Agentic AI vs Generative AI

¿Qué es la IA generativa y para qué se usa?

La IA generativa o Generative AI es una rama de la inteligencia artificial especializada en crear contenido inédito como respuesta a instrucciones humanas. Para ello, utiliza modelos de deep learning entrenados previamente con grandes volúmenes de datos.

Este tipo de herramientas permiten automatizar un amplio abanico de tareas creativas. De hecho, son capaces de generar texto, imágenes, vídeos música o código.

¿Qué es la Agentic AI y cómo funciona?

Definición y funcionamiento

La Agentic AI es un campo de la inteligencia artificial dedicado a desarrollar sistemas que actúan de forma autónoma. Se trata, pues, de agentes que deciden y actúan sin necesidad de recibir instrucciones humanas.

El funcionamiento de los sistemas Agentic AI se compone de sucesivas etapas: percepción del entorno, análisis de la información, acción y aprendizaje a partir de los resultados. Para impulsar este ciclo, los agentes se valen de avances tecnológicos como machine learning, análisis predictivo y PLN.

Casos de uso reales

• Atención al cliente: gestiona las consultas de los usuarios de forma 100% autónoma y altamente personalizada. Pueden resolver problemas complejos.

• Ciberseguridad: los agentes detectan amenazas en redes corporativas, bloquean accesos sospechosos y reparan vulnerabilidades por sí mismos.

• Optimizar carteras de inversión: analizan los mercados para detectar oportunidades financieras y ejecutan las operaciones según el perfil de riesgo definido por el inversor.

Comparativa: Agentic AI vs. Generative AI

La comparativa Agentic AI vs. Generative AI se define a partir de una serie de rasgos diferenciales. En esta tabla ponemos de manifiesto cuáles son y cómo influyen en estos sistemas.

Comparación de objetivos

• Generative AI: Crear contenido original a partir de datos y patrones aprendidos.

• Agentic AI: Tomar decisiones y ejecutar acciones autónomas para alcanzar objetivos definidos.

Nivel de autonomía

• Generative AI: Bajo, responde a instrucciones humanas.

• Agentic AI: Alto, actúa de forma independiente, anticipa necesidades y ejecuta tareas con mínima supervisión.

Tipo de tareas

• Generative AI: Generación de contenido, síntesis de información y recomendaciones.

• Agentic AI: Resolución de problemas, planificación y automatización de procesos.

Tecnologías asociadas

• Generative AI: Modelos de lenguaje grande (LLM), aprendizaje profundo, redes neuronales profundas, etc.

• Agentic AI: Aprendizaje automático, procesamiento de lenguaje natural, sistemas multiagente, lógica probabilística, etc.

Interacción humana

• Generative AI: Requiere intervención humana constante (no ejecuta acciones por sí misma).

• Agentic AI: Mínima, puede operar y tomar decisiones sin que el usuario se lo ordene.

Complejidad técnica

• Generative AI: Moderada: centrada en la precisión y creatividad del contenido generado.

• Agentic AI: Alta, requiere adaptabilidad y razonamiento en entornos cambiantes.

Ejemplos de uso

• Generative AI: Redacción de guiones, diseño gráfico, generación de código.

• Agentic AI: Asistentes autónomos, optimización de cadenas de suministro, análisis de mercado.

Generative AI: Pros y Contras

• Ventajas: Crea contenidos originales, ahorra tiempo y esfuerzo en los procesos creativos e impulsa la creatividad.

• Inconvenientes: Plantea problemas de propiedad intelectual y privacidad, perpetúa sesgos y genera información inexacta.

Agentic AI: Pros y contras

• Ventajas: Alta autonomía, eficiencia operativa, escalable y mejora la experiencia de usuario con personalización y proactividad.

• Inconvenientes: Complejidad técnica, riesgos de seguridad, dificultad para auditar su comportamiento en sectores críticos y conflictos de alineamiento con los intereses humanos.

Riesgos actuales y desafíos futuros

En este punto, ambos sistemas enfrentan riesgos comunes. Entre sus principales problemas, podemos destacar los siguientes:

• Aumento del desempleo.

