Agentes de IA vs. asistentes de IA

Su agente es diferente. Utilizan su experiencia día y noche para maximizar sus oportunidades e ingresos. Pueden actuar en base a sus indicaciones (quizá un producto que le encantaría promocionar), pero no necesitan instrucciones para seguir haciendo su trabajo. De hecho, es probable que su agente de Hollywood le apoye de maneras que usted ni siquiera sabría pedir.

La diferencia clave entre un asistente de inteligencia artificial (IA) y un agente de IA es similar. Los asistentes de IA son reactivos y realizan tareas a petición suya. Los agentes de IA son proactivos y trabajan de forma autónoma para lograr un objetivo específico por cualquier medio a su disposición.

Juntos, los asistentes y los agentes impulsan a los grandes artistas, convirtiéndolos o manteniéndolos como estrellas. Del mismo modo, los asistentes y agentes de IA pueden mejorar a los trabajadores individuales y a las empresas realizando tareas simples y complejas.

Un asistente de IA es una aplicación inteligente que entiende los comandos del lenguaje natural y utiliza una interfaz de IA conversacional para completar las tareas de un usuario. Muchos asistentes virtuales modernos, como Alexa de Amazon y Siri de Apple, confían en estas capacidades para mejorar las interacciones de los usuarios¹.

Los primeros asistentes de IA se basaban principalmente en instrucciones basadas en reglas, respuestas preprogramadas y tareas predefinidas. Hoy en día, los asistentes de IA se basan casi por completo en machine learning (ML) o en modelos fundacionales.

Los asistentes de IA se crean mediante un modelo fundacional (por ejemplo, IBM® Granite, los modelos Llama de Meta o los modelos de OpenAI). Los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) son un subconjunto de modelos fundacionales que se especializan en tareas relacionadas con el texto. Permiten que los asistentes entiendan las consultas enviadas por los humanos y ofrezcan información relevante, sugerencias o acciones para el siguiente paso, lo que ayuda a las organizaciones a simplificar el acceso a la información, automatizar las tareas repetitivas y agilizar los flujos de trabajo complicados. En los negocios, los asistentes de IA también ayudan con el análisis de datos, lo que permite a los usuarios extraer conocimientos de manera eficiente.

• IA conversacional: los asistentes de IA basados en LLM pueden utilizar el procesamiento del lenguaje natural (PLN) para comunicarse con los usuarios a través de una interfaz de chatbot. Algunos ejemplos de chatbot IA incluyen Microsoft Copilot, ChatGPT y IBM watsonx Assistant. Estos asistentes se integran con API para ampliar sus capacidades.
  
  
• Instrucciones: los asistentes de IA necesitan un problema bien definido o una consulta para empezar. Los asistentes de IA requieren una entrada continua del usuario.
  
  
• Recomendación: un asistente de IA puede sugerir información o acciones basadas en datos a los que puede acceder. Los usuarios deben revisar los resultados para comprobar su exactitud.
  
  
• Sintonización: los usuarios pueden adaptar los modelos de IA a tareas más específicas mediante la sintonización, lo que elimina la necesidad de volver a entrenar el modelo. Con el ajuste fino, pueden dar a los modelos ejemplos etiquetados para adaptarlos a la tarea objetivo. A través del ajuste de instrucciones, los profesionales pueden dar a los modelos un contexto específico de la tarea.

Los asistentes de IA tienen varias limitaciones:

• Requieren instrucciones definidas para tomar medidas. Aunque los asistentes de IA pueden usar herramientas para realizar tareas, sus capacidades se limitan a funciones predefinidas para las que han sido equipados y entrenados. Por ejemplo, un asistente de IA puede usar una hoja de cálculo para generar una tabla que compare "x frente a y", pero no puede decidir de forma independiente crear dicha comparación sin una instrucción.
  
