La inteligencia artificial generativa se convirtió en una de las tecnologías más populares de los últimos años gracias a su capacidad para producir textos, imágenes, videos, código y otros contenidos en cuestión de segundos. Ahora, la evolución de esta tecnología está llevando la atención hacia la llamada IA agéntica, diseñada para actuar con mayor autonomía.
Aunque ambas tecnologías tienen su origen en el machine learning y comparten avances relacionados con el procesamiento del lenguaje natural y las redes neuronales, existen diferencias importantes entre ellas.
La IA generativa funciona principalmente de manera reactiva: recibe una instrucción del usuario y produce un resultado con base en la información y los modelos con los que cuenta. Es útil, por ejemplo, para elaborar documentos, generar contenidos, resumir información o revisar textos, aunque sus resultados requieren evaluación humana.
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La IA agéntica, en cambio, puede recibir un objetivo y determinar cuáles son los pasos necesarios para alcanzarlo. Para ello puede utilizar diferentes fuentes de información, herramientas externas y memoria durante el proceso, ejecutando tareas con una intervención humana mucho menor.
Bruno Lobo, director general de Commvault para América Latina y experto en ciberseguridad, explicó que esta característica convierte a la IA agéntica en una especie de colaborador digital, con posibles aplicaciones en áreas como atención al cliente, ventas y marketing.
Un ejemplo permite entender la diferencia. Una agencia inmobiliaria podría utilizar IA agéntica para atender la solicitud de una persona que busca un apartaestudio nuevo, en un piso alto, con vista exterior y cerca del centro de una ciudad.
La IA agéntica podría consultar la base de datos, descartar automáticamente los inmuebles que no cumplen las condiciones, analizar su ubicación, comparar precios y seleccionar las opciones que mejor se ajusten a la solicitud.
Una vez realizado ese proceso, la IA generativa podría entrar en acción para presentar los resultados mediante un resumen comparativo o redactar un correo personalizado con las alternativas encontradas.
Así, ambas tecnologías no necesariamente compiten. Por el contrario, pueden complementarse: una se encarga de planificar y ejecutar un flujo de trabajo, mientras la otra puede generar el contenido que comunica sus resultados
La IA generativa ya presenta riesgos conocidos, principalmente relacionados con errores, imprecisiones o sesgos en la información que produce.
La IA agéntica añade otro desafío: su capacidad para actuar de manera autónoma. Si un sistema interpreta incorrectamente un objetivo o cuenta con permisos demasiado amplios, podría ejecutar acciones no deseadas.
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El nivel de riesgo dependerá del ámbito en el que opere, de las herramientas a las que tenga acceso y del grado de supervisión humana. Por ello, a medida que estas tecnologías asumen más tareas, la ciberseguridad y los mecanismos de control adquieren un papel fundamental.
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