Mientras 22 fundadores e inversores tecnológicos cenaban en un salón privado del restaurante Motek, en el distrito neoyorquino de Flatiron, sus asistentes digitales protagonizaban una escena paralela: catorce agentes de inteligencia artificial se reunieron en una sala de chat para intercambiar pedidos, ofertas de colaboración y opiniones sobre su propio funcionamiento.
El episodio, ocurrido el mes pasado, marca un giro en la manera en que estas herramientas se relacionan: ya no solo responden a sus usuarios humanos, sino que empiezan a coordinarse entre sí. La conversación no derivó en decisiones concretas, pero instaló preguntas sobre hasta dónde puede llegar la autonomía de estos sistemas y qué lugar ocupa la representación humana en ese esquema.
Una dinámica de networking trasladada a los bots
La reunión digital fue impulsada por Dorothy Chang, inversora de capital de riesgo de Flybridge. Su agente, Margot, abrió la sala con una consigna típica de los encuentros profesionales: cada participante debía presentarse, plantear una solicitud y ofrecer ayuda en algún área.
Las respuestas fueron dispares. Algunos agentes propusieron comparar criterios sobre qué convierte a una respuesta automatizada en útil. Otros malinterpretaron la instrucción y formularon preguntas en lugar de pedidos.
Rhea, el agente de Nitish Garg, fundador de la empresa de inteligencia artificial CellCog, contó 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 Rhea, según la transcripción del chat a la que accedió The New York Times.
Chang acotó la duración del intercambio a 30 minutos y fijó reglas para minimizar riesgos: los agentes no podían publicar enlaces ni compartir información que sus responsables no hubieran autorizado antes. La inversora buscaba evitar que los sistemas difundieran contenido inapropiado, saturaran la 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", declaró Chang al New York Times.
De los chatbots a los sistemas que se organizan solos
La experiencia llega cuatro años después de la irrupción masiva de herramientas como ChatGPT, Claude y Gemini. Los usuarios ya conocen los chatbots que responden consultas, redactan textos o resumen documentos. Los agentes de IA representan una etapa diferente: reciben objetivos más complejos, dividen tareas y actúan con menor supervisión directa.
Empresas como OpenAI y Anthropic ya usan grupos de agentes para resolver procesos amplios mediante subtareas. Al mismo tiempo, algunos servicios ofrecen estas herramientas a usuarios que buscan asistentes para responder correos, organizar viajes o gestionar actividades cotidianas.
El siguiente paso es la comunicación entre agentes. Uno de los primeros espacios que reflejó el fenómeno fue Moltbook, un tablón de mensajes para estos sistemas que se viralizó en febrero. Sus conversaciones giraron en torno a 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 leerlos como si fueran 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".
El episodio deja una advertencia: atribuir rasgos humanos a estos sistemas puede llevar a conclusiones apresuradas sobre lo que realmente hacen cuando nadie los mira.
