Durante los últimos dos años, el sector de IT y los negocios se han acostumbrado a que la inteligencia artificial (AI por sus siglas en inglés) responda preguntas, redacte correos o genere imágenes impresionantes.
Sin embargo, la capacidad de la inteligencia artificial generativa (GenAI por su acrónimo en inglés) ha dejado de ser la protagonista para convertirse en el lenguaje base de algo mucho más potente: la AI de agentes.
Para los líderes de tecnología, entender la diferencia vital entre ambas es el siguiente paso estratégico. Mientras que la GenAI funciona como un copiloto que espera órdenes, los agentes de AI es un sistema capaz de razonar, planificar y ejecutar tareas de principio a fin con mínima intervención humana.
Se estima que los sistemas de AI de agentes reducen las “alucinaciones” en más de 40% en comparación con la GenAI. Esto es posible gracias a dos procesos clave:
- Uso de herramientas: Consulta fuentes externas reales, como bases de datos SQL o APIs, en lugar de generar información basada en probabilidades estadísticas.
- Autorreflexión: El sistema revisa su propio trabajo antes de entregarlo.
Índice de temas
GenAI, la revolución de la creación de contenido
La principal característica de la GenAI es su enfoque en la creación de contenido nuevo a partir de un prompt. Esta tecnología permite establecer contextos coherentes, desde ensayos hasta respuestas a problemas técnicos complejos.
Dentro de las organizaciones, la GenAI ofrece beneficios claros:
- Generación de respuestas: Escribe listas, da consejos y resuelve dudas bajo demanda.
- Datos sintéticos: Produce información para entrenar modelos de aprendizaje automático.
- Optimización de IT: Ayuda a los desarrolladores a escribir o mejorar código de forma eficiente.
Aunque es una herramienta poderosa para la creatividad, su modo de operación es reactivo: siempre depende de una instrucción específica del usuario para generar un resultado.
AI de agentes, sistemas autónomos orientados a objetivos
A diferencia de los modelos tradicionales, la AI de agentes se define como un conjunto de sistemas autónomos que perciben su entorno y ejecutan tareas complejas. Su valor reside en la capacidad de reducir drásticamente el tiempo y los recursos invertidos en la operación.
Estos agentes facilitan la personalización a escala, potenciando experiencias de usuario dinámicas a través de motores de recomendación y chatbots avanzados.
Mientras la GenAI crea, la AI de agentes busca alcanzar metas de forma proactiva. Puede iniciar acciones, establecer objetivos y razonar una secuencia de pasos para lograr un resultado sin que un humano tenga que llevarla de la mano.
Arquitectura y funcionamiento: LLM vs. AI de agentes
La GenAI utiliza modelos de deep learning que simulan los procesos de toma de decisiones del cerebro humano. Estos algoritmos identifican patrones en grandes volúmenes de datos para entender peticiones en lenguaje natural. En algunos casos, se apoya en tecnologías como la RPA para tareas estructuradas.
Por otro lado, la AI de agentes combina la flexibilidad de los LLM con la precisión de la programación tradicional. Su funcionamiento se basa en:
- Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP)
- Machine learning y aprendizaje por refuerzo
- Representación del conocimiento
Esta combinación permite que los agentes interactúen con el entorno exterior y recopilen datos en tiempo real. Un ejemplo claro son los vehículos autónomos, que analizan constantemente su entorno para tomar decisiones de conducción seguras.
Autonomía y reducción de alucinaciones
Una de las diferencias críticas entre ambas tecnologías es el grado de independencia. La GenAI requiere dirección humana para cada ajuste, ya que no toma decisiones autónomas. En cambio, la AI de agentes posee un alto grado de independencia y se adapta a entornos cambiantes.
Curiosamente, estas tecnologías suelen complementarse: los agentes pueden utilizar herramientas de GenAI como parte de su flujo de trabajo para cumplir objetivos específicos.
