IA agentiva vs. IA generativa

Además, la IA agéntica lleva las capacidades autónomas al siguiente nivel mediante el uso de un ecosistema digital de modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), machine learning (ML) y procesamiento del lenguaje natural (PLN) para realizar tareas autónomas en nombre del usuario o de otro sistema. Un modelo de IA generativa que ha llamado mucho la atención es ChatGPT. Aunque este producto ofrece capacidades creativas similares a las de la IA agéntica, no es lo mismo.

La IA agentiva se centra en las decisiones en lugar de crear el nuevo contenido real y no se basa únicamente en instrucciones humanas ni requiere supervisión humana. Los ejemplos de IA agentiva en fase inicial incluyen vehículos autónomos, asistentes virtuales y copilotos con objetivos orientados a tareas. Las herramientas de IA generativa e IA agentiva ofrecen enormes beneficios de productividad a particulares y organizaciones. Es importante diferenciar los dos términos y cómo funciona cada uno para impulsar la innovación y la toma de decisiones.

Profundizar en las diferencias entre la IA agentiva y la IA generativa significa definir primero ambas.

La IA generativa es una inteligencia artificial que puede crear contenido original, como texto, imágenes, vídeo, audio o código de software, en respuesta a una instrucción o solicitud de un usuario. La IA generativa se basa en el uso de modelos de machine learning denominados modelos de deep learning, algoritmos que simulan los procesos de aprendizaje y la toma de decisiones del cerebro humano, y otras tecnologías como la automatización de procesos robóticos (RPA).

Estos modelos funcionan identificando y codificando los patrones y las relaciones en enormes cantidades de datos, y utilizando después esa información para entender las peticiones o preguntas de los usuarios en lenguaje natural. Estos modelos pueden generar texto, imágenes y otros contenidos de alta calidad en función de los datos con los que se entrenaron en tiempo real.

La IA agentiva describe los sistemas de IA que están diseñados para tomar decisiones y actuar de forma autónoma, con la capacidad de perseguir objetivos complejos con una supervisión limitada. Reúne las características flexibles de los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) con la precisión de la programación tradicional. Este tipo de IA actúa de forma autónoma para lograr un objetivo mediante el uso de tecnologías como el procesamiento del lenguaje natural, machine learning, aprendizaje por refuerzo y representación del conocimiento. Es un enfoque proactivo con IA, mientras que la IA generativa reacciona a las aportaciones de los usuarios. La IA agentiva puede adaptarse a situaciones diferentes o cambiantes y tiene "autonomía" para tomar decisiones en función del contexto. Se utiliza en varias aplicaciones que pueden beneficiarse de un funcionamiento independiente, como la robótica, el análisis complejo y los asistentes virtuales.

La IA agentiva y la IA generativa tienen objetivos y atributos distintos que las hacen únicas entre sí.

• Creación de contenidos: donde la IA generativa sobresale es en la generación de contenidos. Los modelos de IA pueden crear contextos coherentes como ensayos y respuestas a problemas complejos. Las aplicaciones de IA, como ChatGPT de OpenAI, pueden generar respuestas, escribir listas y dar consejos cuando lo solicite la entrada del usuario. El uso de soluciones de IA generativa para producir código puede agilizar el desarrollo de software y facilitar a los desarrolladores de diferentes niveles de habilidad la escritura de código.

• Análisis de datos: la IA generativa puede analizar grandes cantidades de datos y utilizar ese análisis para descubrir patrones y tendencias. Los modelos de IA generativa pueden agilizar flujos de trabajo complejos, especialmente en lo que respecta a la cadena de suministro, e impulsar una mejor experiencia del cliente.

• Adaptabilidad: la IA generativa puede adaptar sus resultados en función de la información que reciba del usuario. Si el usuario proporciona feedback al modelo, el resultado cambia para alinearse más con lo que el usuario está buscando y, a su vez, refinar el resultado.

• Personalización: la tecnología de IA generativa puede hacer recomendaciones y experiencias personalizadas basadas en las entradas del usuario. El sector minorista ha optado por experiencias altamente personalizadas para sus clientes gracias a la tecnología de IA generativa que les ayuda a comprender cada detalle de las preferencias de sus clientes.

• Toma de decisiones: debido a los planes y objetivos predefinidos, estos sistemas de IA pueden evaluar situaciones y determinar el camino a seguir sin o con una entrada mínima.

• Resolución de problemas: la IA agentiva utiliza un enfoque de cuatro pasos para resolver problemas: percibir, razonar, actuar y aprender. Estos cuatro pasos comienzan con hacer que los agentes de IA recopilen y procesen los datos. El LLM actúa entonces como un orquestador que analiza los datos percibidos para entender la situación. Y luego se integra con herramientas externas que mejoran y aprenden continuamente a través de los comentarios.

