Modelos de Acción Grandes: ¿Exageración o Realidad?
Tras el lanzamiento de Rabbit, un dispositivo de IA que puede usar aplicaciones móviles, el término modelos de acción grandes (LAMs) está ganando popularidad. Estos modelos van más allá de la conversación al convertir los LLMs en “agentes” que pueden conectar el mundo aislado y basado en aplicaciones sin necesidad de que los usuarios hagan clic en aplicaciones o integren APIs.
La línea entre la exageración y la realidad de los LAMs es borrosa, pero en resumen, un LAM es un LLM (LLM) específicamente entrenado para realizar acciones (por ejemplo, enviar solicitudes API).1
¿Qué es un modelo de acción grande (LAM)?
Un Modelo de Acción Grande (LAM) es un tipo avanzado de IA que se basa en Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs), no solo entendiendo y generando texto, sino también planificando y ejecutando acciones en entornos del mundo real (digitales o físicos), lo que le permite automatizar tareas e interactuar directamente con sistemas según la intención del usuario.
Las características clave de los Modelos de Acción Grandes (LAMs) incluyen su capacidad para entender la intención del usuario a partir de diferentes entradas (texto, voz, imágenes), convertir esa intención en acciones ejecutables, planificar y adaptar tareas paso a paso en entornos cambiantes, y operar de manera eficiente mediante la especialización en dominios específicos, lo que les permite completar tareas complejas del mundo real de forma autónoma.
Las características clave de los Modelos de Acción Grandes (LAMs) incluyen:
- Interpretación de la intención del usuario: Pueden entender las solicitudes del usuario a partir de texto, voz, imágenes o videos, incluso cuando la instrucción es poco clara o implícita.
- Generación de acciones: Convierten los objetivos del usuario en acciones concretas en entornos digitales o físicos, como usar una GUI, llamar a APIs, controlar robots o generar código.
- Planificación dinámica y adaptación: Pueden desglosar tareas complejas en pasos más pequeños, seguir un plan y ajustarlo cuando la situación cambia o ocurren errores.
- Especialización y eficiencia: A menudo se construyen para tareas o entornos específicos, lo que los hace más precisos y eficientes que los modelos de propósito general en ese dominio.
En resumen, los LAMs hacen más que entender el lenguaje. Conectan la comprensión con la acción y pueden llevar a cabo tareas de múltiples pasos en entornos del mundo real.
¿Cómo funcionan los modelos de acción grandes (LAM)?
Los LAMs interactúan con las aplicaciones a través de sus interfaces de usuario o, más comúnmente, mediante APIs. Por ejemplo, pueden procesar las imágenes y el código de un sitio web o aplicación para decidir sus próximos pasos y realizar acciones.
Fuente: Salesforce2
Esto permite a los LAMs navegar por interfaces de usuario y aplicaciones. Por ejemplo, si la información existe o es accesible a través de otra aplicación, la recuperará de esa aplicación en lugar de preguntarle al usuario.
Dentro de los LAMs, tales grados de autonomía y comprensión transforman la IA generativa en un asistente activo que puede realizar tareas como:
- administrar plataformas de redes sociales
- obtener información meteorológica
- hacer reservas
- procesar transacciones financieras
- conectarse a dispositivos IoT para permitirle enviar comandos a ellos (por ejemplo, pedir un Uber)
LAMs y LLMs: Entendiendo la diferencia
Fuente: Large Action Models: From Inception to Implementation3
Los Modelos de Acción Grandes (LAMs) amplían los Modelos de Lenguaje Grandes (LLMs) al comprender las solicitudes de los usuarios y planificar y ejecutar acciones del mundo real, como completar tareas en sitios web, haciéndolos más eficientes, enfocados en tareas y prácticos para aplicaciones del mundo real, a menudo con diseños más pequeños y especializados.
Aunque los LAMs y los modelos de lenguaje grandes comparten algunas similitudes, como su capacidad para captar las intenciones humanas, sus propósitos principales difieren enormemente.
