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La IA evoluciona rápidamente y, con ella, los tipos de inteligencia en los que confiamos. La IA generativa, como los grandes modelos de lenguaje, es ampliamente conocida por producir texto, imágenes y código a partir de instrucciones. Pero estos sistemas son reactivos: esperan a recibir información, responden en función del entrenamiento y no toman decisiones independientes.
La IA agenética aporta una nueva dimensión. Puede establecer objetivos, tomar decisiones y actuar sin que se le solicite en cada paso. Este cambio de inteligencia reactiva a proactiva significa que la IA puede desempeñar ahora un papel más activo en la resolución de problemas y la gestión de tareas.
En este blog analizaremos la Inteligencia Artificial Agéntica frente a la Inteligencia Artificial Generativa, centrándonos en las diferencias clave que definen su funcionamiento y lo que pueden conseguir. Veamos en qué se diferencian y por qué son importantes.
Genial. Investigaré una comparación detallada de la IA agéntica y la IA generativa, incluyendo sus definiciones, tecnologías subyacentes y diferencias funcionales, manteniendo un lenguaje sencillo y adecuado para una entrada de blog en Trengo.com.
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Inteligencia Artificial Generativa vs. Inteligencia Artificial Genética: explicación de las principales diferencias
La IA generativa y la IA agéntica son dos ramas distintas de la inteligencia artificial con papeles muy diferentes. La forma más fácil de distinguirlas es por sus funciones principales: la IA generativa se ocupa de producir nuevos contenidos, mientras que la IA agéntica se ocupa de alcanzar objetivos concretos: una crea y la otra actúa. En la práctica, la IA generativa es reactiva y proporciona resultados (como texto o imágenes) cuando se le pide, mientras que la IA agéntica es proactiva, capaz de tomar sus propias decisiones y emprender acciones para cumplir una tarea. Desglosemos cada una de ellas en términos sencillos y destaquemos en qué se diferencian.
¿Qué es la IA agéntica?
La IA agéntica describe los sistemas de IA diseñados para tomar decisiones y actuar de forma autónoma con el fin de alcanzar un objetivo. Se puede pensar en la IA agéntica como un solucionador de problemas independiente o un "agente de IA". En lugar de limitarse a producir contenido cuando se le pide, una IA agéntica puede tomar la iniciativa: observa su entorno o contexto, decide lo que hay que hacer y lo hace con una orientación humana mínima. En esencia, tiene cierto grado de "agencia", lo que significa que puede adaptarse a la nueva información y elegir acciones por sí misma para cumplir los objetivos que se le han fijado.
¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa se refiere a los sistemas de IA diseñados para crear nuevos contenidos como texto, imágenes, música o incluso vídeo. Piense en la IA generativa como una herramienta creativa: aprende de enormes conjuntos de datos y luego produce resultados originales basados en los patrones que ha visto. Por ejemplo, los grandes modelos lingüísticos como ChatGPT de OpenAI son IA generativa: se han entrenado con grandes cantidades de texto y pueden generar frases coherentes, responder a preguntas o escribir ensayos cuando se hace una pregunta o se da una indicación. Del mismo modo, los generadores de imágenes (como DALL-E o Stable Diffusion) pueden crear imágenes novedosas a partir de una simple descripción de texto.
Características principales de la IA agéntica y la IA generativa
Aunque tanto la IA agéntica como la generativa utilizan modelos avanzados de aprendizaje automático, cada una de ellas tiene puntos fuertes únicos que las hacen adecuadas para tareas diferentes. Veamos con más detalle las características que definen a cada una de ellas.
Características principales de la IA agéntica
Toma de decisiones
La IA agenética está diseñada para tomar decisiones por sí misma. Trabaja en pos de objetivos predefinidos y puede elegir el mejor curso de acción con poca o ninguna intervención humana. Es un paso más allá de la IA generativa, que espera instrucciones.
Resolución de problemas
La IA agenética utiliza un bucle paso a paso: percibe lo que ocurre, razona sobre la mejor respuesta, actúa y aprende del resultado. Este ciclo le permite mejorar con el tiempo y gestionar situaciones complejas y cambiantes con mayor eficacia.
Autonomía
La autonomía es lo que diferencia a la IA agéntica. No se limita a responder, sino que actúa. Puede operar de forma independiente, tomar decisiones y llevar a cabo tareas sin una orientación constante. Esto la hace ideal para organizaciones que buscan automatizar procesos a gran escala.
Interactividad
Gracias a su diseño proactivo, la IA agéntica puede interactuar con su entorno. Recopila datos en tiempo real, reacciona ante la nueva información y ajusta sus acciones. Un gran ejemplo es un coche autoconducido, que escanea constantemente su entorno y toma decisiones de seguridad sin intervención humana.