  
• No tienen por qué tener memoria persistente. Los asistentes de IA pueden adaptarse a las necesidades de un usuario, pero no retienen de forma inherente la información de las interacciones anteriores del usuario. Los modelos de IA que impulsan a los asistentes no aprenden ni evolucionan continuamente en función del uso; en cambio, las mejoras se producen solo cuando los desarrolladores lanzan versiones actualizadas. Sin embargo, algunos asistentes de IA pueden hacer referencia a conversaciones anteriores dentro de una sesión almacenando detalles relevantes en su ventana de contexto o utilizando una característica llamada "memoria" para recuperar información seleccionada y mejorar respuestas futuras. 

Citando a Elvis Presley: "Un poco menos de conversación y un poco más de acción, por favor". Entran en juego los agentes de IA.

Un agente de IA se refiere a un sistema o programa que puede completar tareas de forma autónoma en nombre de los usuarios o de otro sistema diseñando su propio flujo de trabajo y utilizando las herramientas disponibles.

Más autónomos, conectados y sofisticados que los asistentes de IA, los agentes de IA pueden abarcar una amplia gama de funciones más allá del PLN. Estos incluyen la toma de decisiones, la resolución de problemas, la interacción con entornos externos y la ejecución de acciones. 

Mientras que los asistentes de IA necesitan que los usuarios proporcionen instrucciones para cada acción, los agentes de IA pueden operar de forma independiente tras una instrucción inicial. Evalúan los objetivos asignados, dividen las tareas en subtareas y desarrollan sus propios flujos de trabajo para alcanzar objetivos específicos.

Estos agentes se implementan en diversas aplicaciones empresariales, desde el diseño de software y la automatización de TI hasta las herramientas de generación de código y los asistentes conversacionales. Gracias al PNL avanzado de los LLM, los agentes de IA comprenden paso a paso las entradas de los usuarios, elaboran estrategias para sus acciones y determinan cuándo recurrir a herramientas externas.

• Mayor autonomía: tras una instrucción inicial, los agentes de IA pueden continuar trabajando sin más entrada, reduciendo la necesidad de intervención humana en cada fase. A diferencia de los asistentes, que sugieren acciones para que los usuarios las aprueben, los agentes de IA utilizan la autonomía multicomponente para razonar, decidir y resolver problemas de forma independiente mediante el uso de conjuntos de datos y herramientas externos. Su capacidad para salir de un marco basado exclusivamente en el chat permite una toma de decisiones y un aprendizaje proactivos, lo que en última instancia ahorra tiempo a los empleados al gestionar flujos de trabajo complejos por su cuenta. Los modelos más nuevos están mejorando las capacidades de razonamiento para respaldar esto².
  
  
• Conectividad: los agentes de IA unifican varias capacidades en un único flujo de trabajo, eliminando los cuellos de botella que surgen de los sistemas desconectados. Al integrarse de manera fluida con aplicaciones externas, fuentes de datos y modelos de IA, mejoran la productividad al tiempo que reducen la fricción entre los diferentes componentes de un proceso.
  
  
• Toma de decisiones y acción: la capacidad de recurrir a herramientas por sí sola no convierte a un LLM en un agente. Los agentes de IA también pueden actuar de forma autónoma y decidir qué herramientas usar y cuándo. Basados en modelos fundacionales, los agentes de IA van más allá del chat para realizar tareas por sí mismos, en función de un objetivo específico y van más allá del modelo fundacional para obtener información y capacidades adicionales. Analizan los problemas, los dividen en subtareas y planifican sus próximos pasos de forma autónoma. Esto los hace eficaces para tratar problemas complejos y ambiguos. Algunos agentes, como Claude de Anthropic, incluso demuestran el uso de la computadora, donde un LLM puede hacer clic, escribir y manejar un ordenador para completar tareas³.
  
  
• Memoria persistente y aprendizaje adaptativo: en comparación con los asistentes de IA, los agentes de IA tienen una mayor capacidad de aprendizaje. Almacenan acciones, conversaciones y experiencias anteriores, lo que les permite perfeccionar su enfoque a lo largo del tiempo. Con la memoria persistente, los agentes de IA pueden recordar interacciones pasadas para mejorar las respuestas futuras, mientras que el aprendizaje adaptativo les permite ajustar su comportamiento en función de feedback y los resultados. Dado que se integran con aplicaciones y herramientas externas, pueden actuar sobre los datos en tiempo real en lugar de basarse únicamente en su formación inicial. A lo largo de interacciones repetidas, se vuelven más eficientes, conscientes del contexto y se ajustan mejor a las necesidades del usuario.
  
