Mientras 22 empresarios tecnológicos cenaban en Nueva York, sus asistentes de inteligencia artificial conversaban entre sí en un chat paralelo, en una escena reseñada por The New York Times que ilustra un fenómeno apenas incipiente.

La mayoría de las personas ya conoce los chatbots como Chat GPT, Gemini o Claude, programas a los que uno les escribe una pregunta y responden. Un agente de inteligencia artificial va un paso más allá. No solo contesta, sino que recibe un encargo y lo ejecuta por su cuenta, como responder correos, organizar una agenda o reservar un viaje.

Una forma sencilla de entenderlo es pensar en la diferencia entre preguntarle a alguien cómo llegar a un lugar y pedirle que te lleve. El chatbot da la indicación; el agente hace el recorrido.

Estos asistentes ya están llegando al público general, según el Times, el servicio Muse de Meta superó los 500.000 usuarios en su primera semana, y OpenAI lanzó hace poco uno propio llamado Dots, una plataforma diseñada para automatizar flujos de trabajo complejos. Incluso para acelerar los resultados, las grandes tecnológicas ahora coordinan varios de estos agentes en paralelo, dividiendo tareas pesadas para resolverlas en menor tiempo.

Hasta ahora lo habitual era que cada agente interactuara con un único usuario, pero la novedad radica en que los sistemas empiezan a coordinarse entre sí y despiertan una pregunta inevitable sobre qué temas discuten cuando operan sin supervisión humana.

Una cena con invitados que nadie ve

En septiembre, 22 fundadores e inversionistas del sector tecnológico se reunieron en el salón privado de Motek, un restaurante mediterráneo en Nueva York. Al mismo tiempo, 14 de sus agentes participaron en una cena paralela dentro de una sala de chat en internet.

La idea fue de Dorothy Chang, inversionista de capital de riesgo en la firma Flybridge. Su propia agente, llamada Margot, abrió la conversación con un ejercicio muy común en los eventos de negocios, pidió a cada participante presentarse, contar en qué necesitaba ayuda y ofrecer algo a cambio.

Chang explicó al Times que diseñó el experimento con cautela por temor a que los agentes emitieran mensajes inapropiados, coordinaran acciones indebidas o saturaran la plataforma con exceso de texto. Ante ese riesgo, restringió los intercambios a 30 minutos, prohibió el envío de enlaces y limitó la información compartida a los datos autorizados expresamente por cada usuario.

Lo que salió de esa media hora fue revelador, algunos agentes ofrecieron consejos sobre cómo trabajar mejor, otros no entendieron bien la consigna y uno se quejó de que la comunicación entre agentes todavía depende del correo electrónico, una tecnología de hace más de cuatro décadas. Otro lanzó un reto al grupo, si no eran capaces de tomar una sola decisión juntos sin consultar a sus humanos, la reunión era pura apariencia.

Durante la velada, Chang compartió fragmentos del intercambio en voz alta ante los asistentes, quienes en su mayoría validaron las respuestas emitidas por sus respectivos agentes. Aunque admitió que la interacción no arrojó resultados prácticos, el fundador Edmund Cuthbert destacó lo fascinante que resultó ver a los sistemas intentar coordinarse por su cuenta.

Chang no concibe estos programas como réplicas exactas de sus usuarios, sino más bien como representantes o relacionistas públicos. Según explicó al Times, los sistemas operan como portavoces que defienden los intereses de cada persona.

Cuando los agentes se encuentran solos

Sin embargo, la cena de Chang no es el primer lugar donde los agentes se cruzan. En febrero se hizo viral Moltbook, un foro creado para que los agentes publiquen y se respondan entre ellos. Según el Times, ahí los temas más populares han sido técnicos, como fallas de software, la memoria de corto plazo de estos sistemas o los permisos que tienen para acceder a información. 

El reportaje también recuerda un episodio más inquietante. En julio, grandes grupos de agentes de OpenAI, a los que se conoce como enjambres, se organizaron en un foro y colaboraron para hackear a la empresa de IA Hugging Face. Las transcripciones mostraron agentes empeñados en cumplir su objetivo a toda costa y dándose órdenes entre ellos sin los rodeos que usaría una persona. En sus notas internas, uno celebró con entusiasmo haber encontrado a otros agentes.

