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En 2005 hice una estancia en el NASA Goddard Space Flight Center diseñando sistemas de agentes autónomos para misiones espaciales. Veinte años después, aquella idea de agentes que se reparten un trabajo complejo está al alcance de una pyme. Entre esos dos momentos está la razón por la que fundé AI Flock.
Diez años investigando sistemas multiagente
Mi tesis doctoral en la Universidad de Sevilla y mis primeros diez años de investigación giraron en torno a los sistemas multiagente, programas en los que varios agentes colaboran para resolver un problema que ninguno abordaría por separado.
Fruto de aquel trabajo en Goddard, soy coinventor de 3 patentes en Estados Unidos junto a investigadores de la NASA. Publicamos parte de esa investigación en Communications of the ACM en 2006, con el artículo «Multi-agent system product lines: challenges and benefits», y en Science of Computer Programming en 2007.
Lo que han cambiado los modelos de lenguaje
Los grandes modelos de lenguaje (LLM) han convertido aquellos agentes en algo que una pyme puede usar. Hoy un agente entiende instrucciones en lenguaje natural y trabaja con los documentos de la empresa, sin que esta necesite un equipo de ingeniería propio.
Lo resumimos así:
«Un chat de IA responde a una pregunta cada vez y olvida cómo trabajas. Un sistema de agentes como AI Flock reparte el trabajo entre agentes especializados que conservan sus instrucciones, consultan tus documentos, se revisan entre ellos y aprenden de cada corrección, con tu aprobación en los pasos críticos.»
Cómo nace AI Flock
AI Flock inició su andadura en 2024 y se constituyó como sociedad en 2025. En junio de ese año fue aprobada como Empresa Basada en el Conocimiento de la Universidad de Sevilla, y ganó el primer premio del XX Concurso de Ideas de Emprendimiento de la US. Se usa sin programar, con los datos en Europa, conforme al RGPD, diseñada para el Reglamento Europeo de IA y con una persona aprobando cada paso crítico. Es el humano en el bucle, mi forma práctica de entender el humanismo digital.
Hoy trabajamos con empresas y organizaciones de distintos sectores.
Lo que todavía estamos aprendiendo
Como investigador, me quedan preguntas abiertas. Qué procesos ganan más con un sistema de agentes y cuáles conviene dejar como están. Cómo medir con rigor el tiempo que se recupera. Quiero responderlas caso a caso y con datos, como aprendí a trabajar en la universidad.
La pregunta que me sigue guiando es cómo poner la IA al servicio de las personas, con una persona al mando de las decisiones importantes. Si te interesa seguir esa conversación, puedes conocer el proyecto en aiflock.ai.
Joaquín Peña Siles, PhD · Universidad de Sevilla · Digital Humanism Institute · Creador del método FAST
