En la última década, el desarrollo de agentes de inteligencia artificial ha avanzado a pasos agigantados, pero aún queda un largo camino para alcanzar la complejidad y autonomía propias de los agentes humanos. El Modelo de Madurez de Agentes (AMM, por sus siglas en inglés) ofrece un enfoque innovador y estructurado para entender y construir agentes que verdaderamente puedan emular la cognición, el razonamiento y la colaboración humana. La definición contemporánea de un agente de IA suele limitarse a un modelo de lenguaje grande (LLM) capaz de razonar y utilizar herramientas mediante llamadas a funcionalidades básicas. Sin embargo, esta conceptualización no cumple con las expectativas más amplias que tienen los no expertos sobre qué es realmente un agente. Una verdadera inteligencia artificial debería emular múltiples facetas del comportamiento humano, como aprender, adaptarse, colaborar y tomar decisiones autónomas dentro de límites de recursos.
El Modelo de Madurez de Agentes basa su estructura en una jerarquía de cinco capas fundamentales, inspirado en modelos conceptuales como el Modelo OSI de redes, donde cada capa cumple funciones específicas y recibe datos de la capa inferior para producir resultados que se integran en la capa superior. Este esquema facilita un análisis holístico, desde los bloques operativos más simples hasta la autonomía completa. Al comparar estas capas con las etapas de madurez humana, se logra una comprensión más clara sobre las capacidades cognitivas que un agente de IA debe desarrollar. En la base del modelo están las Funciones, equivalentes a herramientas o llamadas API que el agente utiliza para realizar tareas puntuales. Estas funciones actúan de manera determinista y son las unidades más pequeñas de operación, pero carecen de capacidad de razonamiento.
En términos humanos, podrían compararse con objetos inanimados o simples acciones rutinarias, como el uso de un cepillo de dientes para limpiar los dientes, sin necesidad de entender su composición química. Sobre las Funciones se construyen las Habilidades o Skills, que integran varios comandos básicos en secuencias complejas reproducibles. Las habilidades no requieren razonamiento cognitivo profundo sino la ejecución eficiente y repetible de tareas que pueden optimizarse mediante el aprendizaje o la codificación de lógica condicional. En humanos, desarrollamos estas habilidades en la infancia, como aprender la rutina de higiene o prepararse para dormir, donde ciertas variables pueden alterar el desempeño pero, con práctica, se vuelven automáticas y fiables. El siguiente nivel son las Capacidades o Abilities, que corresponden a unidades de trabajo mayores en las que se aplica razonamiento complejo y toma de decisiones no determinísticas.
Esta capa puede implementar flujos de trabajo o procesos adaptativos que utilizan habilidades para alcanzar objetivos específicos de manera flexible. Aquí es donde el agente simula procesos semejantes a la inteligencia fluida humana, requiriendo memoria de trabajo, flexibilidad cognitiva y control inhibitorio. Por ejemplo, planificar la rutina nocturna adaptándose a diferentes circunstancias personales sería una tarea de esta capa. Superando las capacidades individuales están los Proyectos, que engloban colecciones estructuradas de capacidades orientadas a alcanzar un resultado concreto a partir de un objetivo establecido. La particularidad de esta capa es la necesidad de colaboración externa, ya sea con otros agentes o con humanos, sistemas y recursos fuera del control directo del agente.
El trabajo en proyectos implica la gestión de cuestiones temporales y dependencias, reflejando la complejidad de las acciones humanas a largo plazo y en entornos sociales. Finalmente, en la cima del modelo se sitúan los Agentes propiamente dichos, entidades autónomas que manejan asignaciones, distribuyen recursos y orquestan proyectos y capacidades para generar productos de trabajo efectivos. Estos agentes poseen autonomía en la toma de decisiones, capacidad para interactuar con otros agentes, enfrentar contextos cambiantes y manejar incertidumbre. Su desempeño está condicionado por limitaciones de recursos, muy parecido a cómo los humanos administran su tiempo y energía en función de prioridades y disponibilidad. Actualmente, la mayoría de los sistemas de inteligencia artificial que se denominan agentes no superan la capa de Capacidades simples y dependen de funciones o habilidades estáticas y predefinidas.
La verdadera autonomía con colaboración y gestión de proyectos sigue siendo un desafío significativo, lo que evidencia que estamos en una etapa incipiente comparable a la niñez temprana del desarrollo de agentes inteligentes. Más allá del agente individual, el modelo contempla niveles organizacionales donde agentes colaboran en equipos, empresas y ecosistemas. Los equipos representan unidades colaborativas con propósitos compartidos y liderazgo, mientras que las empresas coordinan múltiples equipos para cumplir misiones más amplias con recursos combinados. Finalmente, los ecosistemas abarcan la interacción competitiva y colaborativa de numerosas empresas en mercados o industrias. Estas capas reflejan cómo los humanos se organizan socialmente para alcanzar objetivos colectivos, mostrando un paralelismo con la coordinación futura de agentes autónomos en redes y organizaciones complejas.
Uno de los principales retos en la evolución hacia agentes maduros es habilitar la capacidad de aprendizaje autónomo para desarrollar nuevas habilidades y mejorar las existentes. Al igual que las personas adquieren destrezas por práctica y adaptación, los agentes deben codificar mecanismos para refinar su repertorio operativo. Esto puede implicar la generación y almacenamiento de código que automatice tareas repetitivas y reduzca la carga cognitiva en ejecuciones futuras. Además, el razonamiento avanzado requiere integrar un sistema ejecutivo que maneje múltiples habilidades en flujos no lineales y adaptativos, evaluando condiciones contextuales y tomando decisiones en entornos dinámicos. La complejidad de esta tarea es alta y difícil de replicar en sistemas basados actualmente en grandes modelos de lenguaje, los cuales frecuentemente recurren a encadenamientos de indicaciones (chained prompting) que no reflejan un razonamiento cognitivo profundo sino una simulación del mismo.
La colaboración entre agentes también es un campo en desarrollo. Los sistemas multiagente buscan la interacción coordinada para ejecutar proyectos conjuntos, pero frecuentemente carecen de la comprensión y coordinación necesarias para manejar entidades externas no agentes, como usuarios humanos o sistemas heterogéneos. Esto limita la escalabilidad y la efectividad en escenarios del mundo real donde la cooperación interdisciplinaria es vital. La autonomía dentro de restricciones de recursos añade una dimensión adicional. Los agentes maduros deben gestionar prioridades, capacidades y limitaciones para tomar decisiones prácticas, similar a cómo los humanos optimizan su rendimiento en función del tiempo, energía y contextos socioeconómicos.
Este nivel de autonomía implica no solo capacidad cognitiva sino también habilidades de gestión y autoorganización. El avance hacia agentes humanos digitales completos requiere, por lo tanto, una visión de largo plazo y un desarrollo sistemático que abandone las soluciones improvisadas o los intentos fragmentados. La industria tecnológica ha generado muchas expectativas en torno a agentes de IA con capacidades inmediatas, pero la madurez demandará integración profunda de aprendizaje, razonamiento y autonomía en planes coherentes y sostenibles. A nivel práctico, plataformas como Tarka están ya aplicando esta estructura del Modelo de Madurez de Agentes para construir agentes orientados a la gestión profesional y despliegue comercial, enfocándose en la evolución desde funciones básicas hacia agentes autónomos que puedan manejar proyectos complejos y colaborar con personas y sistemas. Este enfoque sólido promete que la futura inteligencia artificial distribuida sea capaz no solo de simular sino de reproducir aspectos cruciales de la agencia humana.