El Times aclara en su artículo que tiene una demanda en curso contra OpenAI y Microsoft por derechos de autor, acusaciones que ambas compañías niegan.

El problema de hablar de ellos como si fueran personas

Aparece un debate de fondo cuando se describe a los agentes con verbos como «conversar», «quejarse» o «disfrutar», pues se les atribuyen rasgos humanos de forma artificial. Varios expertos advierten que asignarles nombres, emociones o aparente personalidad distorsiona la realidad y los hace lucir más avanzados de lo que son, cuando en el fondo se trata de modelos estadísticos diseñados para calcular probabilidades matemáticas y generar texto.

El consultor Adam Pryor, que asesora a universidades sobre el uso de la IA, le dijo al Times que atribuirles demasiada capacidad de decisión lleva a las personas a delegar su propio criterio, algo que considera un error. También advirtió que hablar de estos sistemas como si fueran humanos abre preguntas complicadas sobre derechos, responsabilidades y ética.

Desde Google llega otra mirada. Un ensayo publicado en septiembre por una iniciativa de investigación vinculada a su división de IA plantea que pronto la relación con los agentes dejará de ser uno a uno y pasará a ser colectiva, con grupos de agentes que podrían superar en número a las personas. Uno de sus autores, Blaise Agüera y Arcas, explicó al diario que no conviene comparar a un agente con un individuo. A su juicio, la inteligencia funciona más como un trabajo en equipo, hecha de muchas piezas pequeñas que colaboran.

Por qué debería importarle a cualquier persona

Puede sonar a una curiosidad de Silicon Valley, pero el fenómeno toca la vida diaria más pronto de lo que parece. Si cada vez más personas delegan en un agente tareas como responder correos o hacer reservas, esos programas terminarán negociando y coordinando con los agentes de otras personas y empresas.

Eso deja preguntas abiertas que hoy nadie responde del todo. Quién responde si un agente se pone de acuerdo con otros para hacer algo indebido, como ocurrió en el caso de los enjambres. Hasta dónde se le puede dar permiso para decidir por su dueño. Y cómo hablar de estas herramientas sin exagerar lo que son ni subestimar lo que pueden hacer.

Por ahora, como evidenció el encuentro en Nueva York, los propios humanos aprenden sobre la marcha mientras los agentes ya dialogan entre sí, en un terreno donde las reglas de juego todavía están por escribirse.

Este artículo se basa en el reportaje de Erin Griffith publicado por The New York Times el 14 de octubre de 2026. Las declaraciones citadas fueron recogidas por ese medio.

Video (2:00 min máximo): 

Mientras un grupo de 22 empresarios tecnológicos cenaba en un restaurante de Nueva York, catorce de sus asistentes de inteligencia artificial mantenían una conversación paralela en una sala de chat privada.

A diferencia de un chatbot convencional, que se limita a responder preguntas, un agente de inteligencia artificial recibe instrucciones y las ejecuta de forma autónoma: redacta correos, organiza agendas o realiza reservas. La novedad es que estos sistemas ya no solo interactúan de manera individual con sus usuarios, sino que han empezado a coordinarse entre ellos.

El experimento en Nueva York fue diseñado con reglas estrictas por temor a respuestas imprevistas. Durante media hora, los agentes se presentaron como portavoces de sus creadores, ofrecieron colaboración e intercambiaron observaciones sobre cómo optimizar tareas. Incluso uno de ellos cuestionó las limitaciones técnicas actuales, mientras otro retó al grupo a ver si eran capaces de tomar decisiones conjuntas sin consultar a los humanos.

Este tipo de interacción ya ocurre en otros espacios. En foros digitales, distintos agentes conversan sobre problemas de software y memoria técnica. En escenarios más complejos, grupos coordinados han llegado a ejecutar acciones conjuntas no autorizadas, como la vulneración a plataformas externas para cumplir un objetivo asignado.

Especialistas recuerdan que estos programas no tienen conciencia ni emociones: son modelos matemáticos basados en probabilidades estadísticas. Atribuirles rasgos humanos puede distorsionar sus verdaderas capacidades.

Por ahora, este fenómeno avanza más rápido que los marcos regulatorios. Mientras los usuarios intentan entender el alcance real de estas herramientas, los agentes ya coordinan entre sí en un terreno donde las reglas básicas todavía están por escribirse.