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La inteligencia artificial (IA) se ha consolidado firmemente como una herramienta clave tanto en el entorno profesional como en la vida cotidiana. Muchas personas la utilizan hoy de forma natural y rutinaria, pero la IA continúa evolucionando. Mientras que la IA generativa representa la forma de uso más extendida, la IA agéntica está ganando protagonismo rápidamente.
Este artículo compara ambos conceptos, muestra sus diferencias y explica cómo utilizar de forma inteligente ambas formas de IA o cómo combinarlas entre sí.
Comparación entre la IA agéntica y la IA generativa
Si el mundo de la IA fuera una orquesta, la IA agéntica ocuparía el podio como directora, mientras que la IA generativa podría tocar un instrumento de forma técnicamente impecable cuando se le indica. La IA agéntica puede tomar decisiones, mientras que la IA generativa depende de la entrada humana (prompts).
¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa es la rama de la inteligencia artificial que crea contenido a partir de instrucciones humanas, como textos, imágenes, archivos de audio o código. Aprende a partir de grandes volúmenes de datos (big data) y utiliza modelos de lenguaje natural (large language models) para generar resultados naturales y con apariencia humana.
Aunque la IA generativa es altamente adaptable y puede producir diferentes estilos, carece de la capacidad de actuar de forma autónoma y de ejecutar de manera independiente múltiples pasos de trabajo. Entre los principales casos de uso se encuentran los contenidos de soporte, como las bases de conocimiento, las conversaciones, la creación de materiales de marketing o la documentación de productos.
¿Qué es la IA agéntica?
La IA agéntica se caracteriza por su capacidad para tomar decisiones y actuar de forma autónoma y proactiva para alcanzar objetivos específicos. Planifica, piensa de manera multietapa y contextual, y ejecuta de forma independiente secuencias de acciones. Esto es posible gracias al procesamiento del lenguaje natural, el aprendizaje automático y las tecnologías de representación del conocimiento.
La IA agéntica no depende de la entrada humana, sino que asume de forma autónoma tareas recurrentes y los siguientes pasos lógicos. Por ejemplo, como agente virtual se acerca mucho a las capacidades humanas, pero sigue dependiendo en gran medida de estructuras y datos predefinidos, lo que significa que también alcanza sus límites cuando la complejidad es elevada.
Entre sus principales aplicaciones de la IA agéntica se encuentran los vehículos autónomos, los agentes virtuales y los copilotos específicos para tareas. Cada vez más, la IA agéntica se utiliza en el servicio de atención al cliente, en ITSM y en ciberseguridad.
Las diferencias entre ambos conceptos
La IA agéntica y la IA generativa se basan una en la otra y colaboran de forma secuencial en determinadas tareas. Por lo tanto, no son opuestas ni representan diferentes etapas evolutivas de la inteligencia artificial, sino enfoques diferentes que cumplen objetivos específicos.
La autonomía constituye la diferencia clave entre la IA agéntica y la IA generativa: las aplicaciones de IA agéntica ejecutan acciones orientadas a objetivos, mientras que la IA generativa se especializa en la creación de salidas (resultados) basadas en entradas (prompts).
La siguiente tabla muestra las diferencias entre ambas.
Desde el punto de vista tecnológico, la IA agéntica y la IA generativa presentan muchas similitudes, como los LLM, el NLP, el aprendizaje automático y el reconocimiento estadístico de patrones. A diferencia de la IA agéntica, la IA generativa dispone de modelos para la generación de contenidos. La IA agéntica, en cambio, amplía estas capacidadescon algoritmos de planificación, módulos de memoria, integraciones de API, aprendizaje por refuerzo y sistemas autónomos orientados a objetivos.
Desde un punto de vista técnico, la IA agéntica está, por tanto, mejor equipada que la IA generativa. Para los usuarios, el reto consiste en aprovechar estas fortalezas de manera específica.
Para sacar el máximo partido a la IA, se recomienda un enfoque híbrido. Por ejemplo, la IA agéntica puede tomar una decisión que la IA generativa implemente de inmediato. Siguiendo este principio, se pueden automatizar numerosos flujos de trabajo y procesos.
