La IA agente y la IA generativa (IA gen) se encuentran entre los enfoques más influyentes en inteligencia artificial (IA) . Mientras que la IA tradicional se diseñó para reconocer patrones y hacer predicciones, la IA generativa crea contenido nuevo como texto, imágenes, video, audio y código de software. La IA agente se centra en lograr objetivos mediante la planificación, la toma de decisiones y la ejecución de flujos de trabajo de varios pasos con distintos niveles de autonomía.
Si bien la IA agente y la IA generativa cumplen propósitos
diferentes, cada una ofrece ventajas según la aplicación. Comprender sus
diferencias ayuda a las organizaciones a seleccionar el enfoque adecuado para
cada caso de uso.
Ambos enfoques utilizan aprendizaje
automático , modelos de lenguaje a gran escala
(LLM) y procesamiento del lenguaje natural (PLN) . Las
aplicaciones de IA generativa, como ChatGPT y Google Gemini, se
centran en la creación de contenido. La IA agente se basa en esas capacidades
para planificar tareas, interactuar con sistemas externos, evaluar información
y determinar cómo proceder en función de nueva información y condiciones
cambiantes.
A medida que las organizaciones adoptan ambos enfoques,
pueden tomar mejores decisiones sobre dónde y cómo utilizar cada uno.
Diferencias clave entre la IA generativa y la IA agencial
La IA generativa y la IA automatizada poseen capacidades
distintas. Estas comparaciones resaltan esas diferencias clave.
Propósito principal
- La
IA generativa se centra en crear contenido nuevo a partir de una
entrada, como una indicación, una pregunta u otros datos. Su salida puede
incluir texto, imágenes, audio, vídeo o código de software.
- La
IA agente se centra en alcanzar un objetivo. Puede determinar los
pasos necesarios, seleccionar entre las acciones posibles y completar una
tarea a lo largo del tiempo. El resultado puede ser contenido, una
decisión o una acción realizada a través de otro sistema.
Rol del usuario
- Los
usuarios de IA generativa suelen proporcionar instrucciones
mediante indicaciones que guían el resultado del sistema. Posteriormente,
el usuario puede revisar, refinar o responder a dicho resultado mediante
más indicaciones.
- Los
usuarios de IA con capacidad de gestión de agentes pueden
proporcionar un objetivo más general en lugar de especificar cada paso.
Dependiendo del sistema y la tarea, el agente puede determinar cómo
proceder y requerir menos instrucciones del usuario.
Salida de IA
- La
IA generativa produce principalmente contenido nuevo. Por
ejemplo, un sistema podría generar una respuesta escrita, crear una imagen
o generar código de software.
- La
IA agente avanza hacia un objetivo. Un agente puede generar
contenido durante el proceso, pero también puede recuperar información,
tomar decisiones, usar una herramienta o realizar una acción en nombre del
usuario.
Autonomía
- La
IA generativa generalmente responde a una entrada y espera
instrucciones adicionales. Es principalmente reactiva, mientras que la IA
automatizada puede trabajar de forma proactiva para alcanzar un objetivo.
- La
IA con capacidad de gestión puede operar con distintos niveles de
autonomía. Puede planificar y ejecutar múltiples pasos de forma
independiente, aunque sigue requiriendo la intervención humana para
aprobaciones, supervisión o decisiones que exigen criterio.
Interacción con los sistemas
- La
IA generativa puede proporcionar información o contenido a un
usuario o a otro sistema. Su interacción con sistemas externos depende de
las herramientas y capacidades desarrolladas en torno al modelo.
- La
IA agente está diseñada para interactuar con herramientas,
fuentes de datos y otros sistemas como parte de la realización de una
tarea. Puede utilizar esos recursos para recopilar información, actuar o
evaluar los resultados de pasos anteriores.
Características clave de la IA generativa y la IA agente
La IA agente y la IA generativa comparten muchas tecnologías
subyacentes, pero sus capacidades dan soporte a diferentes tipos de trabajo.
Características clave de la IA generativa
- Generación
de contenido : La IA generativa crea contenido nuevo a partir de
patrones aprendidos durante el entrenamiento y el contexto de la solicitud
del usuario. La mayoría de los sistemas modernos se basan en
modelos de aprendizaje profundo entrenados con grandes conjuntos
de datos. Pueden generar texto, imágenes, audio, vídeo y código de
software. También pueden transformar el contenido existente resumiéndolo,
editándolo o reestructurándolo.
