Los últimos dos abriles estuvieron definidos por una sola palabra: IA generativa. Herramientas como ChatGPT, Gemini y Claude hicieron que la IA dejara de ser un término tecnológico para convertirse en un nombre habitual.
Sin bloqueoahora estamos entrando en la sucesivo grado de la proceso de la IA. La conversación está pasando de la IA que genera a la IA que hechos. Antes quedaron los días en los que se guiaba a la IA como instructor, en cada paso del camino. Esta es la era de IA agente.
Si acertadamente comparten el mismo ADN, la diferencia entre una IA generativa y una IA agente, como pronto se dará cuenta, es la diferencia entre una calculadora y una computadora.
¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa es un tipo de inteligencia fabricado diseñada para crear nuevo contenido analizando datos existentes.
Estos sistemas aprenden patrones de conjuntos de datos masivos (mediante capacitación) y utilizan ese conocimiento para producir resultados completamente nuevos que siguen los mismos patrones.
Esos resultados pueden incluir:
IA generativa replica preguntas como:
- Escribe un párrafo sobre este tema.
- Genera una imagen a partir de esta descripción.
- Cree código que resuelva este problema.
Herramientas como ChatGPT, nanoplátano, A parte del delirioy DALL-E Todos funcionan con modelos de IA generativa. Pueden escribir historias, originar obras de arte, resumir documentos, producir código e incluso disimular conversaciones.
Observar más: IA contra IA generativa
¿Qué es la IA agente?
La IA agente es un tipo de inteligencia fabricado diseñada para tomar acciones y alcanzar objetivos de forma autónoma.
En el centro de los sistemas de IA Agentic hay poco llamado agente de IA. Un agente de IA es un sistema que puede percibir información, razonar sobre un objetivo y tomar acciones utilizando herramientas o software para alcanzar ese objetivo.
En área de simplemente producir una respuesta a un mensaje, un agente de IA puede planificar pasos, interactuar con sistemas externos y ajustar sus acciones en función de nueva información.
La IA agente replica preguntas como:
- Encuentra las mejores opciones de revoloteo y reserva el billete.
- Investigue una empresa e identifique a la persona adecuada para contactar.
- Monitoree los precios del mercado y envíe alertas cuando las condiciones cambien.
Para realizar estas tareas, un agente normalmente realiza acciones como:
- buscando en la web
- usando API
- interactuando con herramientas de software
Los sistemas agentes a menudo se construyen sobre modelos generativos de IA, que actúan como motor de razonamiento mientras el agente maneja la planificación, el uso de herramientas y la ejecución.
Marcos como AutoGPT, TripulaciónAI, LangGraphy Autogeneración Permitir a los desarrolladores crear agentes de IA capaces de completar flujos de trabajo complejos con una mínima consejero humana.
¿Cómo funciona la IA agente?
Los sistemas de IA agente se centran en alcanzar objetivos razonando, tomando acciones y adaptándose continuamente en función de la feedback. A diferencia de los sistemas de IA tradicionales que normalmente siguen árboles de osadía predefinidos, la IA Agentic opera a través de un proceso de razonamiento iterativo a menudo denominado ReAct (Razón + Representación) estructura.
Un flujo de trabajo peculiar se ve así:
- Observar: El agente comienza por comprender el objetivo o tarea que necesita realizar. Esto podría ser cualquier cosa, desde objetar una pregunta compleja hasta planificar una serie de acciones para completar una tarea.
- Razón: El agente analiza el objetivo y determina qué información o acciones se necesitan a continuación. Ex: «Necesito efectuar el clima ayer de sugerir un atuendo».
- Acto: Según su razonamiento, el agente realiza una energía utilizando una útil externa, API o fuente de datos. Ejemplo: emplazar a una API meteorológica como OpenWeather para recuperar el pronóstico presente.
- Iterar: Utilizando esta nueva información, el agente actualiza su plan y decide si se requiere otra energía. Luego, el ciclo se repite hasta que se completa la tarea o se alcanza un resultado satisfactorio.
La idea central detrás de la IA Agentic es que El sistema recorre continuamente el razonamiento, la energía y la observación.lo que le permite resolver problemas dinámicamente en área de simplemente originar una única respuesta.
¿Cómo funciona la IA generativa?
Los modelos de IA generativa se centran en Crear contenido nuevo en área de patrones que han aprendido.. Están capacitados para memorizar los patrones subyacentes y la estructura de grandes conjuntos de datos para que puedan originar resultados que se asemejen a los datos reales.
