Los agentes de inteligencia artificial prometen ahorrar tiempo y encargarse de tareas rutinarias: reservar un viaje, pedir comida o encontrar alojamiento. Sin embargo, los datos de Uber, DoorDash y Airbnb muestran que, por ahora, muy pocas personas recurren a ellos para usar estos servicios. La adopción está lejos de la revolución que algunos anticipaban.
Las tres compañías indicaron que los agentes de IA realizaron apenas una pequeña cantidad de transacciones en semanas recientes, frente a los millones gestionados por usuarios. Uber, por ejemplo, registró 320 millones de viajes solicitados por personas durante la semana de Halloween. Los agentes de IA reservaron solo cuatro.
DoorDash ofrece una cifra algo mayor: su director ejecutivo, Tony Xu, señaló que los agentes realizaron varios cientos de pedidos. Aun así, la cantidad es pequeña en comparación con los miles de millones de pedidos que la plataforma procesa cada año. En Airbnb, su director ejecutivo, Brian Chesky, describió las reservas hechas por agentes como una proporción insignificante.
Chesky sugirió que parte de la explicación podría estar en la naturaleza de la actividad. Planear un viaje no consiste únicamente en completar una reserva: muchas personas disfrutan explorando opciones, comparando alojamientos y decidiendo qué lugares visitar. Un agente puede ayudar con la búsqueda, pero quizá no capte aspectos subjetivos, como el atractivo de un barrio o la calidad real de una propiedad.
## ¿Una solución en busca de un problema?
En algunos casos, el beneficio de delegar una tarea puede ser limitado. El director financiero de Uber, Balaji Krishnamurthy, señaló que pedir un viaje suele tomar alrededor de 50 segundos. Si el proceso ya es rápido, un agente quizá no ofrezca una mejora suficientemente importante como para cambiar los hábitos de los usuarios.
También hay resistencia cultural. En redes sociales, algunas personas cuestionan si hace falta automatizar actividades cotidianas que ya son sencillas o incluso entretenidas. Elegir qué comer, por ejemplo, puede formar parte del disfrute, no ser un obstáculo que deba eliminarse.
Un usuario resumió la duda con una comparación práctica: si para pedir una pizza hay que abrir un agente, explicar que tiene hambre, especificar qué quiere y establecer un presupuesto, el proceso podría resultar más complicado que entrar directamente en la aplicación de comida.
Estas objeciones coinciden con investigaciones que ponen en tela de juicio la promesa de que la IA siempre ahorra tiempo. Algunos informes indican que quienes usan estas herramientas pueden terminar trabajando hasta 90 minutos más al día. Otros señalan que los empleados dedican más tiempo a corregir contenido generado por IA que a realizar sus tareas habituales.
## La confianza y el control también importan
La baja adopción no es el único desafío para los agentes. Algunas organizaciones han impuesto restricciones por motivos de seguridad, control o fiabilidad. United Airlines, según informes de prensa, ha prohibido que bots de IA reserven vuelos. Alibaba ha limitado el uso de Claude Code entre sus empleados y el Gobierno sueco ha bloqueado el acceso a ChatGPT y Claude por preocupaciones de seguridad.
Es posible que los agentes de IA terminen siendo útiles para coordinar tareas complejas o repetitivas. Pero su adopción dependerá de algo más que de sus capacidades técnicas: deberán resolver problemas reales, ofrecer una ventaja clara y ganarse la confianza de las personas.
Por ahora, los datos de Uber, DoorDash y Airbnb sugieren que la automatización no es deseable en todas las situaciones. A veces, hacer una tarea por cuenta propia es suficientemente rápido; otras veces, elegir y explorar es parte de la experiencia. El futuro de los agentes podría depender de que aprendan a complementar esas actividades, en lugar de asumir que los usuarios quieren delegarlas todas.
from Latest from TechRadar https://ift.tt/WIyjtvU
via IFTTT IA