- Respuesta
contextual : La IA generativa puede utilizar la información
proporcionada en una solicitud o conversación para adaptar su resultado.
Las respuestas pueden cambiar a medida que el usuario añade instrucciones,
proporciona comentarios o aporta más contexto. Este tipo de adaptación no
implica necesariamente que el modelo subyacente esté aprendiendo o
cambiando durante la interacción.
- Capacidades
multimodales : Muchos sistemas de IA generativa pueden trabajar
con más de un tipo de contenido. Dependiendo del sistema, los usuarios
pueden combinar texto con imágenes, audio, vídeo u otros datos como parte
de una interacción.
- Síntesis
del conocimiento : La IA generativa puede resumir información,
identificar patrones y ayudar a los usuarios a interpretar material
complejo. Estas capacidades pueden ser útiles en tareas como
investigación, atención al cliente, desarrollo de software y análisis empresarial.
Dado que la IA generativa a veces puede producir información inexacta, a
veces denominada alucinación , los resultados deben
revisarse cuando la precisión es fundamental.
- Personalización :
La IA generativa puede adaptar el contenido y las respuestas a las
instrucciones, preferencias y contexto disponibles del usuario. La
personalización puede incluir la adaptación del tono de una respuesta
escrita o la generación de recomendaciones basadas en datos relevantes del
usuario o de la organización.
Características clave de la IA con agentes
- Comportamiento
orientado a objetivos: Los sistemas de IA con capacidad de acción
están diseñados para trabajar en pos de un objetivo, en lugar de limitarse
a responder a una única solicitud. El usuario puede especificar el
resultado deseado, mientras que el sistema determina algunos de los pasos
necesarios para alcanzarlo.
- Planificación: Un
sistema basado en agentes puede dividir un objetivo complejo en pasos más
pequeños y determinar cómo abordarlos. Puede revisar su enfoque cuando se
dispone de nueva información o cuando una acción no produce el resultado
esperado.
- Razonamiento: Un
sistema con capacidad de agencia puede evaluar información, considerar
posibles pasos a seguir y seleccionar una acción en función del objetivo y
el contexto disponible. Estas capacidades permiten la toma de decisiones
autónoma, si bien el alcance de esta capacidad depende del diseño del
sistema y del nivel de supervisión humana.
- Uso
de herramientas: Los sistemas de agentes pueden conectarse a
herramientas, interfaces de programación de aplicaciones (API) ,
bases de datos y otro software para recopilar información o realizar
acciones. Estas capacidades permiten que un sistema de agentes vaya más
allá de generar una respuesta e interactúe con los sistemas involucrados
en la realización de una tarea. Los estándares emergentes, como
el Protocolo de Contexto de Modelo (MCP), facilitan la conexión
de los sistemas de IA con herramientas y fuentes de datos externas.
- Memoria
y contexto: Los sistemas basados en agentes pueden mantener información sobre la tarea actual o conservar el contexto relevante
entre interacciones. La memoria puede ayudar a un agente a realizar un
seguimiento del progreso, utilizar resultados anteriores y mantener el
contexto durante flujos de trabajo más
largos.
- Adaptación: Los
sistemas con capacidad de acción pueden utilizar información de su entorno
y los resultados de acciones previas para ajustar su estrategia. Los
bucles de retroalimentación ayudan al sistema a evaluar los resultados,
repetir tareas, modificar planes o solicitar la intervención humana cuando
no puede proceder de forma fiable. Algunos sistemas también utilizan el
aprendizaje por refuerzo durante el entrenamiento o la optimización para
mejorar la toma de decisiones con el tiempo.
- Orquestación: Los
sistemas agénticos más complejos coordinan múltiples capacidades,
herramientas o agentes de IA para lograr un objetivo más amplio.
Un agente de IA está diseñado para percibir información, tomar decisiones
y realizar acciones para alcanzar una meta. Los agentes de IA son un
componente del concepto más amplio de IA agéntica.
Un sistema puede usar un solo agente de IA o varios agentes especializados, según la tarea. En un sistema multiagente , diferentes agentes pueden gestionar tareas especializadas mientras una capa de orquestación coordina su trabajo. La distinción importante no radica simplemente en la cantidad de agentes, sino en la capacidad del sistema para alcanzar objetivos, tomar decisiones y actuar con un nivel adecuado de autonomía y supervisión.
Casos de uso para la IA generativa y la IA agencial
La IA generativa y la IA automatizada se utilizan a menudo
en las mismas funciones empresariales, pero cumplen roles distintos. La IA
generativa ayuda a crear, resumir y transformar información, mientras que la IA
automatizada ayuda a planificar, coordinar y completar tareas de varios pasos.