Planificación
La IA agenética puede gestionar tareas de varios pasos. Crea estrategias para alcanzar un objetivo, las aplica y se adapta a los cambios. Esto es clave en áreas como la logística, la automatización de la atención al cliente o las operaciones robóticas, donde no basta con seguir una ruta fija.
Características principales de la IA generativa
Creación de contenidos
La IA Generativa está diseñada para producir contenidos. Puede escribir correos electrónicos, generar entradas de blog, responder preguntas e incluso ayudar con la codificación. Herramientas como ChatGPT son un buen ejemplo: puede crear respuestas, listas y resúmenes útiles en función de lo que preguntes. Esto la convierte en una potente herramienta de apoyo para los equipos que necesitan contenidos con rapidez, desde marketing hasta desarrollo de software.
Análisis de datos
Los modelos generativos pueden cribar enormes cantidades de datos para descubrir tendencias y patrones. Esto les permite apoyar funciones empresariales como la gestión de la cadena de suministro o el servicio de atención al cliente, ofreciendo ideas y sugerencias en tiempo real.
Adaptabilidad
La IA generativa adapta sus resultados en función de la información que recibe. Por ejemplo, si un usuario reformula una pregunta o da información adicional, la IA ajusta y mejora la respuesta. Esta flexibilidad la hace útil para tareas en las que es necesario perfeccionar el resultado final.
Personalización
La IA generativa puede adaptar sus respuestas y recomendaciones a cada usuario. En sectores como la venta al por menor o el comercio electrónico, esto conduce a experiencias de compra más personales, ya que la IA aprende las preferencias del cliente y hace sugerencias pertinentes.
Casos prácticos de IA agéntica e IA generativa
Tanto la IA agéntica como la IA generativa se utilizan en todos los sectores, aunque la IA agéntica sigue ganando terreno en tareas más avanzadas y prácticas. Mientras que la IA generativa ya está integrada en muchas operaciones empresariales, especialmente para contenidos y comunicación, la IA agéntica se está abriendo camino en áreas donde la toma de decisiones autónoma es clave.
Casos de uso de la IA agenética
Automatización del servicio de atención al cliente
A diferencia de los chatbots tradicionales que siguen guiones, la IA agéntica puede interpretar la intención y las emociones del cliente para emprender acciones significativas. No se limita a responder, sino que resuelve. Por ejemplo, si un cliente quiere cancelar una suscripción, la IA agéntica podría encargarse de todo el proceso: confirmar la solicitud, aplicar la cancelación y ofrecer el seguimiento pertinente. Esto mejora la satisfacción del cliente y reduce la necesidad de intervención humana.
Sistemas de apoyo a la atención sanitaria
La IA agéntica se está explorando para tareas que requieren toma de decisiones y seguimiento en tiempo real. Por ejemplo, un sistema de inhalación inteligente utiliza IA agéntica para controlar el uso de la medicación, la calidad del aire y las rutinas del paciente. Alerta a los médicos cuando es necesario y ayuda a los pacientes a seguir su tratamiento sin necesidad de intervención manual constante. Este tipo de IA tiene el potencial de mejorar la atención al tiempo que mantiene los datos de los pacientes seguros y protegidos.
Automatización de flujos de trabajo
Agentic AI puede gestionar de forma autónoma procesos empresariales repetitivos. En logística, puede redirigir las entregas en función del tráfico o las condiciones meteorológicas. En una oficina, podría realizar un seguimiento del inventario, programar pedidos o escalar problemas de servicio cuando algo va mal, manteniendo los flujos de trabajo funcionando sin problemas entre bastidores.
Gestión de riesgos financieros
En finanzas, la IA agéntica puede evaluar riesgos, supervisar mercados y ajustar estrategias de inversión en tiempo real. Una plataforma de tecnología financiera podría utilizarla para gestionar carteras automáticamente, comprando o vendiendo en función de los datos del mercado en tiempo real y los perfiles de riesgo individuales. Elimina la necesidad de una supervisión manual constante y permite a las empresas ir por delante en entornos volátiles.
Casos de uso de la IA generativa
Creación de contenidos SEO
La IA generativa ayuda a las empresas a producir rápidamente grandes volúmenes de contenidos SEO. Ya se trate de entradas de blog, descripciones de productos o textos para páginas de destino, estas herramientas pueden generar contenidos ricos en palabras clave que ayudan a mejorar la visibilidad en los motores de búsqueda. Los equipos de marketing lo utilizan para ampliar su producción de contenidos sin sacrificar la calidad.
Soporte de marketing y ventas
Los equipos de ventas suelen dedicar demasiado tiempo a tareas administrativas. Las herramientas de IA generativa pueden gestionar correos electrónicos de divulgación, resumir notas de reuniones y proporcionar información rápida sobre los clientes. También se utiliza en chatbots que ayudan a captar clientes potenciales o a responder preguntas en las primeras fases, lo que deja más tiempo a los comerciales para cerrar acuerdos.
