GenAI y Agentes de IA: ¿cómo se relacionan y diferencian?

Mientras que el 2024 tuvo en la inteligencia artificial generativa (GenAI) uno de sus mayores picos de popularidad, para el 2025 la IA seguirá siendo tendencia, pero con otra característica: los agentes. ¿En qué se diferencian estas dos iniciativas?

Para Gartner, en 2024, la GenAI superó el pico de las expectativas, y no es para menos. Según la división S&P Global Market Intelligence, en ese año la financiación de GenAI superó los US$56.000 millones, casi el doble de lo adquirido en el 2023. Sin embargo, para 2025, de lo que más se habla es de agentes de IA. ¿Por qué?

En términos más simples, una de las razones de esta evolución y su impacto en el mercado es porque los agentes podrían convertirse en una nueva «fuerza laboral digital«, según afirmó el CEO de Nvidia, Jensen Huang. Pero, lejos de ser competidoras, estas dos tendencias tecnológicas se complementan.

Pero comencemos hablando de su gran diferencia. Para empezar, la GenAI se popularizó por su capacidad de generar contenido digital, desde texto e imágenes hasta código. Pero es una IA reactiva, que espera indicaciones para crear nuevos productos.

Por otra parte, la IA Agéntica es una inteligencia artificial proactiva que representa sistemas capaces de ir más allá de la generación de contenido para emprender acciones autónomas, razonar de forma compleja, planificar e interactuar con su entorno para alcanzar metas específicas.

Beneficios y usos de la GenAI y los Agentes

A pesar de que su enfoque sea diferente (proactivo vs. reactivo), la GenAI y los agentes se relacionan íntimamente. De hecho, los agentes de IA usan la inteligencia artificial generativa para interactuar con los usuarios y recibir instrucciones. Pero esto es solo una muestra, otros usos son:

• Generación de contenido especializado: algunos agentes de IA pueden utilizar GenAI para crear imágenes para un diseño o incluso simulaciones para la planificación.
• Para interactuar con otras herramientas: generando el código necesario para llamar a una API o comprender la documentación de una herramienta.
• Planificación y Razonamiento: la GenAI puede ayudar a los agentes a analizar información compleja, identificar patrones y generar planes de acción para alcanzar sus objetivos.

Pero esto es solo una muestra; básicamente, los agentes de IA usan la GenAI para percibir, razonar, decidir y crear contenido original o ejecutar tareas. Esto sin contar que los agentes pueden mejorar su comportamiento en forma constante a través de la retroalimentación que reciben de la GenAI.

Ejemplos y retos

La relación entre la GenAI y los agentes de IA es cada vez más simbiótica. Como ejemplo, en marketing, los agentes de IA integran y utilizan capacidades de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLMs) para redactar correos electrónicos personalizados como parte de una campaña autónoma.

O en atención al cliente, los agentes gestionan consultas complejas, tramitan reembolsos, actualizan información de clientes y resuelven problemas técnicos utilizando GenAI para generar respuestas personalizadas y recomendaciones de productos, analizando el historial y preferencias del usuario. Pero esto es apenas una muestra.

Sin embargo, este futuro brillante de la IA no está desprovisto de retos, que comienzan por la ciberseguridad y el uso de GenAI para deepfakes, o en el caso de los agentes, la responsabilidad por los probables fallos en su funcionamiento. Se trata de una nueva era que requiere de una gobernanza integral que cubra todos los aspectos del manejo de datos, pero eso apenas está comenzando.

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