IA agéntica e IA generativa en ITSM
Ambas formas de inteligencia artificial son especialmente adecuadas para ITSM, donde se refuerzan y complementan mutuamente. Mientras que la IA generativa ya se ha consolidado como un pilar y un impulsor de la productividad en ITSM, la IA agéntica está abriéndose paso gradualmente como una nueva generación tecnológica, especialmente por su potencial como agente integral dentro de los procesos de ITSM.
IA generativa en ITSM
En ITSM, la IA generativa puede utilizarse, entre otras formas, de la siguiente manera:
- Resumen de contenidos como tickets: Algunos contenidos de tickets, documentaciones, etc., son extremadamente largos. Un resumen rápido ahorra tiempo y permite ofrecer respuestas y enfoques de solución oportunos. Los resúmenes concisos basados en IA conducen rápidamente a lo esencial.
- Generación de respuestas: Las respuestas generadas por IA pueden ser mejores o peores. Sin embargo, cuando cuentan con una base sólida y son revisadas brevemente por una persona, permiten reacciones rápidas que aportan dinamismo, dirección y enfoques de solución importantes al proceso general.
- Clasificación y priorización: En este caso, la IA generativa analiza los tickets en cuestión de segundos, los asigna a la categoría correcta y les otorga una prioridad.
- Traducciones en tiempo real: Poder traducir mensajes de inmediato evita barreras lingüísticas y permite comunicarse directamente en el idioma preferido, lo que facilita una resolución más rápida.
- Autoservicio y bases de conocimiento: Destacan aquí los chatbots de IA como los contenidos de bases de conocimiento que la IA generativa puede crear, resumir y actualizar rápidamente.
- Análisis de sentimientos: Se trata de un área apasionante de la IA generativa que permite extraer conclusiones a partir de estados de ánimo y matices emocionales de los mensajes. Con esta información, los equipos pueden priorizar y gestionar determinados tickets de forma más adecuada..
IA agéntica en ITSM
La IA agéntica permite un ITSM más eficiente, estable y orientado al usuario, con un mayor grado de automatización y una mejor calidad del servicio. Esto permite operar ITSM y Enterprise Service Management (ESM) de forma autónoma, proactiva y escalable.
Las principales diferencias: la IA agéntica asume de forma autónoma tareas operativas, detecta problemas de manera temprana y ofrece a los equipos de IT mayor margen de maniobra.
A continuación se presentan los principales ámbitos de aplicación:
- Gestiona de forma autónoma incidencias y solicitudes, incluidas propuestas de solución.
- Detecta problemas de forma proactiva y evita interrupciones.
- La IA agéntica supervisa la seguridad y responde rápidamente a posibles amenazas.
- Los copilotos de IA apoyan a los equipos de TI automatizando determinados procesos y flujos de trabajo y garantizando la calidad.
- Gracias al autoservicio inteligente y a la gestión inteligente del conocimiento, se pueden desarrollar soluciones de forma rápida y autónoma.
IA generativa vs. IA agéntica en ITSM
La IA generativa ya ofrececapacidades muy avanzadasen ITSM para la creación, edición, resumen o traducción de contenidos, pero depende en gran medida de la entrada humana.
La IA agéntica va un paso más allá, actúa de forma autónoma y proactiva en áreas definidas y abre la puerta aautomatizaciones más inteligentes.
Tanto la IA agéntica como la IA generativa pueden ser extremadamente beneficiosas para ITSM, aunque siguen siendo necesarios empleados competentes y, especialmente en el caso de la IA agéntica, suele requerirse un mayor nivel de madurez, ya que aún se encuentra en una fase relativamente temprana.
Buenas prácticas para su uso
La IA agéntica, cuando se utiliza correctamente, actúa como un solucionador de problemas que opera de forma autónoma y comprende los contextos. La IA generativa no posee este grado de autonomía, pero gracias a su capacidad creativa resulta extremadamente útil en muchas tareas.
Las siguientes prácticas pueden resultar útiles para beneficiarse de forma integral de ambos tipos de IA o de su efecto combinado.
