En los últimos años, la IA generativa ha sido la palabra de moda. Pero ahora, con el avance de la tecnología, ha llegado una nueva más evolucionada: la IA agéntica.

¿Qué es la IA agéntica?

¿Qué es la IA agéntica y en qué se diferencia de la generativa?

La IA generativa, como ChatGPT o DALL-E, es una inteligencia artificial capaz de crear contenidos - como texto, imágenes, vídeo, audio o código de software - en respuesta a una petición del usuario.

En cambio, la IA agéntica se centra en la toma de decisiones y no depende únicamente de indicaciones humanas ni requiere supervisión humana directa. Esencialmente, la IA generativa requiere indicaciones, pero la IA agéntica tiene autonomía para tomar decisiones y emprender acciones por sí misma.

Según un estudio de Gartner, en 2028, el 33% de las aplicaciones de software empresarial incluirán IA agéntica, frente a menos del 1% en 2024. Gartner sugiere que este aumento significará que el 15 % de las decisiones laborales cotidianas podrán tomarse de forma autónoma.

¿Cuál es la diferencia entre IA agéntica y agentes de IA?

Los agentes de IA están diseñados para realizar tareas específicas en un entorno controlado o predefinido. Estos sistemas se basan en reglas y se centran en tareas repetitivas y bien definidas. Como por ejemplo los robots de atención al cliente o los asistentes de programación automatizados.

Por otro lado, la IA agéntica se refiere a sistemas que actúan de forma independiente y muestran autonomía en su proceso de toma de decisiones. Estos modelos de IA pueden percibir su entorno, analizar esos datos, tomar decisiones y adaptarse con el tiempo. Por ejemplo, los coches autónomos utilizan la IA agéntica para analizar su entorno y tomar decisiones de conducción seguras y precisas.

¿Cómo se utiliza la IA agéntica?

De momento, la IA agéntica sigue siendo algo limitada. Sin embargo, las empresas están innovando y desarrollando tecnología de IA agéntica hacia una mayor flexibilidad y adaptabilidad. Ya hemos mencionado el ejemplo de los coches autónomos. La IA agéntica también puede aprovecharse para:

1. Automatizar flujos de trabajo

La IA agéntica puede ayudar a gestionar procesos empresariales y manejar tareas complejas de forma independiente sin necesidad de intervención humana. Por ejemplo, una empresa de logística puede utilizar la IA agéntica para ajustar automáticamente las rutas de reparto en función de las condiciones del tráfico en tiempo real.

2. Ayudar a los clientes con más eficacia

Los agentes de IA o chatbots pueden ayudar a los clientes con respuestas predefinidas, pero esta limitación a menudo obliga a los clientes a derivar sus problemas a un humano. En cambio, un modelo de IA agéntica puede comprender mejor las emociones y la intención del cliente para sugerirle los pasos necesarios para resolver su problema, liberando a los agentes para que se ocupen de tareas más estratégicas.

3. Tomar decisiones en base a los datos

Dado que los modelos de IA agéntica son capaces de procesar grandes cantidades de datos, pueden reconocer rápidamente patrones, identificar valores atípicos y tomar decisiones. Por ejemplo, los profesionales sanitarios pueden aprovechar la IA agéntica para controlar los hábitos, la medicación y el historial de un paciente e identificar posibles problemas de salud.

¿Cómo funciona la IA agenética?

Los modelos de IA agéntica suelen seguir un proceso de cuatro pasos para la resolución de problemas:

1. Percibir. Recopilar y procesar datos de fuentes pertinentes.
2. Razonar. Comprender tareas y generar soluciones, normalmente a través de un gran modelo de lenguaje (LLM.)
3. Actuar. Ejecuta esas tareas conectándose con sistemas externos a través de API.
4. Aprender. Mejora a través de un bucle de retroalimentación continua para impulsar un rendimiento más inteligente y una mayor precisión a lo largo del tiempo.

Retos de la IA agéntica

Como ocurre con todas las implantaciones de IA, la evolución hacia la IA agéntica presenta sus propios retos:

• Vulnerabilidades de seguridad. A medida que los modelos de IA sigan evolucionando, la seguridad será una preocupación siempre presente. La IA agéntica puede abrir la puerta a ciberataques avanzados, como el malware inteligente, infección de prompt y los agentes de IA maliciosos.
• Supervisión limitada de la IA. Especialmente desde que los sistemas de IA agéntica pueden operar de forma autónoma, un marco sólido de gobernanza de datos es crucial para guiar los modelos de IA y garantizar una gestión responsable de los datos que se alinee con el cumplimiento normativo y las consideraciones éticas.
• Falta de datos para la IA. Para actuar de forma autónoma, la IA agéntica necesita procesar muchos datos. Los datos son la base de toda IA, incluida la IA agéntica.

Para aprovechar la IA agéntica, los datos deben estar preparados para su uso, lo que incluye eliminar los silos de datos, integrar conjuntos de datos dispares o preparar tu estrategia de datos para el futuro. Según una encuesta reciente de Google, sólo el 44% de los encuestados confiaba en la calidad de los datos de su organización.

Entonces, ¿cómo puedes preparar tus datos para alimentar la IA agéntica? Lee este blog para conocer las claves del éxito de la IA.

Prepárate para la IA agéntica

Forrester señala que el 90% de las empresas esperan que la IA agéntica afecte significativamente a su ventaja competitiva en los próximos cinco años. Una encuesta de Deloitte refuerza aún más este punto, indicando que las empresas que utilizan la IA para la toma de decisiones estratégicas superan a sus homólogas en crecimiento de ingresos e innovación, con un aumento medio de la cuota de mercado del 15 %.

Pero para obtener realmente los beneficios de la IA agéntica, tendrá que empezar a planificar cómo puede preparar sus datos, infraestructura y equipos. El potencial de la IA agéntica apenas se ha explotado, pero si tu organización no está preparada para estos modelos, no tendrás los resultados esperados.

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