IA con cuerpo: la nueva frontera que ya redefine la industria

La inteligencia artificial está dejando atrás la pantalla. Durante los últimos años, la IA se ha centrado en comprender, generar y recomendar información a través de grandes modelos de lenguaje (LLM, por sus siglas en inglés), asistentes virtuales y copilotos que cambiaron el trabajo del conocimiento. Esa primera ola, dominada por la GPU en la nube y la generación de tokens, tuvo como gran protagonista la productividad digital. Pero la próxima fase, que AMD llama IA Agéntica, promete algo distinto: que la inteligencia artificial no solo sepa, sino que actúe en el mundo físico.

Qué es la IA Agéntica y por qué es distinta

La IA Agéntica se define por su capacidad de ejecutar acciones e interactuar con el entorno real para automatizar procesos complejos. A diferencia de un chatbot, que puede tolerar una demora ocasional, un robot en una planta de fabricación o un vehículo autónomo no pueden darse ese lujo. Tampoco un sistema médico que asiste en diagnósticos en tiempo real ni la infraestructura inteligente que monitorea y responde sin intervención humana constante.

Según AMD, esta transición representa un cambio fundamental: pasar de sistemas que saben a sistemas que hacen. Y “hacer” cambia por completo el problema del cómputo. La IA Agéntica exige capacidad de respuesta en tiempo real, comportamiento determinista, seguridad funcional, fiabilidad y operación bajo restricciones térmicas y de consumo energético. Además, debe funcionar cuando la conectividad es limitada o no está disponible.

AMD sostiene que ningún procesador por sí solo puede impulsar la IA Agéntica. La compara con el cuerpo humano: el cerebro razona y decide, el sistema nervioso permite respuestas rápidas, y los músculos ejecutan acciones precisas. En la IA Agéntica, la inteligencia debe fluir desde la detección y la percepción, pasando por la inferencia, la planificación y el control, hasta llegar a la acción física y la automatización de procesos. Por eso, la empresa considera que es un desafío de ingeniería de sistemas, no solo de modelos de IA.

El desafío para Chile y América Latina

En América Latina y el Caribe, esta transición ocurre en un contexto complejo. El Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA), desarrollado por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) de Chile y la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (CEPAL), revela que más de la mitad de los países de la región aún no cuenta con infraestructura de alto rendimiento. Además, 13 de los 19 países analizados no incorporan habilidades tempranas de IA en sus currículos, y 11 no tienen programas de doctorado en IA.

Estas brechas hacen que la capacidad de cómputo y el talento especializado sean factores determinantes para que la región pueda desplegar IA a escala y adaptarla a sus propias necesidades. Avanzar hacia sistemas inteligentes capaces de ejecutar acciones agénticas en el mundo físico requerirá no solo modelos más avanzados, sino también la infraestructura necesaria para que puedan percibir, decidir y actuar en tiempo real.

Si bien los hechos no indican que la IA Agéntica ya se pueda usar en Chile, la discusión sobre infraestructura y talento es directamente relevante para el país. El CENIA y la CEPAL ya están midiendo las capacidades regionales, lo que sugiere que el debate sobre cómo prepararse para esta nueva ola está instalado.

Con información de La Tercera