#1: Distinguir claramente entre IA agéntica y generativa
Muchos usuarios no hacen ninguna distinción cuando se trata de inteligencia artificial. Sin embargo, dado que la IA adopta hoy múltiples formas, establecer esta distinción es clave para aprovechar realmente su potencial.La IA agéntica destaca en la toma de decisiones y en las secuencias de tareas, por lo que puede prestar valiosos servicios, por ejemplo, como asistente de IA. La IA agéntica, por su parte, también ejerce un fuerte efecto de apoyo mediante la creación de contenidos e información, aunque no está orientada a procesos y depende de las entradas.
La IA agéntica y la IA generativa también pueden formar parte del mismo flujo de trabajo y producir resultados que ninguna de las dos habría logrado por sí sola.
#2: Utilizar la tecnología con un enfoque claramente orientado al uso
Un buen equipo funciona porque cada miembro aporta sus fortalezas y disponen de margen para la creatividad, sin renunciar a un liderazgo fuerte y orientador.
La IA puede integrarse en este esquema: la IA generativa se encarga de tareas previamente definidas y crea contenidos, la IA agéntica asume flujos de trabajo y la gestión de proyectos, y las personas definen los objetivos, las estrategias y las direcciones como instancia de liderazgo.
Según este principio, los equipos deberían evaluar brevemente qué papel puede desempeñar la tecnología en una tarea concreta y cómo lograrlo de forma claramente orientada al uso. Las distintas aplicaciones de IA tienen un gran potencial, pero requieren la dirección adecuada por parte de las personas para liberarlo.
#3: Apostar por modelos flexibles
La IA ha superado la fase de moda y tendencia, lo que genera una cierta presión de actuación para muchas empresas. Adaptarse al nuevo statu quo es sin duda un enfoque recomendable, pero deben tenerse en cuenta factores como la madurez (por ejemplo, el nivel de madurez individual de ITSM).
En la práctica, esto implica desplegar la IA de forma amplia solo cuando existan los requisitos necesarios y los procesos estén bien definidos.. Para la adopción de la IA, son adecuados los modelos flexibles que permiten probar, evaluar e implementar de forma iterativa distintas aplicaciones de IA, ya sean generativas o agénticas.
#4: No todo tiene que resolverse con IA
Esto puede parecer contraintuitivo a primera vista cuando se trata de las buenas prácticas para la IA generativa y agéntica. En realidad, sin embargo, no solo debemos diferenciar entre estas dos tecnologías, sino también entre ellas y el componente humano. Existen numerosas tareas que simplemente no están destinadas a la IA, lo que pone aún más de relieve las fortalezas humanas típicas.
Algunos ejemplos son los casos de servicio complejos que requieren tacto y empatía, el diseño de estrategias diferenciadas o el desarrollo de soluciones únicas en un ámbito determinado.
#5: Revisar y evaluar los resultados de la IA
Aunque la IA agéntica alcanza un nivel de autonomía impresionante, en muchos casos sigue siendo recomendable realizar una revisión exhaustiva de los resultados de la IA, especialmente en temas decisivos, sensibles o con impacto relevante.
Conclusión: aprovecharel potencial de forma adecuada
La IA generativa y la IA agéntica no son modelos competidores. Más bien, se requiere una simbiosis productiva para que las capacidades combinadas de ambas puedan aportar valores añadidos sin precedentes en soluciones IT integrales respaldadas por IA. Esto puede sonar algo visionario, lo cual es comprensible, ya que la IA agéntica aún se encuentra en sus primeras etapas.
Aunque la IA agéntica es tecnológicamente más amplia y compleja que la IA generativa, no se trata de diferentes etapas evolutivas, sino de tecnologías similares que cumplen funciones y objetivos ligeramente distintos: la IA generativa despliega sus fortalezas cuando las empresas desean hacer más productivos los procesos basados en entradas, mientras que la IA agéntica ofrece procesos autónomos que funcionan completamente sin intervención humana.
Las aplicaciones de IA están ahora asociadas a una cierta presión de actuación, ya que se están extendiendo rápidamente y las empresas deben mantenerse al día tecnológicamente. Es aconsejable el enfoque de «apresurarse despacio»: avanzar con agilidad, pero asegurando al mismo tiempo el nivel de madurez y la orientación a objetivos necesarios. Tanto la IA generativa como la IA agéntica ofrecen un potencial enorme, especialmente cuando interactúan de forma productiva. Ahora corresponde a las empresas crear las condiciones adecuadas y liberarlo.