En el discurso contemporáneo sobre educación y tecnología, los términos Inteligencia Artificial (IA) y agentes de IA (AI agents) se utilizan con frecuencia, pero no siempre con la precisión conceptual que ameritan. La IA, en sentido amplio, se refiere al desarrollo de sistemas computacionales capaces de ejecutar tareas que requieren inteligencia humana, tales como el razonamiento, la percepción y la toma de decisiones (Russell & Norvig, 2021). Esta definición, aunque general, permite entender la IA como un campo de estudio multidisciplinar que abarca subramas como el aprendizaje automático, el procesamiento del lenguaje natural y la visión por computadora.
Por otro lado, los agentes de IA constituyen una subcategoría dentro de la IA, pero con características específicas: son entidades autónomas que perciben su entorno, razonan sobre él y actúan de forma proactiva para cumplir ciertos objetivos (Wooldridge, 2022). A diferencia de los modelos de IA estáticos, los agentes están dotados de autonomía, adaptabilidad y persistencia. Esto les permite realizar tareas continuas, interactuar con otros agentes o humanos, y tomar decisiones sin intervención directa. En este sentido, los agentes representan una instancia más avanzada y contextualizada de la inteligencia artificial aplicada.
Una diferencia esencial entre IA general y agentes de IA radica en su nivel de interactividad y autonomía. Mientras que un sistema de IA puede resolver problemas en función de datos entrenados, un agente actúa en un ciclo continuo de percepción, razonamiento y acción, adaptándose a nuevas situaciones (Franklin & Graesser, 1997). En contextos educativos, esta distinción cobra especial relevancia: un modelo de IA puede corregir un texto, pero un agente de IA puede guiar al estudiante durante todo un proceso de escritura, ofreciendo retroalimentación progresiva, monitoreo y orientación adaptativa.
Desde la perspectiva pedagógica, los agentes de IA están siendo integrados como tutores inteligentes, facilitadores del aprendizaje personalizado y asistentes cognitivos. Luckin et al. (2016) señalan que los agentes inteligentes pueden apoyar procesos educativos mediante la evaluación formativa constante, el diseño de rutas de aprendizaje diferenciadas y el acompañamiento discursivo del estudiante. En contraste, otros modelos de IA, como los clasificadores automáticos, son útiles para tareas específicas, pero carecen de la capacidad para interactuar en procesos complejos y de largo plazo.
En el aula digital, la diferencia entre IA y agentes de IA también se manifiesta en la capacidad de contextualización. ChatGPT, por ejemplo, es un modelo de IA que puede responder preguntas e incluso sostener diálogos complejos, pero sus funciones pueden potenciarse mediante agentes personalizados que integran información contextual, instrucciones precisas y objetivos definidos (OpenAI, 2024). Así, un docente puede diseñar un agente basado en GPT que actúe como corrector de estilo, asesor metodológico o simulador de entrevistas académicas, funciones imposibles de lograr con un modelo general no modificado.
Además, los agentes de IA permiten interacciones continuas y colaborativas, lo que los convierte en recursos idóneos para entornos educativos sostenibles. Según Jennings & Wooldridge (2017), estos agentes pueden trabajar en redes multiagente, colaborar entre sí y distribuir tareas complejas, lo que abre posibilidades para el desarrollo de ecosistemas educativos inteligentes. En este marco, la IA deja de ser un componente aislado y se convierte en una infraestructura dinámica que acompaña todo el proceso formativo, desde el diagnóstico hasta la evaluación.
No obstante, el uso de agentes de IA en educación plantea desafíos éticos, especialmente en relación con la transparencia algorítmica y la autonomía del estudiante. Autoridades como Floridi et al. (2018) insisten en la necesidad de establecer marcos normativos claros para el diseño y uso de agentes autónomos, que garanticen la privacidad de los datos, la equidad en el acceso y el respeto por la agencia humana. En consecuencia, el diseño de agentes educativos debe responder a principios de justicia epistémica, evitando sesgos y promoviendo el pensamiento crítico.
En síntesis, la diferencia entre IA y agentes de IA no es terminológica, sino ontológica y funcional. Mientras la IA representa el campo general de la inteligencia computacional, los agentes de IA son entidades concretas, autónomas y adaptativas que operan en entornos específicos, con propósitos definidos. En educación, esta distinción permite transitar del uso instrumental de la tecnología hacia una integración reflexiva y transformadora, donde del aula al código, los agentes se convierten en mediadores activos del conocimiento.
Referencias
Floridi, L., Cowls, J., Beltrametti, M., Chatila, R., Chazerand, P., Dignum, V., … & Schafer, B. (2018). AI4People—An ethical framework for a good AI society. Minds and Machines, 28(4), 689–707.
Franklin, S., & Graesser, A. (1997). Is it an agent, or just a program? A taxonomy for autonomous agents. Intelligent Agents III Agent Theories, Architectures, and Languages, 21–35.
Jennings, N. R., & Wooldridge, M. (2017). Agent-based software engineering. IEE Proceedings – Software, 144(1), 35–41.
Luckin, R., Holmes, W., Griffiths, M., & Forcier, L. B. (2016). Intelligence Unleashed: An Argument for AI in Education. Pearson.
OpenAI. (2024). Custom GPTs Documentation. https://platform.openai.com/docs
Russell, S., & Norvig, P. (2021). Artificial Intelligence: A Modern Approach (4th ed.). Pearson.
Wooldridge, M. (2022). An Introduction to MultiAgent Systems (3rd ed.). Wiley