• Autonomía: el comportamiento autónomo define la IA agentiva. Su capacidad única para aprender y operar por sí sola la convierte en una tecnología prometedora para las organizaciones que buscan optimizar los flujos de trabajo y hacer que las máquinas realicen tareas complejas con una mínima intervención humana.

• Interactividad: debido a su naturaleza proactiva, la IA agentiva puede interactuar con el entorno exterior y recopilar datos para ajustarlos en tiempo real. Un ejemplo son los vehículos autónomos, que deben analizar constantemente su entorno y tomar decisiones de conducción seguras y precisas.

• Planificación: los modelos de IA agentiva pueden gestionar escenarios complejos y ejecutar estrategias de varios pasos para lograr objetivos específicos.

Es importante diferenciar entre la IA agentiva de los agentes de IA. Básicamente, la IA agentiva es el marco; los agentes de la IA son los componentes básicos del marco.

La IA agentiva es el concepto más amplio de resolver problemas con supervisión limitada, mientras que un agente de IA es un componente específico dentro de ese sistema que está diseñado para manejar tareas y procesos con cierto grado de autonomía. Este modelo está cambiando la forma en que los humanos interactúan con la IA. El sistema de IA agentiva es capaz de entender el objetivo o la visión del usuario y utiliza la información que se proporciona para resolver un problema.

Para ilustrarlo con un ejemplo, piense en una casa inteligente en la que la IA agentiva gestiona y dirige todo el sistema de consumo de energía. Esto se hace utilizando los datos en tiempo real y las preferencias de los usuarios para coordinar los agentes de IA individuales, como el termostato inteligente, la iluminación o incluso los aparatos. Los agentes tienen objetivos y tareas individuales y trabajan juntos dentro del marco de la IA agentiva para lograr los objetivos energéticos del propietario de la vivienda.

Hay muchos casos de uso para la IA generativa, sin embargo, muchas aplicaciones de la IA agentiva aún están en fase experimental. Están surgiendo posibles casos de uso de la IA agentiva en funciones como el servicio de atención al cliente, la seguridad sanitaria, la gestión del flujo de trabajo y la gestión de riesgos financieros.

Las empresas están utilizando IA generativa para producir grandes volúmenes de contenido optimizado para SEO, como blogs y páginas de destino que ayudan a generar tráfico orgánico. Por ejemplo, una agencia de marketing digital podría usar herramientas de IA generativa para crear entradas de blog o páginas web de alta calidad y optimizadas con palabras clave para que sus clientes tengan una mejor clasificación en los motores de búsqueda.

Los equipos de ventas humanos a menudo se ven atascados en tareas administrativas cuando su objetivo principal es encontrar y desarrollar clientes potenciales. Los equipos de ventas han sido un caso de uso de la IA generativa durante un tiempo a través de chatbots y asistentes virtuales. La tecnología de IA puede realizar tareas específicas e impulsar la optimización en un equipo de ventas, junto con el alcance de la generación de oportunidades.

Las capacidades de IA generativa disponibles pueden ayudar a las organizaciones a crear nuevos conceptos o diseños de productos basados en la investigación de mercado, las tendencias y las preferencias de los usuarios. Lo que a su vez podría acelerar el ciclo de desarrollo del producto. Un ejemplo es una empresa de moda que utiliza la IA generativa para diseñar una nueva línea de ropa y genera diseños basados en la entrada de los consumidores y el análisis de datos de mercado.

La IA generativa puede ayudar a las empresas a generar automáticamente respuestas para las consultas de servicio de atención al cliente. Las herramientas pueden elaborar respuestas a preguntas comunes y solucionar problemas en tiempo real. Tomemos como ejemplo una empresa de comercio electrónico. Puede utilizar la IA generativa en chatbots para gestionar muchas tareas, como consultas sobre el estado de los pedidos, solicitudes de reembolso y preguntas sobre envíos.

Los modelos tradicionales de chatbots para clientes estaban limitados por la naturaleza preprogramada de la tecnología y, en ocasiones, requerían la intervención humana. En cambio, con los agentes autónomos, el modelo puede entender rápidamente cuál es la intención y la emoción del cliente y tomar medidas para resolver el problema.

Por lo tanto, estos sistemas autónomos pueden evaluar de forma predictiva una situación y ayudar a garantizar una interacción más fluida del cliente con una empresa. La experiencia del cliente es extremadamente importante en el mundo actual, ya que las empresas buscan una mayor retención y una mayor fidelidad. En concreto, la IA agentiva puede automatizar tareas tediosas mediante la recopilación, limpieza y formateo de los datos de una organización. Estos sistemas pueden aliviar el peso de los empleados humanos y liberarlos para realizar proyectos y tareas de mayor impacto.

