25 agosto 2026
photo_camera Hans Löbel, jefe de programa del Curso en Inteligencia Artificial Agéntica.
La Inteligencia Artificial ha transformado la manera en que se desarrollan procesos de diversa índole, desde la automatización y optimización de tareas hasta la generación de contenido. Sin embargo, los avances recientes han permitido ampliar estas capacidades hacia sistemas que, además de generar respuestas, pueden planificar y ejecutar acciones para alcanzar determinados objetivos.
“La IA agéntica representa un cambio importante respecto de las aplicaciones de IA generativa que hemos usado hasta ahora. En lugar de limitarse a responder una pregunta o generar contenido, un agente puede recibir un objetivo, planificar una secuencia de pasos, utilizar herramientas externas, consultar información y ejecutar acciones para intentar alcanzarlo”, explicó el profesor de los departamentos de Ciencia de la Computación y de Ingeniería de Transporte y Logística de la UC, Hans Löbel.
El académico destacó así la evolución desde sistemas que principalmente “responden” hacia otros que también pueden “hacer”. Esto es posible mediante arquitecturas que integran modelos de IA con capacidades como planificación, memoria, uso de herramientas e interacción con distintos entornos, permitiendo abordar tareas de múltiples pasos.
Sobre esto, el profesor Löbel explicó que la autonomía de estos sistemas no debe entenderse como algo binario. “Un agente puede tener libertad para decidir cómo resolver una tarea, pero requerir autorización antes de ejecutar determinadas acciones, y otro puede operar de manera prácticamente independiente dentro de un entorno muy acotado. Por eso, más que preguntarnos si debe ser autónomo o no, debemos decidir qué decisiones puede tomar, a qué información y herramientas puede acceder y en qué puntos debe intervenir una persona”, señaló.
Aunque aclaró que entregar una mayor grado de independencia solo debería hacerse cuando las consecuencias de un eventual error puedan acotarse. “Para acciones de bajo riesgo, una autonomía alta puede ser muy útil, pero cuando hay consecuencias financieras, legales, de seguridad o difíciles de revertir, la supervisión humana sigue siendo fundamental”, añadió.
El desafío, entonces, no consiste únicamente en otorgar autonomía, sino en delimitar el espacio en que estos sistemas pueden actuar, manteniendo la trazabilidad de sus acciones e incorporando mecanismos de validación y supervisión humana cuando corresponda. “En muchos casos, el sistema más útil no será el más sofisticado, sino aquel que encuentre el equilibrio adecuado entre automatización, control y riesgo”, sostuvo.
Curso en Inteligencia Artificial Agéntica
Para abordar estos desafíos y aprender a construir soluciones a partir de modelos fundacionales surge el curso en Inteligencia Artificial Agéntica de la Dirección de Educación Profesional de Ingeniería UC.
“Este programa no está pensado como un recorrido histórico sobre agentes, sino en torno a las técnicas que explican el auge actual de la IA agéntica, como planificación, memoria, uso de herramientas, orquestación, resolución de tareas de múltiples pasos, evaluación y mecanismos de control”, precisó el profesor Löbel, quien además es jefe de este programa.
El académico también puso énfasis en la importancia de identificar cuándo realmente se requiere un agente y qué grado de autonomía resulta apropiado para cada situación.
“Buscamos que los estudiantes no solo aprendan cómo se construyen estos sistemas, sino que desarrollen criterio para identificar buenos casos de uso, seleccionar arquitecturas adecuadas y evaluar sus limitaciones y riesgos. Ese equilibrio entre fundamentos técnicos y capacidad de llevarlos a problemas concretos es especialmente importante en un curso de este tipo”, concluyó.
Si quieres conocer más sobre este programa, que además articula con el Magíster en Inteligencia Artificial UC, puedes encontrar más información aquí.
