Hablar de inteligencia artificial puede resultar desconcertante. Bajo una misma denominación agrupamos herramientas muy diferentes: un algoritmo que identifica una lesión en una imagen médica, un sistema que calcula el riesgo de reingreso de un paciente, una aplicación que redacta un informe o un asistente capaz de buscar información y ejecutar una serie de tareas.

Todas son formas de inteligencia artificial, pero no hacen lo mismo ni se relacionan de la misma manera con las personas. Para comprender esta diversidad podemos observar tres grandes momentos de su evolución: la inteligencia artificial tradicional, la generativa y la agéntica.

No debemos interpretarlas como generaciones que se sustituyen. La IA generativa no ha hecho desaparecer los sistemas predictivos, ni la IA agéntica sustituirá necesariamente a las anteriores. Las tres convivirán y se combinarán. Sin embargo, existe entre ellas una diferencia fundamental: la IA tradicional analiza y predice; la generativa crea y conversa; la agéntica persigue objetivos y actúa.

La inteligencia artificial tradicional analiza

La denominada inteligencia artificial tradicional engloba los sistemas diseñados para resolver tareas concretas a partir de datos. Incluye desde los antiguos sistemas basados en reglas hasta los actuales modelos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo.

Su funcionamiento puede explicarse de una manera sencilla: el sistema recibe información, la analiza y produce un resultado. Puede clasificar una imagen, reconocer un patrón, calcular una probabilidad o formular una recomendación.

‘Generar no significa necesariamente actuar’

En sanidad encontramos numerosos ejemplos. Un algoritmo puede analizar una mamografía y señalar una imagen sospechosa, estimar el riesgo de que un paciente sufra una complicación o predecir cuántas personas acudirán a un servicio de urgencias durante las próximas horas.

Estos sistemas pueden ser muy complejos y alcanzar una gran precisión, pero su misión suele estar bien delimitada. Un algoritmo diseñado para detectar signos de retinopatía diabética examina una imagen de la retina y calcula la probabilidad de que existan determinadas lesiones. No decide por sí mismo qué otras tareas debe realizar, no conversa necesariamente con el profesional y tampoco inicia un proceso asistencial completo.

Este es el territorio clásico de la IA: analizar y responder a una pregunta concreta.

La inteligencia artificial generativa crea

La inteligencia artificial generativa introdujo un cambio fácilmente perceptible para la sociedad. En lugar de limitarse a clasificar o predecir, puede producir contenido nuevo: textos, imágenes, audios, vídeos, resúmenes o respuestas elaboradas.

La IA tradicional responde principalmente a preguntas como “¿existe una lesión?”, “¿cuál es el riesgo de este paciente?” o “¿a qué categoría pertenece esta imagen?”. A la generativa podemos pedirle también: “explícame este resultado”, “resume esta historia clínica”, “redacta un informe” o “prepara unas instrucciones comprensibles para el paciente”.

Los grandes modelos de lenguaje han añadido otra transformación importante: permiten relacionarnos con la informática mediante una conversación. Durante décadas hemos tenido que aprender a utilizar menús, formularios, comandos y aplicaciones creadas para funciones específicas. Ahora es la máquina la que comienza a adaptarse a nuestra forma de comunicarnos.

En una consulta, por ejemplo, un sistema generativo puede transcribir la conversación entre el profesional y el paciente, identificar los datos relevantes y preparar un borrador de la evolución clínica. También puede convertir ese contenido en un resumen redactado con un lenguaje más comprensible. En investigación puede ayudar a comparar publicaciones, y en formación puede crear casos clínicos, preguntas o simulaciones.

No obstante, existe una limitación esencial: generar no significa necesariamente actuar. Podemos pedirle que redacte una solicitud de consulta, pero redactarla y tramitarla son dos cosas distintas. En esa diferencia comienza el siguiente salto.

La inteligencia artificial agéntica actúa

La inteligencia artificial agéntica representa una etapa más reciente. No se limita a ofrecer una respuesta aislada, sino que recibe un objetivo y puede planificar los pasos necesarios para alcanzarlo. Para ello puede consultar información, utilizar herramientas, comprobar resultados y ejecutar una secuencia de acciones con cierto grado de autonomía.

Imaginemos que un profesional debe presentar el caso de un paciente oncológico ante un comité multidisciplinar. Una IA generativa podría elaborar un resumen a partir de la información proporcionada. Un sistema con IA agéntica, si cuenta con las autorizaciones y conexiones necesarias, podría localizar los antecedentes relevantes, recuperar los últimos análisis e informes, comprobar si falta alguna prueba, consultar determinada evidencia científica y organizar la documentación para la reunión.