• Necesidad de un marco legal que equilibre innovación tecnológica y derechos personales.

• El uso de datos incompletos o de mala calidad dará lugar a respuestas subóptimas.

• Integración con tecnologías emergentes sin merma de la seguridad.

También cabe hablar de desafíos específicos. Por un lado, la Agentic AI plantea conflictos éticos en situaciones críticas. Por otra parte, la IA generativa puede cometer plagios y ser usada con fines maliciosos.

¿Pueden trabajar juntas?

La contraposición Agentic AI vs. Generative AI no debe llevarnos a pensar que se trata de dos sistemas incompatibles, porque pueden trabajar conjuntamente. Pensemos, por ejemplo, en una campaña de marketing digital donde IA generativa crea contenido gráfico y la Agentic AI decide cuándo y dónde publicarlo.

Cómo elegir entre Agentic AI y Generative AI según tu empresa

Si eres desarrollador o startup

La IA generativa es una muy buena opción para desarrolladores o startups. Recordemos que esta herramienta crea contenido inéditos como diseño, código, prototipos... No obstante, la Agentic AI será imprescindible si se busca una automatización avanzada de procesos en la industria tecnológica.

Si eres una empresa que busca automatización

La Agentic AI resulta indispensable en estos casos, ya que gestiona y optimiza flujos de trabajo complejos por sí sola. La toma de decisiones en tiempo real y la capacidad de adaptarse en entornos dinámicos la convierten en la mejor aliada de la eficiencia operativa. Además, su versatilidad le permite automatizar una gran variedad de tareas.

Si trabajas en contenidos, marketing o diseño

La IA generativa, con su generación de contenidos automatizada es una gran aliada de los profesionales creativos. Gracias a ella, cabe agilizar la producción y personalización de estos materiales.

¿La Agentic AI es el futuro de la inteligencia artificial?

La comparativa Agentic AI vs. Generative AI revela que la Agentic AI representa la forma más evolucionada de la inteligencia artificial. Constituye un gran salto cualitativo con respecto a la mera generación de contenidos. No por nada, un número creciente de empresas ven en ella un potenciador estratégico de su eficiencia operativa.

¿Puede una IA tomar decisiones mejor que un humano?

La Agentic AI cuenta con habilidades que superan a las de cualquier ser humano:

• Rápido análisis de grandes cantidades de datos.

• Disponibilidad 24/7.

• Ausencia de sesgos emocionales.

Se trata, sin duda, de aptitudes muy valiosas cuando se trata de tomar decisiones ágiles y precisas. Sin embargo, sólo los seres humanos pueden resolver implicaciones éticas complejas o escenarios imprevistos.

Tendencias y evolución esperada

Estamos viviendo una rápida expansión de la Agentic AI en diversos sectores empresariales. No en vano, los entornos multi-agente, la integración con tecnologías emergentes están cada vez más cerca de hacerse realidad.

Preguntas frecuentes (FAQ)

¿Cuál es más potente: IA generativa o Agentic AI?

La Agentic AI es más potente en términos de autonomía y capacidad de acción. Su abanico de aplicaciones es mayor y no requiere de instrucciones humanas constantes para operar.

¿La Agentic AI necesita modelos generativos?

No necesariamente, pero es habitual que los integre para optimizar algunas funciones, como responder o analizar información.

¿Pueden los agentes reemplazar a los humanos?

Siempre que exista un escenario crítico o que plantee implicaciones éticas sensibles será necesaria la supervisión de un ser humano. Por muy avanzados que sean los agentes IA, no pueden igualar la conciencia humana.

¿Cuáles son los riesgos éticos de la Agentic AI?

• Falta de transparencia en la toma de decisiones.

• Riesgos para la privacidad.

• Resolución de dilemas morales.

• Responsabilidad legal por sus acciones.

IA generativa vs. Agentic AI, ¿coexistencia o evolución?

Según hemos visto, los agentes IA son más evolucionados que la IA generativa. Ahora bien, lejos de ser soluciones excluyentes, uno y otro sistema están llamados a complementarse.

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