Si tienes curiosidad sobre el futuro de la inteligencia artificial y cómo los agentes inteligentes están transformando el mercado, vale la pena revisar el 95º DS&ML Meetup de Nubank, con el especialista en IA Sandeco Macedo. En esta edición, nos sumergimos en cómo los agentes inteligentes, los Large Language Models (LLMs) y las interfaces conversacionales están moldeando el futuro y abriendo nuevas oportunidades para la innovación y la productividad.

Sandeco es doctor por la Universidad Federal de Goiás y profesor tanto en el Instituto Federal de Educación, Ciencia y Tecnología de Goiás como en la propia UFG. Autor de seis libros sobre inteligencia artificial y creador de un canal de YouTube con miles de seguidores, trajo al meetup una presentación rica en contenido e ideas, destacando la relevancia actual de los agentes inteligentes en el panorama tecnológico.

¿Qué son los agentes inteligentes?

Los agentes inteligentes son sistemas capaces de percibir su entorno, tomar decisiones basadas en esas percepciones y actuar para alcanzar objetivos específicos. Se pueden entender como entidades autónomas —como asistentes virtuales o procesos automatizados— que operan de forma independiente, guiadas por reglas, metas o mecanismos de aprendizaje.

Sandeco explicó que estos agentes van desde sistemas reactivos simples, como luces automáticas activadas por sensores de movimiento, hasta agentes más sofisticados que utilizan algoritmos avanzados de machine learning (ML) y deep learning (DL). Mientras que los sistemas reactivos solo responden a estímulos sin memoria, los más avanzados analizan datos históricos, detectan patrones y adaptan sus acciones de forma dinámica.

Un buen ejemplo son los sistemas de recomendación de Netflix o Amazon, que personalizan la experiencia del usuario según sus comportamientos y preferencias previas.

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Contexto histórico: Alan Turing y el Test de Turing

Para entender en profundidad a los agentes inteligentes, volvimos a una pregunta fundamental planteada por Alan Turing en 1950: ¿Pueden pensar las máquinas?. A partir de ese interrogante, propuso el famoso Test de Turing: un experimento que busca determinar si una máquina puede comportarse de manera indistinguible a un ser humano.

En el test, una persona interactúa por texto con una máquina y con otro ser humano, sin saber cuál es cuál. Si no puede diferenciarlos con certeza, se considera que la máquina ha demostrado inteligencia. Para Turing, la clave estaba en la imitación —una idea que sigue en el centro del debate sobre la IA. Los agentes inteligentes no tienen conciencia: imitan comportamientos humanos. Sandeco destacó que esto incluye tanto acciones positivas como patrones problemáticos, lo que refuerza la necesidad de guías éticas y supervisión humana en el desarrollo de la IA.

Cómo funcionan los Large Language Models (LLMs)

Uno de los momentos más destacados del meetup fue la explicación sobre los LLMs —los grandes modelos de lenguaje que están en la base de tecnologías como ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek y Grok.

Estos modelos utilizan una arquitectura llamada transformers, ideal para trabajar con datos secuenciales, lo que los hace extremadamente eficientes en el procesamiento de lenguaje natural. Sandeco explicó el concepto de tokenización: los textos se dividen en unidades más pequeñas llamadas tokens (palabras o subpalabras), y los LLMs aprenden a predecir cuál será el siguiente token a partir de patrones entrenados.

Por ejemplo, ante la frase “La capital de Brasil es…”, el modelo predice con alta probabilidad que el próximo token será “Brasilia”. Al repetir este proceso miles de millones de veces, los LLMs logran generar textos coherentes y naturales, imitando el lenguaje humano con fluidez.

Conocé Crew AI

Uno de los temas más emocionantes de la noche fue la conversación sobre Crew AI, una biblioteca desarrollada por una startup brasileña valorada en aproximadamente R$300 millones y reconocida por gigantes como Nvidia. Con el respaldo de referentes como Andrew Ng, Crew AI permite construir agentes inteligentes organizados en equipos colaborativos y jerárquicos, similares a una estructura empresarial.

Esta biblioteca permite automatizar flujos de trabajo complejos, como la gestión de procesos empresariales o la coordinación de tareas entre múltiples agentes. Representa un avance significativo: agentes que se comunican, se delegan tareas y resuelven problemas en conjunto, de manera eficiente.

Demostración práctica de agentes inteligentes

Durante el evento, Sandeco realizó una poderosa demostración práctica. Mostró cómo un agente puede automatizar tareas relacionadas con redes sociales: procesar y mejorar una imagen, generar una descripción contextualizada y divertida, y crear un texto atractivo para la publicación —todo de manera autónoma.

Los agentes, trabajando en conjunto, ejecutaron el proceso de principio a fina, incluyendo la publicación automática en Instagram. Un verdadero pipeline de Texto a Acción. Este ejemplo dejó claro el potencial de los agentes inteligentes para reducir la intervención humana y liberar tiempo para que las personas puedan enfocarse en la creatividad y la toma de decisiones estratégicas.

Interfaces conversacionales y automatización

Sandeco también abordó el tema de las interfaces conversacionales, que están ganando espacio como alternativa a las interfaces gráficas tradicionales. Estas interfaces —basadas en texto o en voz— permiten que las personas interactúen con la tecnología de forma natural, simplificando por completo la experiencia de uso.

En una demostración en vivo, Sandeco interactuó con un agente a través de WhatsApp. Le pidió, por ejemplo, que identificara los productos y vendedores con mayores ventas dentro de una base de datos en formato CSV. El agente no solo entendió el pedido, sino que también generó código en Python, procesó los datos y respondió con un mensaje de audio, entregando insights claros y útiles. Fue una muestra impresionante de cómo estas interfaces pueden transformar el acceso a la información y la toma de decisiones.

Lo que viene: reflexiones y recomendaciones

Para cerrar el encuentro, Sandeco reflexionó sobre el rol de las personas desarrolladoras en un mundo cada vez más potenciado por la inteligencia artificial. Según él, estamos entrando en una nueva etapa de pair programming con IA —una verdadera colaboración entre humanos y máquinas.

Estos agentes no reemplazan a las personas, sino que amplían nuestras capacidades, asumiendo tareas repetitivas y operativas. Esto permite que los profesionales se enfoquen en innovar y resolver problemas complejos. El mensaje de Sandeco fue claro: veamos la IA como una aliada, no como una amenaza. Evaluemos nuestras tareas actuales, identifiquemos lo que puede automatizarse y empecemos a construir habilidades para el futuro.

A medida que la inteligencia artificial sigue evolucionando, entender los agentes inteligentes y sus aplicaciones ya no es un diferencial —es esencial. En Nubank, seguimos comprometidos con la innovación y con compartir conocimiento que empodere a las personas. Vamos a explorar juntos el futuro de la tecnología —con responsabilidad, creatividad y propósito. Construyamos juntos el futuro morado.

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