La diferencia puede resumirse de esta forma: a la IA tradicional le pedimos un resultado; a la generativa, un contenido; a la agéntica, la consecución de un objetivo.

Para conseguirlo, los agentes necesitan comprender el objetivo, dividirlo en tareas más pequeñas, elegir las herramientas apropiadas y decidir qué paso deben realizar a continuación. Algunos sistemas incorporan además memoria para conservar información durante el proceso y mecanismos para verificar los resultados antes de continuar.

Esto no significa que la IA agéntica sea una inteligencia general comparable con la humana. Puede disponer de bastante autonomía y, al mismo tiempo, estar restringida a un ámbito concreto, como la organización de documentación clínica o la coordinación de tareas administrativas.

Tampoco funciona necesariamente al margen de las tecnologías anteriores. Un agente puede utilizar un algoritmo tradicional para calcular un riesgo y un modelo generativo para redactar un informe. Su papel consiste en coordinar diferentes recursos para alcanzar un objetivo.

La cuestión fundamental es la autonomía

La evolución de estas tres formas de inteligencia artificial puede entenderse como un aumento progresivo de capacidades, pero también de autonomía.

Un algoritmo que presenta al radiólogo una imagen sospechosa posee una autonomía limitada. Un modelo generativo que prepara un informe para su revisión aporta una capacidad diferente, aunque la acción sigue dependiendo del profesional. Un agente que consulta varios sistemas decide qué pasos son necesarios y ejecuta determinadas acciones introduce un grado de autonomía mayor.

Ese avance abre posibilidades importantes, pero también plantea nuevas responsabilidades. Cuanto mayor sea la capacidad de actuación de la IA, más exigentes deberán ser sus condiciones de seguridad, sus permisos, la trazabilidad de sus acciones y la supervisión humana.

No todas las tareas requieren el mismo control. Podemos aceptar que un agente ordene documentos, prepare una agenda o localice información. Nos resultará más difícil permitirle modificar autónomamente un tratamiento. Algunas actuaciones podrán automatizarse; otras requerirán una confirmación humana, y ciertas decisiones deberán permanecer bajo la responsabilidad directa de los profesionales.

La pregunta, por tanto, no es simplemente si debemos aceptar o rechazar la inteligencia artificial. Consiste en decidir qué tareas puede realizar, en qué condiciones, con qué controles y quién responde cuando se equivoca.

¿Dónde estás tú?

Probablemente convivimos ya con las dos primeras etapas y comenzamos a entrar en la tercera. La IA tradicional lleva años presente en numerosos ámbitos sanitarios. La generativa se está incorporando a la documentación, la investigación, la formación y las tareas administrativas. La agéntica todavía se encuentra en una fase más temprana, especialmente cuando hablamos de actividades clínicas de alto riesgo.

Cada profesional, organización y ciudadano tendrá que decidir qué relación desea mantener con estas herramientas. Quizá podamos expresarlo mediante tres verbos: informarse, colaborar y delegar.

Informarse significa utilizar la IA para consultar, analizar o recibir recomendaciones. Colaborar supone trabajar con ella para crear documentos, estudiar información o preparar decisiones, manteniendo el control sobre el resultado. Delegar implica permitir que ejecute una secuencia de acciones orientadas hacia un objetivo.

No existe una única respuesta correcta. Una persona puede utilizar habitualmente la IA generativa y no querer delegarle ninguna tarea. Un profesional puede autorizar que un agente organice su agenda, pero exigir una confirmación expresa antes de que acceda a información clínica. Una institución puede automatizar procesos administrativos y mantener controles mucho más rigurosos en la atención sanitaria.

La verdadera madurez digital no consiste en utilizar siempre la tecnología más avanzada, sino en comprender qué herramienta necesitamos y qué grado de autonomía resulta razonable en cada situación.

La IA tradicional nos enseñó que las máquinas podían analizar. La generativa nos ha mostrado que también pueden crear. La agéntica comienza a enseñarnos que pueden actuar. El siguiente paso no depende únicamente de la tecnología, sino también de nosotros.

Por eso la pregunta final ya no es solo qué puede hacer la inteligencia artificial. Es otra mucho más personal: ¿dónde te encuentras tú?, ¿observándola, trabajando con ella o empezando a delegarle tareas? Y, sobre todo, ¿hasta dónde estás dispuesto a avanzar junto a ella?