Los LAMs están diseñados para actuar, mientras que los LLMs sobresalen en el procesamiento y la generación de lenguaje. Mientras que un LLM podría sugerir ideas o generar texto basado en tu entrada, un LAM va un paso más allá al realizar tareas de forma autónoma como hacer citas, pedir productos o rellenar formularios.
Modelos agentivos grandes (LAM): ¿Exageración o realidad?
Si bien algunas empresas presentan los LAMs como una nueva arquitectura, las funcionalidades que se les asignan se han implementado durante algún tiempo utilizando LLM agentes.4
Además, los agentes LLM han estado realizando anteriormente tareas que se describen para los LAMs. Los dos conceptos comparten funcionalidades comunes:
- Análisis basado en contexto
- Ingeniería de prompts
- Aprovechamiento de herramientas
- Razonamiento5
Figura: Flujo de trabajo de un agente de IA basado en lenguaje
Fuente: ICLR6
Además, los LAMs pueden describirse como diseños de agentes basados en lenguaje, tales como (1) agentes de IA basados en plantillas de prompt; (2) agentes de IA con prompts aprendibles; y (3) modelos de acción grandes (LAMs); afirmando que podemos pensar en un LAM como un LLM específicamente entrenado para ejecutar acciones humanas a partir de datos.7
Para más detalles sobre modelos de IA, consulte nuestra investigación basada en datos sobre:
- IA agentiva: Casos de uso y ejemplos reales
- Compare constructores de agentes de IA
- Agentes de IA de código abierto
- Compare las mejores herramientas de gobernanza de IA: Un benchmark de proveedores
- Vulnerabilidad de Agentes de IA
- Rendimiento de Agentes de IA
- Trampas de Agentes de IA
- Expansión de Agentes de IA
Ejemplos reales de LAM
1. Completar automáticamente formularios u hojas de cálculo en sitios web
Un LAM puede reconocer los campos necesarios en un formulario, recopilar los datos requeridos (por ejemplo, direcciones, nombres, contraseñas y números de tarjetas de crédito) de una base de datos o perfil de usuario, e ingresarlos en los campos correspondientes.
Video: Completar automáticamente formularios u hojas de cálculo con LAM
2. Completar transacciones en línea
Un LAM puede trabajar con botones, enlaces y menús desplegables. También puede insertar texto específico en campos de texto y barras de búsqueda. Esto es precisamente lo que implica pedir pizza en línea: rellenar formularios de texto, hacer clic en botones y seleccionar opciones del menú.
Video: HyperWriteAI Assistant Studio usando el navegador para realizar un pedido en línea
Fuente: HyperWriteAI9
3. Resolver solicitudes de servicio al cliente de extremo a extremo
Un Modelo de Acción Grande (LAM) puede manejar una solicitud completa del cliente de principio a fin, entendiendo el objetivo del usuario, decidiendo los pasos necesarios y ejecutándolos en múltiples sistemas (como CRM, facturación y plataformas de soporte).
El Genesys Cloud Agentic Virtual Agent es un ejemplo de este caso de uso: puede entender el problema de un cliente (por ejemplo, un problema de facturación), determinar qué se necesita hacer y completar las acciones requeridas, como verificar datos de la cuenta, actualizar registros o activar procesos de servicio, sin intervención humana.10
En lugar de proporcionar respuestas, el sistema completa la tarea por sí mismo interactuando con diferentes herramientas y flujos de trabajo, reduciendo la necesidad de explicaciones repetidas o seguimientos manuales.
4. Conducción autónoma y toma de decisiones
Un Modelo de Acción Grande (LAM) puede impulsar sistemas autónomos interpretando entradas del mundo real, razonando sobre las situaciones y ejecutando acciones en tiempo real.
NVIDIA’s Alpamayo utiliza modelos de Visión-Lenguaje-Acción para procesar video de cámara, entender el entorno de conducción, razonar sobre lo que está sucediendo y generar acciones de conducción como girar, frenar o acelerar.11
En lugar de seguir reglas fijas, el sistema decide qué hacer basándose en el contexto (por ejemplo, tráfico, obstáculos, condiciones de la carretera) y explica su razonamiento, permitiendo una conducción autónoma más segura y transparente.