A medida que las organizaciones adoptan ambos enfoques, muchos flujos de
trabajo combinan estas capacidades complementarias.
Casos de uso de la IA generativa
Creación de contenido: La IA generativa ayuda a
las organizaciones a crear y perfeccionar contenido de forma más eficiente.
Entre sus usos más comunes se incluyen la redacción de artículos, textos de
marketing, correos electrónicos, descripciones de productos, materiales de formación
y documentación técnica. También puede resumir, traducir y adaptar el contenido
existente para diferentes audiencias o canales, mientras que la revisión humana
contribuye a mantener la precisión, la calidad y la coherencia de la marca.
Soporte al cliente: Las organizaciones utilizan la IA generativa
para mejorar el servicio al cliente mediante la generación de respuestas, la
síntesis de conversaciones y la asistencia a los representantes de soporte
durante las interacciones en tiempo real. Los chatbots y asistentes con
IA también pueden responder preguntas frecuentes, crear artículos para la
base de conocimientos y brindar un soporte más consistente a través de
múltiples canales de comunicación.
Servicios financieros: Las organizaciones
financieras utilizan la IA generativa para resumir informes financieros,
realizar análisis de datos, redactar comunicaciones con clientes y analizar
grandes volúmenes de información de mercado o regulatoria. También puede ayudar
en la investigación, la documentación y la explicación de datos financieros
complejos, lo que permite a los analistas y asesores trabajar de manera más
eficiente.
Recursos humanos: La IA generativa ayuda a
los equipos de recursos humanos a crear descripciones de puestos, resumir
currículos, redactar comunicados para empleados y responder preguntas sobre
políticas. También puede ser útil para la creación de materiales de
incorporación, resúmenes de evaluaciones de desempeño y contenido de
capacitación, lo que permite a los profesionales de recursos humanos dedicar
menos tiempo a la redacción administrativa y, al mismo tiempo, lograr una
comunicación más coherente.
Gestión del conocimiento
La IA generativa ayuda a los empleados a encontrar y
utilizar el conocimiento organizacional de manera más eficaz. Puede buscar en
grandes colecciones de documentos, resumir informes, responder preguntas
basándose en información aprobada y facilitar el acceso al conocimiento interno
en toda la organización. Muchos sistemas empresariales utilizan la
generación aumentada por recuperación (RAG) para recuperar información
relevante antes de generar una respuesta.
Aspectos legales y cumplimiento normativo
Los equipos legales y de cumplimiento normativo utilizan IA
generativa para revisar contratos, resumir reglamentos y redactar políticas u
otros documentos comerciales. También puede ayudar a analizar grandes conjuntos
de información legal, lo que optimiza la investigación y la preparación de
documentos, al tiempo que facilita la revisión humana.
Diseño y desarrollo de productos
Los equipos de producto utilizan IA generativa para explorar
ideas, evaluar conceptos y acelerar el diseño en sus primeras etapas. Puede
ayudar a generar requisitos de producto, resumir los comentarios de los
clientes, crear prototipos y producir datos sintéticos para pruebas y
desarrollo de modelos cuando sea necesario.
Ventas y marketing
Los equipos de marketing y ventas utilizan IA generativa
para crear contenido de campañas, personalizar las comunicaciones con los
clientes y acelerar la elaboración de propuestas. Los representantes de ventas
también pueden usar IA para redactar correos electrónicos de contacto, resumir
las interacciones con los clientes y prepararse para las reuniones, lo que les
permite dedicar más tiempo a fortalecer las relaciones con ellos.
Desarrollo de software
La IA generativa puede ayudar a los desarrolladores generando
código, explicando código desconocido, identificando errores y creando
documentación. También puede ayudar a generar casos de prueba y sugerir
mejoras, lo que permite a los equipos de desarrollo trabajar de forma más
eficiente manteniendo la revisión humana.
Cadena de suministro
Los equipos de la cadena de suministro utilizan IA
generativa para resumir datos operativos, analizar informes de proveedores y
crear documentación para las actividades de compras y logística. La
IA generativa también ayuda a identificar tendencias, explicar interrupciones y
generar recomendaciones basadas en información empresarial histórica y actual.
