La respuesta corta a la interrogante planteada por el título es no. ¿Por qué? La inteligencia artificial IA agéntica (o impulsada por agentes) y la IA generativa (genAI) pueden ser parte de la familia de la inteligencia artificial (IA), pero tienen propósitos muy diferentes. Mientras que la IA agéntica se centra en la toma de decisiones y la automatización, la IA generativa se enfoca en la creación de contenido.
En consecuencia, cada una tiene sus propias fortalezas y aplicaciones, y resuelve diferentes tipos de problemas en el mundo digital.
IA impulsada por agentes
La IA agéntica es una forma de inteligencia artificial que puede realizar actividades de forma autónoma. Opera de forma independiente de las instrucciones humanas continuas, lo que le permite modificar su comportamiento según lo exija la situación.
Algunos ejemplos de la vida real en los que la IA agéntica cumple un rol son:
- Agentes autónomos: similares a los asistentes virtuales como Siri o Alexa, estos sistemas no solo reaccionan a los comandos, sino que anticipan las necesidades, toman decisiones y actúan en función de sus solicitudes sin requerir una dirección continua
- Robótica: en sectores como la atención sanitaria, la robótica impulsada por IA puede encargarse de todo, desde cirugías hasta la fabricación. Estos robots son capaces de adaptarse a nuevas situaciones y modificar sus acciones para adaptarse a la tarea
- Automóviles autónomos: los automóviles autónomos utilizan IA para desplazarse por las carreteras. Pueden tomar decisiones sobre cuándo acelerar, reducir la velocidad o cambiar de carril, todo ello mientras responden a datos en tiempo real, como las condiciones del tráfico y los obstáculos
IA generativa
La IA generativa es un tipo de inteligencia artificial que genera nuevos contenidos o datos. Mientras que la IA tradicional está entrenada para analizar o procesar datos, la genAI se enfoca en replicar la creatividad humana al generar texto, imágenes, música e incluso vídeos relevantes y originales.
La genAI utiliza el conocimiento que obtiene de los datos y aprende estructuras a partir de ellos, por lo que, tras entrenarse con una enorme cantidad de data, empieza a generar sus resultados.
Muchas empresas ya utilizan IA generativa. Algunos ejemplos son los siguientes:
- ChatGPT: conocido por generar respuestas basadas en texto, ChatGPT puede escribir artículos, responder preguntas y participar en conversaciones aprovechando grandes cantidades de datos de entrenamiento
- DALL·E: esta herramienta genera imágenes basadas en descripciones de texto. Por ejemplo, puede solicitar una imagen de «un gato con un traje espacial» y creará una imagen única basada en esa indicación
- Stable Diffusion: similar a DALL·E, Stable Diffusion genera imágenes de alta calidad a partir de indicaciones de texto, lo que ofrece una amplia gama de posibilidades creativas
Diferencias de casos de uso entre la IA agéntica y la IA generativa
Al comparar la IA impulsada por agentes con la IA generativa, es importante comprender sus distintos casos de uso y aplicaciones en el mundo real.
La IA agéntica se utiliza ampliamente para tareas como la automatización de la clasificación y el etiquetado de correos electrónicos. En el desarrollo de software, ayuda a gestionar tareas rutinarias como la depuración y la redacción de casos de prueba.
La IA generativa, por otro lado, encuentra sus aplicaciones en la generación de imágenes, copias de anuncios y contenido de redes sociales. También se utiliza en la automatización del diseño, ayudando a los arquitectos y diseñadores gráficos a completar tareas de forma más eficiente.
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