  
• Encadenamiento de tareas: los agentes de IA no completan las tareas de forma aislada, sino que dividen los flujos de trabajo complejos en pasos más pequeños y manejables. Los agentes de IA identifican las dependencias entre las tareas, lo que ayuda a garantizar que cada paso fluya lógicamente hacia el siguiente. Esta capacidad permite la ejecución estructurada en procesos de varios pasos y hace que la automatización sea más dinámica.
  
  
• Trabajo en equipo: los agentes de IA suelen especializarse en tareas específicas: uno puede sobresalir en la verificación de hechos, mientras que otro es mejor en la investigación. Estos agentes pueden colaborar, formando equipos para abordar juntos retos complejos. Actualmente, IBM admite agentes de IA escritos en LangChain, y próximamente se integrará con LlamaIndex. En lugar de tener que desarrollar mucho, el marco de IBM permite a los usuarios componer y editar agentes de IA en un entorno low-code o no-code.

Los agentes de IA y asistentes de IA ofrecen numerosos beneficios, desde la optimización de los flujos de trabajo hasta la mejora de la experiencia. 

Soluciones de IA complementarias: los agentes de IA se especializan en realizar tareas específicas o complejas de forma autónoma, mientras que los asistentes de IA destacan por comprender e interactuar con los usuarios de forma natural. Juntos crean soluciones de IA más potentes e intuitivas.

Flujos de trabajo optimizados y aumento de la productividad: las herramientas de IA y la IA generativa agilizan los procesos, automatizan las tareas rutinarias y ayudan a los humanos a resolver problemas, lo que mejora la eficiencia general.

Experiencia de usuario mejorada: los asistentes de IA brindan soporte interactivo, se adaptan a las necesidades del usuario y aprenden de los comentarios y el historial de conversaciones para ofrecer interacciones más personalizadas.

Operaciones autónomas y escalabilidad: los agentes de IA pueden operar de forma independiente, gestionar varias tareas simultáneamente y escalar para gestionar procesos complejos sin intervención humana directa.

Mejora de la gestión de tareas y la colaboración: los agentes de IA pueden interpretar las necesidades de los usuarios y asignar tareas a los asistentes de IA. Los asistentes pueden usar datos generados por el agente para crear resultados más intuitivos. Estas habilidades mejoran la coordinación.

Potencial de integración mejorado: a medida que los modelos de IA evolucionan, pueden integrar mejor los componentes conversacionales y autónomos, lo que permite transferencias de tareas sin problemas y ofrece respuestas de mayor calidad en menos tiempo.

Los asistentes de IA mejoran la experiencia del cliente al proporcionar soporte en tiempo real y en el mundo real a través de chat, voz y correo electrónico. Gestionan las consultas habituales de los clientes, guían a los usuarios a través de las opciones de autoservicio y escalan los problemas complejos cuando es necesario. Con el PLN, personalizan las interacciones, recomiendan productos y ayudan a los clientes a completar transacciones rápidamente. Su disponibilidad en cualquier momento mejora la satisfacción del cliente y reduce los costes.

Los agentes de IA mejoran la experiencia del cliente y la atención al cliente adaptándose al comportamiento del usuario en tiempo real. A diferencia de los asistentes de IA con respuestas programadas, los agentes de IA aprenden y mejoran las interacciones, ya sea simulando entrevistas de trabajo o gestionando problemas de soporte complejos de forma autónoma. Funcionan en sitios web, aplicaciones y dispositivos IoT para crear experiencias de usuario fluidas y altamente personalizadas.

Los asistentes de IA brindan asistencia bancaria segura y en tiempo real al gestionar consultas sobre saldo, alertas de fraude y solicitudes de préstamos. También ayudan a los clientes a administrar sus finanzas analizando los hábitos de gasto y ofreciendo consejos personalizados sobre presupuestos.

