IA agéntica 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 de 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. Si bien este producto ofrece capacidades creativas similares a las de la IA agéntica, no es lo mismo.

La IA agéntica 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 agéntica y la IA generativa significa primero definir ambas.

La IA generativa es inteligencia artificial que puede crear contenido original, como texto, imágenes, video, 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 llamados modelos de aprendizaje profundo (algoritmos que simulan los procesos de aprendizaje y toma de decisiones del cerebro humano) y otras tecnologías, como la automatización robótica de procesos (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 agéntica 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 impulsado por 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 agéntica 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 emplear ese análisis para descubrir patrones y tendencias. Los modelos de IA pueden optimizar flujos de trabajo complejos, especialmente cuando se trata de 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 mínima entrada humana.

• Resolución de problemas: la IA agéntica utiliza un enfoque de cuatro pasos para resolver problemas; percibir, razonar, actuar y aprender. Estos cuatro pasos comienzan haciendo que los agentes de IA recopilen y procesen los datos. Luego, el LLM actúa como un orquestador que analiza los datos percibidos para comprender la situación. Y luego se integra con herramientas externas que mejoran y aprenden continuamente a través del feedback.

• Autonomía: el comportamiento autónomo define la IA agéntica. Su capacidad única para aprender y operar por sí sola la convierten en una tecnología prometedora para las organizaciones que buscan agilizar 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 agéntica 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 agéntica pueden manejar escenarios complejos y ejecutar Estrategias de varios pasos para lograr objetivos específicos.

Es importante diferenciar entre IA agéntica y agentes de IA. Esencialmente, la IA agéntica es la infraestructura; los agentes de IA son los componentes básicos dentro de la infraestructura.

La IA agéntica 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 agéntica es capaz de entender el objetivo o 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 agéntica 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 de la IA generativa, pero muchas aplicaciones de la IA agéntica están aún en fase experimental. Están surgiendo posibles casos de uso de la IA agéntica en funciones como la atención al cliente, la seguridad sanitaria, la gestión de flujos 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 están atascados con tareas administrativas cuando su objetivo principal es encontrar y desarrollar clientes potenciales de ventas. Los equipos de ventas han sido un caso de uso de 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 clientes potenciales.

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

Los modelos tradicionales para chatbots de clientes tenían limitaciones debido a la naturaleza preprogramada de la tecnología y, en ocasiones, requerían intervención humana. Mientras que con los agentes autónomos, el modelo puede comprender rápidamente cuál es la intención y la emoción de un 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 lealtad. Específicamente, la IA agéntica puede automatizar tareas tediosas al recopilar, limpiar y formatear los datos de una organización. Estos sistemas pueden aliviar el peso de los empleados humanos y liberarlos para realizar proyectos y tareas más de alto impacto.

La tecnología de IA ya se ha utilizado en el campo de la atención médica, incluso en diagnósticos, atención al paciente y agilización de tareas administrativas. La ciberseguridad es una de las características más importantes de cualquier herramienta de IA que se utilice en el ámbito de la atención médica debido a los datos de los pacientes y a las preocupaciones por la privacidad. Esta preocupación también se traslada a las herramientas emergentes de IA agéntica.

Un caso de uso posible proviene de Propeller Health, que está integrando la IA agéntica 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 de atención médica cuando es necesario y realiza un seguimiento de los patrones de los pacientes.

La IA agéntica puede gestionar los procesos empresariales de forma autónoma y manejar tareas complejas, como reordenar suministros y optimizar las operaciones de la cadena de suministro. Puede automatizar los flujos de trabajo internos para que sea más fácil para los empleados humanos sin necesidad de su intervención física.

Por ejemplo, una empresa de logística podría utilizar un sistema de IA agéntica 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 agéntica también la convierten en un buen caso de uso para la industria logística específicamente.

IA agéntica puede ayudar a las industrias a alcanzar 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 resulten en mayores retornos.

La IA agéntica 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 de tecnología financiera que utiliza IA agéntica para monitorear las fluctuaciones del mercado y ajustar automáticamente las asignaciones de la cartera.

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

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

• Tecnología deepfake: aunque es ligeramente entretenida, la IA generativa ha inventado una imagen o video 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.

• Industrias de servicios financieros: la IA agéntica tiene el potencial de revolucionar las estrategias comerciales mediante el análisis de los datos del mercado y la agilización de la ejecución de operaciones. El alcance ampliado de la IA agéntica es un beneficio significativo, ya que la IA agéntica 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 empezaron a emplear robots en los centros de cumplimiento para agilizar la automatización de los almacenes y los procesos de fabricación. La IA agéntica puede manejar tareas complejas y operar de forma independiente para realizar tareas específicas.

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

• Recursos humanos: la IA agéntica 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 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.