En área de pender de conjuntos de datos con resultados etiquetados, los modelos generativos suelen entrenarse en colecciones masivas de datos sin procesar, como texto, imágenes, audio o código. Al analizar estos datos, el maniquí aprende cómo se relacionan entre sí los diferentes nociones de los datos y qué patrones ocurren comúnmente.
Un flujo de trabajo peculiar se ve así:
- Resumen de datos: El maniquí se entrena en grandes conjuntos de datos que contienen ejemplos como libros, artículos, imágenes, vídeos o repositorios de códigos.
- Formación de patrones: El cálculo aprende las relaciones estadísticas interiormente de los datos, como cómo las palabras se suceden en el jerigonza o cómo los píxeles se combinan para formar objetos en imágenes.
- Entrenamiento maniquí: Las arquitecturas de enseñanza profundo, como transformadores, modelos de difusión o redes generativas adversarias, están entrenadas para capturar estos patrones.
- Coexistentes de contenido: Una vez entrenado, el maniquí puede originar nuevos resultados, como párrafos de texto, imágenes de mensajes, clips de audio o fragmentos de código.
El objetivo central es claro: Los modelos de IA generativa aprenden patrones en los datos para poder crear contenido nuevo que siga esos patrones.
Similitudes y diferencias
Tanto la IA agente como la IA generativa son parte del ecosistema de IA:
Esto significa que los dos tipos de IA comparten algunos atributos entre sí, pero incluso son distintos en otros aspectos. Todo ello sin dejar de ser parte del ecosistema de IA.
Estas son las diferencias secreto entre la IA generativa y la IA agente:
| Característica | IA generativa | IA agente |
| Razonamiento operativa | Listado (Pregunta → Respuesta) | Iterativo (Objetivo → Plan → Hecho → Revisión) |
| Autonomía | Bajo (Necesita consejero humana constante) | Stop (puede funcionar de forma independiente durante horas) |
| Animación | Cerrado (Existe sólo interiormente del chat) | Extenso (interactúa con la web, aplicaciones y archivos) |
| Métrica secreto | Calidad/precisión del contenido | Cumplimiento de objetivos/tasa de éxito |
| Manejo de fallas | Alucina o da una respuesta equivocada. | Reintentos con una táctica diferente (Autocorrección) |
Por qué el mundo avanza en dirección a los agentes
La IA generativa es increíble, pero crea una «brecha gremial». Si una IA escribe un referencia, un humano aún tiene que verificarlo, formatearlo y enviarlo por correo electrónico.
La IA agente cierra la brecha gremial. La popularidad de los agentes (como AutoGPT, CrewAI o AutoGen de Microsoft) se debe al hecho de que producen resultados, no sólo borradores. Estamos pasando de un mundo en el que usa la IA como compañero de trabajo a delegar la tarea a la IA y llámalo un día.
Conclusión
Si la Inteligencia Fabricado es el cerebro, y IA generativa es la voz, entonces IA agente son las manos. Uno y otro dominios tienen un propósito diferente y heredan algunos atributos entre sí.
La IA generativa cambió nuestra forma de crear, pero la IA agente cambiará nuestra forma de trabajar. El futuro no se comercio sólo de modelos que puedan susurrar con nosotros. Se comercio de agentes que pueden hacer el trabajo por nosotros mientras nosotros nos concentramos en otras cosas.
Preguntas frecuentes
R. La IA generativa crea contenido a partir de indicaciones, mientras que la IA agente planifica, utiliza herramientas y realiza acciones de forma autónoma para completar objetivos complejos.
R. La IA agente funciona a través de un circuito de razonamiento: comprensión de objetivos, planificación de pasos, uso de herramientas o API, observación de resultados e iteración hasta completar la tarea.
R. La IA agente va más allá de la procreación de contenido a la ejecución autónoma de tareas, lo que permite que los sistemas de IA completen flujos de trabajo, utilicen herramientas y alcancen objetivos con una mínima consejero humana.
Me especializo en revisar y perfeccionar investigaciones impulsadas por IA, documentación técnica y contenido relacionado con tecnologías de IA emergentes. Mi experiencia zapatilla el entrenamiento de modelos de IA, el disección de datos y la recuperación de información, lo que me permite crear contenido técnicamente preciso y accesible.
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