La tecnología de IA ya se ha utilizado en el ámbito sanitario, incluso en el diagnóstico, la atención al paciente y la racionalización de las tareas administrativas. La ciberseguridad es una de las características más vitales de cualquier herramienta de IA que se utilice en el ámbito sanitario debido a la preocupación por la privacidad y los datos de los pacientes. Esta preocupación también se traslada a las herramientas emergentes de IA agentiva.

Un caso de uso posible proviene de Propeller Health, que está integrando la IA agentiva en su tecnología de inhaladores inteligentes. El dispositivo inteligente recopila datos en tiempo real del paciente sobre el uso de medicamentos y factores externos como la calidad del aire. El dispositivo alerta a los proveedores sanitarios cuando es necesario y realiza un seguimiento de los patrones de los pacientes.

La IA agentiva puede gestionar los procesos empresariales de forma autónoma y gestionar tareas complejas como reordenar suministros y optimizar las operaciones de la cadena de suministro. Puede automatizar los flujos de trabajo internos para facilitar las cosas a los empleados humanos sin necesidad de su intervención física.

Por ejemplo, una empresa de logística podría utilizar un sistema de IA agentiva para ajustar automáticamente las rutas y los horarios de entrega en función de las condiciones del tráfico en tiempo real y las prioridades de los envíos. La escalabilidad y la mayor capacidad de la IA agentiva también la convierten en un buen caso de uso específicamente para el sector logístico.

La IA agentiva puede ayudar a los sectores a cumplir los objetivos de los clientes y optimizar los resultados en tiempo real mediante el análisis de las tendencias del mercado y los datos financieros para tomar decisiones autónomas sobre inversiones y riesgos crediticios. Las instituciones financieras buscan proteger las inversiones de sus clientes y, al mismo tiempo, tomar decisiones inteligentes y estratégicas que generen mayores rendimientos.

La IA agentiva puede mejorar esas prácticas actuando de forma autónoma y ajustando las estrategias en función de los acontecimientos económicos, sociales y políticos en tiempo real. Un ejemplo es una empresa fintech que utiliza la IA agentiva para monitorizar las fluctuaciones del mercado y ajustar automáticamente las asignaciones de portfolio.

• Aplicaciones aumentadas de IA generativa: hay un cambio hacia aplicaciones aumentadas de IA generativa que se están integrando en diversos programas y plataformas. Esta integración está ayudando a que la experiencia del usuario sea aún más personal y a proporcionar funciones inteligentes.

• Datos sintéticos para el entrenamiento de modelos: los datos sintéticos generados por la IA se utilizarán para entrenar modelos en los que los datos del mundo real no estén fácilmente disponibles o sean caros. El uso de datos sintéticos puede mejorar la formación en IA en sectores como la robótica, la conducción autónoma y las finanzas.

• Tecnología deepfake: aunque es ligeramente entretenida, la IA generativa ha inventado una imagen o vídeo hiperrealista mediante el uso de IA que parece real. Ha planteado y sigue planteando preocupaciones éticas en torno a la desinformación.

• Personalización de contenidos: una tendencia popular es la personalización cuando se trata de venta minorista. Los equipos de marketing están adaptando el contenido y las campañas a las preferencias individuales basándose en el análisis de datos de IA generativa.

• Sector de servicios financieros: la IA agentiva tiene el potencial de revolucionar las estrategias comerciales analizando los datos del mercado y agilizando la ejecución de operaciones. El alcance ampliado de la IA agentiva es un beneficio significativo, ya que la IA agentiva puede diseñarse para realizar búsquedas en la web de forma extensiva. Los agentes pueden recuperar actualizaciones y obtener información en tiempo real.

• Robótica: lugares como los almacenes de Amazon han empezado a emplear robots en los centros logísticos para agilizar la automatización de los almacenes y los procesos de fabricación. La IA agentiva puede gestionar tareas complejas y operar de forma independiente para realizar tareas específicas.

• Planificación urbana: los sistemas de IA agentiva en planificación urbana pueden analizar todo tipo de conjuntos de datos para ayudar a los planificadores a tomar decisiones informadas, como datos de tráfico en tiempo real y sensores de cámara. La naturaleza intuitiva de la IA agentiva tiene el potencial de aliviar a los equipos de horas de trabajo para crear diapositivas o tablas de presentación.

• Recursos humanos: la IA agentiva utilizada para recursos humanos puede ayudar a las organizaciones a ir más allá de las capacidades de IA generativa y, en su lugar, proporcionar toma de decisiones autónoma y un apoyo dinámico a los empleados. Los agentes de IA pueden automatizar el trabajo rutinario y proporcionar respuestas personalizadas a los empleados, dando a los profesionales de RR. HH. tiempo para ocuparse de prioridades más estratégicas.