Casos de uso de IA agente
Servicio al cliente: En lugar de limitarse a responder preguntas, la IA con capacidad de gestión de agentes puede ayudar a resolver las solicitudes de los clientes de principio a fin. Un sistema de atención al cliente con esta capacidad podría recuperar información del cliente, acceder a conocimientos internos, iniciar actualizaciones de cuentas, procesar devoluciones o programar citas antes de derivar las situaciones más complejas a un representante humano cuando sea necesario.
Ciberseguridad: Los equipos de ciberseguridad están explorando la IA con agentes para investigar alertas, correlacionar eventos y coordinar la respuesta a incidentes en múltiples sistemas. Los flujos de trabajo con agentes pueden ayudar a priorizar amenazas, recomendar medidas correctivas y automatizar tareas de seguridad rutinarias, manteniendo a los analistas humanos involucrados en decisiones de alto riesgo.
Servicios financieros: Las instituciones financieras utilizan IA con capacidad de gestión de agentes para flujos de trabajo como la respuesta al fraude, el monitoreo del cumplimiento normativo, la evaluación del riesgo crediticio, la gestión del riesgo financiero y el análisis de inversiones. Un sistema con esta capacidad puede evaluar continuamente la información cambiante, identificar posibles problemas y recomendar o ejecutar acciones aprobadas según las políticas organizacionales y los requisitos regulatorios.
Cuidado de la salud: Las organizaciones sanitarias están explorando la IA con agentes para coordinar los flujos de trabajo administrativos, facilitar la comunicación con los pacientes y apoyar las operaciones clínicas. Entre las posibles aplicaciones se incluyen la programación de citas, la documentación, la coordinación de la atención y el seguimiento de la información del paciente. La supervisión humana sigue siendo fundamental para la toma de decisiones clínicas y el manejo de datos confidenciales de los pacientes.
Recursos humanos: Los equipos de recursos humanos utilizan cada vez más la IA con agentes para automatizar procesos complejos a lo largo del ciclo de vida del empleado. Un sistema con agentes puede facilitar la contratación mediante la preselección de candidatos, la programación de entrevistas y la coordinación de las comunicaciones. También puede apoyar la incorporación de nuevos empleados, responder a sus preguntas, redirigir las solicitudes a los sistemas adecuados y permitir que los profesionales de recursos humanos dediquen más tiempo a la estrategia.
Operaciones de TI: Los equipos de TI pueden usar IA con capacidad de gestión de agentes para supervisar sistemas, investigar alertas y colaborar en la respuesta a incidentes. Según las políticas de la organización, un sistema con esta capacidad podría diagnosticar problemas, recomendar acciones correctivas o ejecutar pasos de remediación aprobados, manteniendo informados a los administradores.
Fabricación: Los fabricantes están utilizando IA con capacidad de gestión para mejorar la eficiencia de la producción, el control de calidad y el mantenimiento de los equipos. Se emplean enfoques similares en robótica y vehículos autónomos, donde los sistemas deben evaluar continuamente las condiciones y responder adecuadamente. Un sistema con capacidad de gestión puede monitorizar los datos de producción, identificar posibles problemas, recomendar acciones correctivas y coordinar las respuestas entre sistemas conectados. Estas capacidades pueden ayudar a reducir el tiempo de inactividad, mejorar la calidad del producto y optimizar las operaciones.
Ventas y marketing: La IA basada en agentes puede ayudar a los equipos de marketing y ventas a ejecutar campañas y flujos de trabajo de interacción con el cliente. Permite cualificar clientes potenciales, personalizar la comunicación, monitorizar las interacciones con los clientes y recomendar los siguientes pasos en función de las reglas de negocio y el comportamiento del cliente. Los equipos de marketing también pueden utilizar sistemas basados en agentes para coordinar la ejecución de campañas, realizar un seguimiento del rendimiento y hacer ajustes en múltiples canales.
Desarrollo de software: Los equipos de
desarrollo están empezando a utilizar IA agente para completar tareas de
ingeniería de software de mayor envergadura. En lugar de generar fragmentos de
código individuales, un sistema agente puede analizar los requisitos, escribir
código, ejecutar pruebas, identificar errores y revisar su trabajo antes de
presentar los resultados para su revisión por parte de los desarrolladores.
Cadena de suministro: La IA agente puede ayudar
a las organizaciones a gestionar operaciones complejas de la cadena de
suministro coordinando actividades entre proveedores, sistemas de inventario y
socios logísticos. Puede monitorizar los niveles de inventario, identificar posibles
interrupciones y recomendar o iniciar acciones para garantizar el buen
funcionamiento de las operaciones. Los sistemas agentes también pueden
respaldar las compras evaluando la información de los proveedores,
realizando un seguimiento de las solicitudes de compra y ayudando a automatizar
los flujos de trabajo de compra de acuerdo con las políticas de la
organización.
