HISTORIA

Entre 1984 y 1985, surgieron los primeros problemas con el razonamiento simbólico, estos impulsaron al desarrollo de los primeros agentes reactivos; y es hasta 1990 cuando comienzan a aparecer algunas arquitecturas híbridas estratificadas por capas, que simulan los primeros agentes inteligentes. (Antoine, 2003).General Magic en 1990 fue la primera compañía en invertir en tecnología de agentes para construir un sistema basado en agentes para dispositivos portátiles. Fue llamada “Telscrip” y lo utilizó Motorola y AT&T. (Lawton, 1996). Más tarde Telscrib evoluciona en “Tabriz AgentWare”, que desarrolló para trabajo en servidores en Internet. 

Posteriormente el tema de agentes comenzó a adentrarse muy de lleno en la mayoría de los desarrollos, impulsados por la implantación de internet. Características como autonomía, sociabilidad, capacidad de reacción e iniciativa, los hacían demasiado atractivos para ser implantados en ambientes donde estos factores fueran necesarios y así fue como el paradigma de agentes tuvo sus fundamentos en la tecnología de los paradigmas orientados a objetos.

Lo que se pretendía con la tecnología de agentes era lograr un gran parecido con la actividad humana y una gran capacidad de raciocinio, por lo que en 1995, con Windows 95 y las interfaces gráficas, nace Microsoft Agent, una tecnología capaz de emplear personajes animados, y software de reconocimiento de voz para mejorar la interacción con los usuarios de computadoras. 

La transición de la IA al desarrollo de agentes inteligentes, se dio a partir de la implementación de algoritmos o técnicas de aprendizaje en agentes; anteriormente los agentes estaban diseñados para procedimientos específicos en los cuales los protocolos estaban definidos en su totalidad. En la actualidad los agentes que tienen tareas pequeñas pueden llegar a evaluar si están empleando optimización en los procesos, con lo cual pueden pueden modificar sus propias reglas de comportamiento. Esto representa el principio en el camino hacia el anhelo de desarrollar software con un comportamiento más inteligente. La IA como tal no ha muerto, más bien se ha integrado con otras tecnologías, para crear aplicaciones que cada vez sorprenden más

DEFINICIÓN Y TERMINOLOGÍA

El Grupo para Agentes de Software del Laboratorio de Medios del MIT (Massachusetts Institute of Technology) da su definición de Agentes como “sistemas computacionales a los que uno les puede delegar tareas”, y aclaran que “son distintos de los programas convencionales, pues los agentes tienen larga vida, son semi-autónomos, adaptativos y proactivos”.

Además de Agentes Inteligentes, también reciben términos genéricos como Agentes de Software, Agentes Autónomos, Agentes de Filtrado de Información, Agentes de Compra-Venta, Agentes Matchmaking, a términos más específicos como Agentes Virtuales, Agentes móviles, y Agentes de Interfaz.

Debido a la terminología tan amplia que existe refiriéndose a Agentes, en vez de intentar definirlos, se suele asociar a estos como que se caracterizan en ciertas dimensiones (de forma genérica):

1. Autonomía, o la habilidad de funcionar sin intervención,

2. habilidad social, con la que los agentes interactúan con otros agentes,

3. reactividad, pues los agentes perciben y responden al ambiente cambiante 

4. pro-actividad, que les da la capacidad de actuar en forma dirigida a metas. 

Estas dimensiones son, hasta cierto grado, ampliamente aceptadas como las cualidades clave que aseguran el que un programa de software sea un “Agente”.

De forma más específica, también se asocia al funcionamiento de los agentes con componentes mentales como creencias, deseos, intenciones, conocimientos y otros.

Hay otra dimensión que es considerada por algunos como básica, la cual es:

movilidad, que representa la transportación de código entre distintas máquinas.

Los agentes inteligentes son objetos que ‘piensan’, pues tienen la capacidad de aprender y tomar decisiones básicas. Dicho aprendizaje se da por observación del mundo digital en que habitan, y a través de interfaces de usuario. Se usan para realizar tareas específicas a nombre del usuario, funcionando de forma semi-autónoma y pudiendo comunicarse con el usuario y con los recursos del sistema.[5]

Se deben considerar a los agentes inteligentes de mercadotecnia como una extensión, o reformulación de los sistemas de soporte a la (toma de) decisión.