Cescubrirás las diferencias fundamentales entre la IA convencional, la IA generativa y la IA agente. Te darás cuenta de cómo cada una aborda distintos objetivos —desde la optimización de procesos hasta la creación de contenidos originales o la toma de decisiones autónomas— y por qué es clave elegir la más adecuada según tus necesidades.
Por Jordi Segura
¡Hola a todos! Soy Jordi Segura, y hoy quiero adentrarme contigo en un tema clave en el mundo de la inteligencia artificial (IA): las diferencias entre la IA convencional, la IA generativa y la IA agente. Aunque a primera vista suenen parecidas, cada una aborda objetivos y métodos distintos. Así que, si estás planteándote incorporar IA a tu proyecto o empresa, conviene entender bien qué puede (y qué no puede) hacer cada tipo de IA.
Cuando hablamos de IA “convencional” (o simplemente “IA”), solemos referirnos al conjunto de técnicas que permiten a las máquinas imitar ciertas capacidades humanas, como el análisis y la toma de decisiones con datos. Abarca algoritmos de machine learning, sistemas de recomendación, detección de fraudes, diagnósticos asistidos y mucho más.
• Función principal: Automatizar tareas y hacer predicciones a partir de datos (estructurados o no).
• Ejemplos: Motores de búsqueda, chatbots de atención al cliente que siguen guiones preestablecidos, herramientas de análisis de riesgos en banca.
• Ventajas:
• Ahorro de costes y tiempo (procesar más rápido y con mayor volumen que un humano).
• Menor complejidad en la implementación que en IA generativa o agente.
• Limitaciones:
• Habitualmente requiere supervisión o input humano.
• La autonomía es baja: no suelen “inventar” enfoques o modificar su comportamiento fuera del rango para el que han sido entrenadas.
En resumen, la IA convencional es fantástica para mejorar la eficiencia de procesos ya conocidos, basados en patrones históricos. Pero no esperes que cree algo totalmente nuevo o que tome decisiones “imprevistas” sin tu ayuda.
La IA generativa es un subconjunto de la IA que ha cobrado relevancia los últimos años gracias a modelos como GPT o DALL·E. ¿Su objetivo? Crear contenido original: textos, imágenes, música, código, etc. Se entrena con grandes conjuntos de datos y aprende patrones para generar resultados que parecen hechos por humanos (y a veces hasta mejores).
• Función principal: Producir resultados creativos basados en el aprendizaje de patrones.
• Ejemplos:
• Generar diseños de logotipos e ilustraciones (DALL·E).
• Escribir textos o artículos (ChatGPT, GPT-4).
• Hacer resúmenes automatizados o redactar emails de ventas.
• Ventajas:
• Creatividad prácticamente ilimitada (siempre y cuando haya datos con los que entrenar).
• Automatización de tareas de contenido (texto, imagen, audio…).
• Limitaciones:
• Dependencia de datos masivos para entrenar.
• No es autónoma: necesita prompts o instrucciones humanas para iniciar la generación.
• Problemas potenciales de sesgo, derechos de autor o contenido inexacto.
En pocas palabras, la IA generativa brilla cuando necesitas creatividad o generación de nuevo contenido, pero aún no “razona” con absoluta autonomía ni comprende el contexto como un ser humano. Depende siempre de un prompt (o instrucción) para saber qué generar.
Ahora llegamos a la IA agente, a veces llamada “Agentic AI”. Este tipo de IA no solo analiza información o crea contenido, sino que toma decisiones de forma autónoma y ejecuta acciones sin intervención humana constante. Podríamos verlo como el siguiente paso evolutivo, integrando sensores, actuadores y la capacidad de navegar en entornos complejos.
• Función principal: Actuar y decidir sin supervisión inmediata, adaptándose al entorno en tiempo real.
• Ejemplos:
• Robots industriales capaces de tomar decisiones sobre la marcha (por ejemplo, un brazo robótico que reorganiza su tarea según la posición del objeto que detecta).
• Coches autónomos que interpretan el tráfico y deciden cómo moverse sin conductor.
• Agentes virtuales en mercados financieros que negocian de forma completamente autónoma.
• Ventajas:
• Autonomía completa: puede iniciar acciones por sí misma.
• Capacidad de interactuar y “entender” el entorno (sensores, datos generados en tiempo real).
• Potencial disruptivo en sectores que requieren rapidez de reacción.
• Limitaciones:
• Complejidad altísima: integrar decisión + ejecución + sensorización no es trivial.
• Costo de desarrollo y mantenimiento elevado.
• Riesgos éticos y legales muy importantes (¿quién es responsable si un coche autónomo comete un error?).
Si la IA generativa es capaz de proponer ideas y crear contenido, la IA agente da un paso adicional: llevar esas ideas a la práctica, cumpliendo tareas de manera autónoma y tomando decisiones de alto impacto.
1. Si tu reto es eficiencia y automatización de tareas conocidas:
• La IA convencional es tu gran aliada. Procesos de negocio, detección de anomalías, predicciones con datos estructurados… todo encaja aquí.
2. Si necesitas creatividad o generación de contenido original:
• Apuesta por la IA generativa. Ideal para marketing, producción de contenido, prototipado de diseños, etc.
3. Si tu caso de uso implica decisiones en tiempo real y autonomía total:
• La IA agente puede impulsar soluciones robóticas, vehículos autónomos o asistentes virtuales que “tomen el control”.
• Sesgos e información errónea: Presente en cualquier IA, pero se agudiza en la IA generativa y en la IA agente, al poder difundir o actuar sobre información equivocada.
• Responsabilidad legal: ¿Quién responde por los errores de un agente 100% autónomo? Un debate abierto en las legislaciones de todo el mundo.
• Transparencia: Conviene avisar a los usuarios de cuándo están interactuando con una IA, y cómo se toman las decisiones.
• Coste y complejidad: A medida que aumenta la autonomía (IA generativa → IA agente), suben exponencialmente la inversión y la necesidad de expertise.
La IA convencional, la IA generativa y la IA agente representan distintos niveles de complejidad y alcance, desde la automatización de tareas y la predicción de patrones, hasta la creación de contenido y la toma de decisiones autónomas. Entender estas diferencias es clave para desarrollar proyectos de IA exitosos, adaptados a las necesidades reales del usuario o de la empresa.
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Un saludo,
Jordi Segura
CEO de CenteIA | Máster en Inteligencia Artificial | +200.000 personas formadas en IA