Los agentes de IA previenen el fraude de forma proactiva al monitorizar las transacciones en tiempo real, detectar actividades sospechosas y bloquear las amenazas antes de que se intensifiquen. A diferencia de los asistentes que se limitan a enviar alertas de fraude, los agentes de IA ajustan los protocolos de seguridad, refinan los modelos de riesgo y se coordinan con los sistemas de detección del fraude para anticiparse a las amenazas emergentes. En el comercio y la inversión, los agentes de IA analizan las tendencias del mercado, ejecutan operaciones y ajustan portfolios sin intervención humana.

Los asistentes de IA ayudan a las organizaciones a agilizar la contratación al generar descripciones de puestos, clasificar currículos y redactar mensajes personalizados. Más allá de la contratación, ayudan en la incorporación guiando a los nuevos empleados a través de políticas, beneficios y materiales de formación.

Los agentes de IA llevan más allá la automatización de RR. HH. al gestionar y optimizar la adquisición de talentos, el compromiso de los empleados y la planificación del personal. Seleccionan a los candidatos, programan entrevistas y refinan las estrategias de contratación utilizando datos anteriores. Para la gestión del rendimiento, los agentes de IA analizan los comentarios de los empleados, detectan tendencias y recomiendan programas de formación. También automatizan la incorporación, la administración de beneficios y el seguimiento del cumplimiento, haciendo que las operaciones de RR. HH. estén más basadas en datos y sean más eficientes.

Los asistentes de IA desempeñan un papel clave en la automatización de procesos de recursos humanos (RR. HH.) al ayudar a mejorar la experiencia de los pacientes y agilizar las tareas administrativas. Responden las preguntas de los pacientes en tiempo real, ayudan con la programación de citas, la facturación y la renovación de recetas y brindan acceso de autoservicio a los registros médicos. Los asistentes de IA ayudan a los médicos al resumir los historiales de los pacientes y señalar los casos urgentes. Los asistentes de IA también ayudan a organizar la documentación, lo que ayuda a garantizar que el formato siga siendo coherente para facilitar la accesibilidad.

Los agentes de IA apoyan la toma de decisiones médicas en entornos complejos. En las salas de emergencias, los sistemas multiagente ayudan a clasificar a los pacientes, ajustando las prioridades en función de los datos en tiempo real de los sensores. Los agentes de IA también optimizan la gestión del suministro de medicamentos, predicen la escasez y ajustan los planes de tratamiento en función de las respuestas de los pacientes.

Hay que tener en cuenta los riesgos y las limitaciones de las tecnologías con IA. Los LLM son frágiles, lo que significa que son susceptibles a los más pequeños cambios en la instrucción que pueden provocar estructuras no válidas, una carga útil incorrecta o alucinaciones. Esto significa que los agentes de IA y asistentes de IA podrían fallar si, por ejemplo, el modelo fundacional subyacente alucina o se rompe. 

Para los agentes de IA, sobre todo, es pronto. Si tienen problemas para crear planes completos o no consiguen reflexionar sobre sus hallazgos, los agentes de IA se quedan atascados en bucles de feedback infinitos. Y, como los agentes de IA tienen en cuenta los entornos y herramientas externos, deben hacer frente a los cambios de esas herramientas. Con el tiempo, esos cambios pueden hacer que la configuración del agente se interrumpa. En cambio, los asistentes de IA pueden utilizarse de forma fiable en la mayoría de los casos, ya que no utilizan herramientas externas.

Para las tareas más difíciles, los agentes de IA requieren una gran cantidad de formación y aún pueden tardar mucho tiempo en completarlas. Además, a menudo pueden ser caros.

Los modelos fundacionales actuales no son lo suficientemente inteligentes como para actuar de forma fiable como agentes, pero los avances en el razonamiento de modelos mejorarán la situación. Por lo tanto, aún estamos en los primeros días de comprender y ver lo que pueden hacer los agentes de IA. Este futuro de la IA podría ver aplicaciones autoguiadas ampliadas de la tecnología de IA. Pero en esta fase de desarrollo, a menudo sigue siendo necesaria la intervención humana para ofrecer orientación o reorientación.