5. Ejecución de tareas personales en aplicaciones cotidianas
Un Modelo de Acción Grande (LAM) puede convertir el objetivo de un usuario en acciones concretas en múltiples herramientas, completando tareas sin instrucciones paso a paso. Por ejemplo, los sistemas de IA agentiva como OpenClaw utilizan principios similares: pueden gestionar correos electrónicos, calendarios y reservas de viajes planificando pasos y ejecutándolos de forma autónoma. Mientras que OpenClaw representa un sistema completo de IA agentiva, los LAMs proporcionan el núcleo de acción que permite a dichos sistemas llevar a cabo flujos de trabajo de múltiples pasos de manera confiable.
Añadir como fuente preferidaTecnologías en los LAMs
Un LAM puede utilizar las siguientes técnicas:
- Conexiones: Conectarse a varias aplicaciones y APIs.
- Enfoque neuro-simbólico: La programación neuro-simbólica es un método que permite a los LAMs combinar redes neuronales entrenadas en grandes conjuntos de datos con capacidades de razonamiento lógico simbólico incorporadas. Esto les permite notar patrones y al mismo tiempo comprender el razonamiento subyacente, haciéndolos más adaptables y capaces de tomar respuestas significativas dependiendo del “por qué” de las solicitudes de los usuarios.
- Abstracción de instrucciones: Crear instrucciones que proporcionen una abstracción modular y jerárquica para el modelado a través de una interfaz.
- Modelado humano directo: Identificar la intención, los hábitos y las rutinas de un usuario en todas las aplicaciones para desarrollar una plantilla de actuación.
- Razonamiento de tareas: Analizar las relaciones entre las tareas, identificando dependencias y determinando el orden óptimo de ejecución. Asegura que las tareas previas se completen antes de que comiencen las dependientes. Esto permite al LAM mejorar los flujos de trabajo basándose en interacciones pasadas.
- Aprendizaje continuo: Los LAMs ejecutan tareas y mejoran su rendimiento mediante el aprendizaje continuo. Por ejemplo, un LAM podría gestionar las consultas de los clientes sobre pedidos, devoluciones e información de productos. Se volvería más hábil para resolver problemas rápidamente, incluso prediciendo y abordando posibles problemas antes de que los clientes se comuniquen.
Ejemplos de modelos de acción grandes
El término LAM abarca una mezcla de productos de consumo, modelos enfocados en la acción y sistemas de investigación que intentan convertir la intención del usuario en acciones de software.
- Rabbit R1: Rabbit comercializa el R1 en torno a su idea de LAM, y sus materiales oficiales ahora dirigen a los usuarios a características como LAM Playground y el modo de enseñanza para tareas en sitios web. Al mismo tiempo, las primeras críticas fueron muy negativas; The Verge calificó el dispositivo como “inacabado” y “poco útil”, y dijo que había poca evidencia de un LAM funcionando de manera confiable en el producto en el momento del lanzamiento.
- Adept ACT-1: Adept describió ACT-1 como un “modelo fundacional para acciones” entrenado para usar herramientas de software, APIs y aplicaciones web. Se entiende mejor como un sistema avanzado de agente orientado a la acción, en lugar de una categoría de IA completamente separada por sí misma.
- Salesforce xLAM: Salesforce lanzó xLAM como una familia de modelos optimizados para llamadas a funciones y agentes de IA, y luego lo amplió con un soporte multiturno más sólido. Esto convierte a xLAM en uno de los ejemplos oficiales más claros de una familia de modelos de estilo LAM.
- Microsoft TaskMatrix.IA: TaskMatrix.IA es un documento de visión de Microsoft Research que propone conectar modelos fundacionales con millones de APIs para completar tareas. Debido a que se presenta como una visión de investigación y un documento de posición, se describe mejor como un marco académico similar a LAM que como un producto implementable.
Cita esta investigación
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
title = {{Modelos de Acción Grandes: ¿Exageración o Realidad?}},
year = {2026},
month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/large-action-models}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 1 de Julio de 2026}
}Enlaces de referencia
El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea.
A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.
Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.
Cem habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.
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