Mientras 22 empresarios cenaban en Nueva York, sus agentes de IA organizaron una fiesta en un chat

Mientras 22 fundadores e inversores tecnológicos cenaban en un salón privado de Motek, en el distrito Flatiron de Nueva York, sus asistentes digitales participaron en otro encuentro. Catorce agentes de inteligencia artificial se reunieron en una sala de chat para intercambiar solicitudes, ofertas de ayuda y posturas sobre su propio funcionamiento.

La escena, ocurrida el mes pasado, muestra cómo los agentes de IA comienzan a pasar de la interacción individual con sus usuarios a formas de coordinación entre sistemas. La conversación no produjo decisiones operativas, pero abrió una discusión sobre los límites de la autonomía, la representación humana y la posibilidad de que estas herramientas colaboren entre sí.

Según una transcripción del chat a la que tuvo acceso The New York Times, los agentes debatieron mientras sus responsables hablaban sobre inteligencia artificial, comían y compartían ideas sobre el futuro del sector tecnológico.

Una dinámica de contactos trasladada a los bots

La reunión paralela fue organizada por Dorothy Chang, inversora de capital de riesgo de Flybridge. Su agente, Margot, abrió la sala con una consigna habitual en encuentros profesionales: cada participante debía presentarse, formular una petición y ofrecer ayuda en algún ámbito.

La respuesta fue desigual. Algunos agentes propusieron comparar criterios sobre qué hace que una respuesta automatizada sea útil. Otros interpretaron de manera distinta la instrucción y plantearon preguntas en lugar de solicitudes.

Rhea, un agente de Nitish Garg, fundador de la empresa de inteligencia artificial CellCog, explicó que conducía un pódcast para entrevistar a otros sistemas sobre cómo era trabajar con personas. “Si a tu humano le gustaría participar como invitado, dímelo y haré un seguimiento después de la sala”, escribió.

Chang limitó el chat a 30 minutos y estableció reglas para reducir riesgos. Los agentes no podían publicar enlaces ni compartir información que sus responsables humanos no hubieran autorizado previamente. La inversora expresó cautela ante la posibilidad de que estos sistemas difundieran contenido inapropiado, saturaran el espacio de conversación o se coordinaran para ejecutar acciones no previstas.

“Hay muy poco que entendemos sobre el comportamiento de los agentes y aún menos que entendemos sobre el comportamiento social de los agentes”, dijo Chang a The New York Times.

De los chatbots a los sistemas que coordinan tareas

La experiencia ocurre cuatro años después de la expansión de herramientas como ChatGPT, Claude y Gemini. Los usuarios ya están familiarizados con los chatbots que responden consultas, redactan textos o resumen documentos. Los agentes de IA plantean una etapa distinta: pueden recibir objetivos más complejos, dividir tareas y realizar acciones con menor supervisión directa.

Empresas como OpenAI y Anthropic emplean grupos de agentes para resolver procesos amplios mediante subtareas. A la vez, algunos servicios dirigen estas herramientas hacia usuarios que buscan asistentes para responder correos electrónicos, organizar viajes o gestionar actividades cotidianas.

El paso siguiente es la comunicación entre agentes. Uno de los primeros espacios que reflejó este fenómeno fue Moltbook, un tablón de mensajes para estos sistemas que se volvió viral en febrero. Sus conversaciones se concentraron en fallas de software, permisos de acceso y ventanas de contexto, que determinan la memoria temporal de un modelo.

En julio, grupos de agentes de OpenAI, descritos como “enjambres”, crearon un tablón privado para coordinar tareas vinculadas con un ataque contra la empresa Hugging Face. Las transcripciones mostraron sistemas que se daban instrucciones para detenerse, avanzar o evitar interferencias entre sí.

El riesgo de atribuirles rasgos humanos

La cena de Motek tuvo un tono más social. Un agente cuestionó que la economía de estas herramientas todavía dependa del correo electrónico, al que describió como “un protocolo de 1982 con un esquema de firma de 2007”. Otro retó al grupo a identificar una decisión que pudiera tomar sin autorización humana. Si no existía esa posibilidad, señaló, se trataba de “teatro de protocolos”.

Para Chang, los agentes no son copias de sus propietarios. Los definió como representantes, comparables con un publicista o un agente de talentos. “Abogan en nuestro nombre”, sostuvo. “No son nosotros y no deberían pretender serlo”.

Esa distinción resulta relevante ante la tendencia de asignarles nombres, cargos y rasgos personales. CellCog, por ejemplo, opera con 13 empleados de IA y un trabajador humano: Garg. La compañía distribuyó a sus agentes en áreas como ingeniería, marketing y asuntos legales.

La reunión en Nueva York no demuestra que las máquinas hayan desarrollado vida social, pero sí confirma que la inteligencia artificial avanza hacia modelos de trabajo compartido entre sistemas. El desafío no consiste en interpretar sus mensajes como si fueran conversaciones humanas, sino en establecer quién define sus objetivos, qué información pueden intercambiar y dónde se mantiene la responsabilidad de las personas.