Diseño y desarrollo de productos
Analizando los datos de mercado y las preferencias de los clientes, la IA generativa puede sugerir nuevas ideas de productos o variaciones de diseño. Por ejemplo, un minorista de moda podría utilizar la IA generativa para crear nuevos diseños de ropa basados en las tendencias actuales y el comportamiento de los compradores, acelerando el proceso de diseño y reduciendo los costes de desarrollo.
Automatización de la atención al cliente
La IA generativa se utiliza mucho en chatbots de atención al cliente que responden a preguntas frecuentes o ayudan con consultas relacionadas con pedidos. Por ejemplo, una marca de comercio electrónico podría utilizarla para gestionar solicitudes de reembolso, seguimiento de entregas y recomendaciones de productos, todo ello a través de un asistente de IA que entiende la intención del cliente y responde en tiempo real.
Tendencias emergentes en IA agéntica e IA generativa
A medida que ambas tecnologías evolucionan, la IA agéntica y la IA generativa están encontrando nuevas funciones en todos los sectores. Echemos un vistazo a las tendencias que configuran su futuro.
Tendencias de la IA agenética
Finanzas y comercio
La IA agéntica está empezando a transformar los servicios financieros. Puede escanear datos de mercado, hacer predicciones y realizar operaciones en tiempo real, sin intervención humana. Estos agentes de IA también pueden buscar en Internet las últimas actualizaciones, lo que ayuda a las instituciones financieras a mantenerse informadas y reaccionar con rapidez ante los cambios económicos.
Robótica en almacenes
Empresas como Amazon ya utilizan robots con inteligencia artificial en sus almacenes. Estos sistemas pueden navegar por espacios, gestionar inventarios y realizar tareas como recoger y empaquetar pedidos por sí solos. El resultado es un procesamiento más rápido y menos cuellos de botella manuales en las operaciones.
Planificación urbana e infraestructuras
En la planificación urbana, la IA agéntica puede revisar el tráfico en directo, las condiciones meteorológicas y los datos de población para sugerir formas más inteligentes de gestionar las carreteras, el transporte público y los servicios públicos. Esto ahorra tiempo a los urbanistas y contribuye a mejorar la calidad de vida de los ciudadanos.
Automatización de RRHH y asistencia al empleado
La IA agentica se está convirtiendo en una valiosa herramienta en RRHH. A diferencia de los simples chatbots, puede gestionar procesos como la incorporación, responder a preguntas sobre políticas y recomendar beneficios en función de los perfiles de los empleados. Esto reduce las tareas repetitivas de los equipos de RRHH y crea una mejor experiencia para los empleados.
Tendencias de la IA generativa
Aplicaciones mejoradascon IA
La IA generativa se está incorporando a herramientas cotidianas -como CRM, plataformas de escritura y software de diseño- para ofrecer experiencias más inteligentes y personalizadas. Estas funciones mejoradas con IA ayudan a los usuarios a trabajar más rápido sugiriendo contenidos, ofreciendo resúmenes o proporcionando inspiración creativa basada en lo que está sucediendo en tiempo real.
Datos sintéticos para el entrenamiento
Cuando los datos del mundo real son difíciles de encontrar o demasiado caros, la IA generativa puede producir datos sintéticos para entrenar modelos de aprendizaje automático. Este enfoque está ganando popularidad en áreas como la robótica, los vehículos autónomos y la previsión financiera, donde los datos realistas pero controlados son cruciales para entrenar sistemas de forma segura y eficaz.
Generación de deepfakes
La IA generativa ha facilitado la creación de imágenes, audio y vídeo realistas que parecen y suenan auténticos. Mientras que algunas aplicaciones son creativas o divertidas, otras suscitan preocupaciones en torno a la desinformación y la ética. A medida que la tecnología evoluciona, se presta más atención al uso responsable y a la verificación de contenidos.
Personalización avanzada
Las empresas utilizan IA generativa para ofrecer contenidos y recomendaciones de productos más personalizados. En el comercio electrónico y el marketing, por ejemplo, la IA puede analizar los datos de los usuarios para ofrecer mensajes, correos electrónicos y experiencias personalizados, mejorando la participación y las tasas de conversión en todos los canales.
Reflexiones finales
A medida que la IA generativa y la agéntica sigan evolucionando, es probable que se reduzca la distancia que las separa. Avanzamos hacia un futuro en el que la IA no solo crea, sino que también actúa, tendiendo un puente entre la creatividad y la ejecución. Este cambio abrirá nuevas oportunidades en todos los sectores, desde la atención al cliente y la logística hasta la sanidad y las finanzas.
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