, ejecuta un programa y produce un resultado.
Los sistemas automáticos programables existen desde hace siglos. Los autómatas mecánicos medievales, los instrumentos musicales accionados mediante cilindros o levas y el telar de Jacquard constituyen algunos de sus antecedentes más representativos. Sin embargo, fue Leonardo Torres Quevedo quien, en sus Ensayos sobre Automática, sistematizó por primera vez una teoría general de las máquinas automáticas y de su funcionamiento autónomo. Su célebre Ajedrecista demostró que una máquina podía ejecutar una secuencia lógica de decisiones sin intervención humana durante la partida. En la actualidad, prácticamente todos los sistemas informáticos pertenecen a esta categoría básica: ejecutan instrucciones previamente definidas, aunque todavía carezcan de mecanismos que les permitan adaptar por sí mismos su comportamiento al entorno.
Los Ensayos sobre automática (1914) de Leonardo Torres Quevedo (en la imagen) constituyen una de las primeras exposiciones sistemáticas de la teoría de las máquinas automáticas y programables, anticipando numerosos conceptos que posteriormente desarrollarían la cibernética y la informática.
Sistema autorregulado
El segundo nivel corresponde al sistema autorregulado. La máquina incorpora mecanismos de retroalimentación (feedback) que comparan continuamente el estado del sistema con un objetivo previamente definido y corrigen las desviaciones observadas. Sobre este principio se fundamenta la cibernética clásica: utilizar información del entorno para mantener la estabilidad del sistema.
Los reguladores hidráulicos de la Antigüedad, el gobernador centrífugo de Watt y los estudios de James Clerk Maxwell sobre los sistemas de control anticiparon este principio, pero fue Norbert Wiener quien lo convirtió en el fundamento de una nueva disciplina. En Cybernetics (1948) definió la cibernética como la ciencia del control y la comunicación en animales y máquinas, situando la retroalimentación en el centro del comportamiento autónomo.
En la actualidad, este nivel de autonomía está presente en prácticamente todos los vehículos autónomos. El controlador de vuelo de un dron utiliza giróscopos, acelerómetros y otros sensores inerciales para mantener su estabilidad mediante reguladores PID y otros algoritmos de control. La máquina ya no se limita a ejecutar un programa: corrige continuamente su comportamiento en función de la información que recibe del entorno.
Sistema representacional-anticipativo
El tercer nivel corresponde al sistema anticipativo-representacional. La máquina deja de reaccionar exclusivamente al estado presente del entorno y construye un modelo interno sobre el que fundamenta sus decisiones. A partir de esa representación, estima trayectorias, interpreta comportamientos o anticipa acontecimientos antes de que lleguen a producirse. La retroalimentación deja así de actuar únicamente sobre errores observados para incorporar también estados futuros probables.
En el ámbito de los agentes de software basados en grandes modelos de lenguaje (LLM), este nivel adquiere una forma particularmente interesante. Estos sistemas no construyen representaciones geométricas del espacio físico —como hace un dron con sus nubes de puntos—, sino representaciones semánticas del contexto, la tarea y las intenciones del usuario. Las capas internas de los LLMs contienen estructuras latentes que codifican relaciones entre conceptos, proposiciones y propósitos, lo que les permite anticipar no trayectorias en el espacio, sino líneas de razonamiento, posibles respuestas o secuencias de interacción. El agente no solo «sabe» lo que se le ha dicho, sino que infiere lo que probablemente se le va a decir a continuación, o lo que se espera de él en un diálogo. De este modo, la anticipación deja de ser espacial para volverse lingüística, discursiva y pragmática.
Sistema autopoiético
Es el nivel más avanzado. En él, la máquina no solo adapta su comportamiento al entorno, sino que también puede reorganizar aspectos de su propia estructura. Esta capacidad de preservar su organización interna modificando sus propios componentes recibe, en el ámbito biológico, el nombre de autopoiesis.
En el ámbito de los organismos cibernéticos podría distinguirse entre una autopoiesis algorítmica, en la que el agente reorganiza sus propios algoritmos, modelos, estrategias o skills, y una autopoiesis estructural, más especulativa, en la que modifica físicamente su propia arquitectura mediante la incorporación, sustitución o fabricación de nuevos componentes. Este último escenario remite a conceptos como las sondas autorreplicantes de von Neumann y constituye, por el momento, una posibilidad esencialmente teórica.
La evolución hacia sistemas cada vez más autónomos y adaptativos plantea, sin embargo, una cuestión que ya preocupaba a los fundadores de la cibernética. Norbert Wiener advirtió que el incremento de la autonomía de las máquinas exige un desarrollo paralelo de los mecanismos de supervisión y control. Cuanto mayor es la capacidad de un sistema para tomar decisiones sin intervención humana, más difícil resulta garantizar que su comportamiento permanezca alineado con los objetivos para los que fue concebido. «Una máquina con propósito —escribió— puede desarrollar un propósito propio y entrar en conflicto con el propósito de los seres humanos».
Epílogo: El dron autónomo como paradigma del organismo cibernético
Entre todos los agentes desarrollados hasta la fecha, pocos representan mejor el concepto de organismo cibernético que los drones autónomos. En ellos convergen prácticamente todos los principios descritos en este capítulo.
Perciben el entorno mediante cámaras, sensores inerciales, radares o sistemas LiDAR; mantienen su estabilidad gracias a mecanismos clásicos de retroalimentación; construyen representaciones dinámicas del espacio que los rodea; toman decisiones en tiempo real y ajustan continuamente su comportamiento en función de las consecuencias de sus propias acciones.
Su inteligencia no reside en un algoritmo aislado, sino en el funcionamiento coordinado de un conjunto de subsistemas que mantienen un intercambio permanente de información con el entorno. Como ocurre en los organismos biológicos, percepción, decisión y acción forman parte de un mismo ciclo funcional, cuyo objetivo no consiste únicamente en ejecutar órdenes, sino en preservar la operatividad del agente frente a un mundo cambiante e incierto.
Por este motivo, los drones constituyen probablemente el ejemplo más completo de IA agéntica disponible en la actualidad. En ellos confluyen más de un siglo de evolución tecnológica: desde la automática y la teoría clásica del control hasta el aprendizaje profundo, la robótica autónoma y los sistemas de navegación inteligente.
El siguiente artículo estará dedicado precisamente a estos organismos cibernéticos. Analizaremos su arquitectura general y estudiaremos cómo la integración de sensores, actuadores, controladores y algoritmos de inteligencia artificial hace posible que una máquina no sólo se desplace de forma autónoma, sino que interactúe continuamente con el mundo que la rodea.
Lecturas Recomendadas
- Torres Quevedo, Leonardo. Ensayos sobre automática. Su definición. Extensión teórica de sus aplicaciones (1914).
- Wiener, Norbert. Cibernética o el control y comunicación en animales y máquinas (1948).
- Wiener, Norbert. Cibernética y sociedad. El uso humano de los seres humanos (1950).
- Maturana, Humberto R.; Varela, Francisco J. De máquinas y seres vivos. Autopoiesis: la organización de lo vivo.
- Ashby, W. Ross. Introducción a la cibernética.
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