Automatización del flujo de trabajo: La IA
agente puede gestionar procesos empresariales de múltiples pasos con una
mínima intervención humana. Un sistema agente puede recopilar información,
evaluar las opciones disponibles, utilizar reglas de negocio e interactuar con
aplicaciones empresariales para completar un flujo de trabajo. Las
organizaciones están utilizando estas capacidades para optimizar procesos como
el procesamiento de documentos, la incorporación de empleados, las compras y la
gestión de la cadena de suministro.
Cómo funcionan conjuntamente la IA generativa y la IA agencial
La IA generativa y la IA agente suelen considerarse
tecnologías independientes, pero en la práctica suelen trabajar juntas. La IA
generativa destaca por su capacidad para comprender el lenguaje natural y crear
contenido. La IA agente se basa en estas capacidades, añadiendo planificación,
razonamiento y la habilidad de interactuar con herramientas y otros sistemas.
En lugar de sustituir a la IA generativa, la IA agente la suele integrar en un
flujo de trabajo más amplio.
Un sistema típico basado en agentes utiliza un modelo de IA
generativa para interpretar las solicitudes del usuario, generar contenido y
comunicar los resultados. La capa de agentes determina cómo alcanzar el
objetivo del usuario. Puede dividir una tarea en pasos más pequeños, recuperar
información, utilizar herramientas externas, evaluar resultados intermedios y
decidir qué hacer a continuación.
Según el flujo de trabajo, el sistema también podría
solicitar la aprobación humana antes de completar ciertas acciones. Las
organizaciones también pueden combinar estas capacidades con la
automatización robótica de procesos (RPA) para automatizar tareas
empresariales repetitivas.
Por ejemplo, un empleado puede solicitar a un sistema de IA
que organice un evento para clientes. Un modelo de IA generativa puede elaborar
una agenda, redactar correos electrónicos de invitación y crear materiales de
presentación. Un sistema de IA con capacidad de gestión de agentes puede ir más
allá, consultando los calendarios de los asistentes, reservando un espacio para
la reunión, coordinando a los proveedores, haciendo un seguimiento de las
respuestas y actualizando los planes a medida que cambian los horarios. A lo
largo del proceso, el sistema con capacidad de gestión de agentes podría
utilizar la IA generativa siempre que sea necesario crear contenido o comunicar
información.
Esta misma relación se aplica a numerosos casos de uso
empresarial. En el desarrollo de software, la IA generativa puede escribir
código mientras un sistema basado en agentes planifica la implementación,
ejecuta pruebas y revisa su trabajo hasta completar la tarea. En atención al
cliente, la IA generativa puede redactar respuestas mientras un sistema basado
en agentes recupera información del cliente, actualiza registros y resuelve
solicitudes en múltiples sistemas.
Para muchas organizaciones, la cuestión no es si usar IA
generativa o IA con agentes. La pregunta más pertinente es si una tarea
específica requiere únicamente la generación de contenido o un sistema capaz de
razonar a través de un flujo de trabajo y actuar en consecuencia. Cada vez más
empresas combinan ambos enfoques para automatizar tareas complejas y mejorar la
productividad.
Elegir la solución de IA adecuada
Elegir entre IA generativa e IA agente comienza por
comprender el problema que se necesita resolver. Si el objetivo es crear o
transformar contenido, resumir información o ayudar a los usuarios con tareas
basadas en el conocimiento, la IA generativa suele ser la opción adecuada. Si
el objetivo implica completar flujos de trabajo de varios pasos, tomar
decisiones o interactuar con otros sistemas, la IA agente podría aportar mayor
valor.
Las organizaciones también deben considerar factores
prácticos como la complejidad de la tarea, el nivel de autonomía deseado, los
requisitos de gobernanza de la IA y la necesidad de
supervisión humana . Las tareas más sencillas pueden beneficiarse
únicamente de la IA generativa, mientras que los flujos de trabajo más
complejos podrían justificar un enfoque basado en agentes.
Elegir la combinación adecuada de IA generativa e IA de
agentes debe formar parte de una estrategia de IA más amplia que alinee las
inversiones en tecnología con los objetivos empresariales. Al adaptar la
tecnología al problema, las organizaciones pueden mejorar la productividad
manteniendo el nivel apropiado de precisión, transparencia y control.
Fuente: IBM