De la IA generativa a la IA agéntica: por qué esta transición se ha vuelto ineludible para las empresas

Desde el lanzamiento de ChatGPT en noviembre de 2022, la inteligencia artificial generativa se ha democratizado a una velocidad espectacular. Hoy en día, disponer de acceso a un LLM (Large Language Model) ya no es una ventaja competitiva: es un mínimo. 

A partir de ahora, la nueva tendencia llamada a revolucionar la competitividad de las empresas optimizando y automatizando el proceso de compras y las funciones internas es la IA agéntica. Así lo explica Édouard de Mézerac, CEO de Artefact, en el artículo Inside the layers of the agentic revolution – Interview by TCG Summit.  

Es por ello que numerosas empresas ya están dando el paso e integrando la IA agéntica en sus ofertas, como Samsung, Google, OLX, Workday o Perplexity con la herramienta Computer.

La IA generativa: ¿una primera revolución ya superada?

¿Qué es la Inteligencia Artificial generativa?

La Inteligencia Artificial generativa, o IA generativa, es una forma de IA dedicada a la creación de datos como texto, imágenes, vídeos o audio de forma autónoma. 

La IA generativa se apoya en grandes modelos de IA (modelos base) para ofrecer soluciones listas para usar, como síntesis, preguntas y respuestas u otro tipo de contenido.

Para ello, la IA generativa se basa en modelos estadísticos entrenados sobre amplios corpus de datos.

Pero este potencial tiene un límite fundamental: la IA generativa actúa bajo instrucción. Responde a un prompt, propone una solución, genera un resumen, pero es el ser humano quien decide, valida y ejecuta. En un contexto en el que los departamentos de compras deben gestionar volúmenes crecientes de documentos de proveedores (presupuestos, tarifas, facturas, contratos marco), este modelo conversacional muestra sus límites operativos.

Entre las IA generativas más conocidas según su ámbito encontramos: 

Para texto: ChatGPT, Claude, Gemini

Para imágenes: MidJourney, DALL.E

Para vídeos: Lumen5, Runway, Sora

Para audio: Beatoven, Elevenlabs, Suno 

La IA agéntica: la autonomía al servicio del rendimiento

¿Qué es la IA agéntica?

La IA agéntica representa la evolución natural de la IA generativa. No se limita a producir contenido: toma decisiones, orquesta flujos de trabajo, se adapta dinámicamente a su entorno con un alto nivel de autonomía y escasa intervención humana.

Donde la IA generativa responde, la IA agéntica actúa. Es esta capacidad de acción autónoma la que la convierte en una palanca estratégica con un alto ROI.

Para ello, la IA agéntica se apoya en las bases de las IA generativas con el objetivo de crear un programa capaz de actuar de forma autónoma en un entorno amplio, definido y real. 

En otras palabras, la IA agéntica aprovecha los puntos fuertes de cada modelo de IA para crear agentes eficientes con un alto grado de autonomía. 

La IA agéntica contempla 6 tipos de agentes 

• Agentes basados en objetivos

Estos agentes alinean cada decisión con los objetivos estratégicos definidos previamente. Son ideales para la gestión de proyectos o procesos donde la precisión y la eficiencia son esenciales.

• Agentes basados en modelos

Estos agentes permiten identificar anomalías, planificar mejor las operaciones y reducir los riesgos en entornos parcialmente conocidos o cambiantes. Son especialmente útiles para seguir el historial de los procesos y optimizar la toma de decisiones.

• Agentes reactivos 

Estos agentes automatizan las tareas repetitivas, reducen los errores humanos y liberan tiempo para actividades de mayor valor añadido. Por ejemplo, la validación automática de alertas o umbrales financieros puede delegarse a este tipo de agente.

• Agentes basados en aprendizaje

Estos agentes permiten una mejora continua de los procesos internos, una rápida adaptación a los cambios del mercado y una reducción progresiva de errores, al tiempo que aumentan la productividad global.

• Agentes basados en utilidad

Estos agentes equilibran objetivos en competencia como el coste, el plazo y la calidad, optimizan la asignación de recursos y refuerzan el rendimiento global de los procesos de decisión complejos.

• Agentes de colaboración

Este agente es un sistema que coordina diferentes agentes entre sí, automatiza la toma de decisiones en entornos interdependientes y minimiza la intervención humana en los procesos críticos, ofreciendo así una eficiencia operativa máxima con un ROI medible a corto plazo.

¿Cuál es la diferencia entre la IA generativa y la IA agéntica?

La principal diferencia entre la Inteligencia Artificial generativa y la Inteligencia Artificial agéntica reside en la capacidad de automatización, que abarca numerosos aspectos: 

• Creación de contenido
  La IA generativa sola genera artículos, resúmenes o respuestas bajo demanda
  La IA agéntica crea contenido únicamente si es necesario para la acción

• Análisis & contexto
  La IA generativa sola analiza datos bajo demanda
  La IA agéntica correlaciona información y contexto para decidir las acciones

• Resolución de problemas
  La IA generativa sola propone soluciones o buenas prácticas
  La IA agéntica diagnostica y resuelve problemas de forma automática

• Toma de decisiones
  La IA generativa sola apoya la decisión humana
  La IA agéntica toma decisiones operativas según reglas definidas

• Autonomía
  La IA generativa sola posee una autonomía baja, actúa mediante prompt o instrucción
  La IA agéntica posee una autonomía elevada con poca o ninguna intervención humana, actúa de forma independiente según los objetivos

• Personalización
  La IA generativa sola se basa en el contexto inmediato
  La IA agéntica se basa en el historial y las preferencias a largo plazo

¿Cuáles son las ventajas de la IA agéntica en la empresa?

La IA agéntica cuenta con numerosas ventajas, especialmente cuando se integra en los procesos internos de las organizaciones. 

La IA agéntica puede integrarse en todos los departamentos de una empresa, ya sea atención al cliente, compras, posventa, finanzas, marketing… 

¿En qué ámbitos es estratégica la IA agéntica? 

Aunque los agentes de IA pueden integrarse teóricamente en todas las funciones de una organización, ciertos ámbitos destacan por su potencial de retorno sobre la inversión inmediato:

• La atención al cliente, mediante el aprovechamiento de las capacidades de autoservicio para descongestionar los equipos
• El marketing y la comunicación, gracias a la automatización de la adaptación de campañas según idiomas, mercados y productos
• Las TI, supervisando las operaciones, el seguimiento de costes y la gestión proactiva de errores
• Las compras y las finanzas, mediante el análisis de contratos, la comparación de presupuestos y la detección de anomalías de facturación

Este último ámbito es especialmente estratégico. Como revelan los datos sobre el terreno: los departamentos de compras que automatizan el control de desviaciones y la fiabilización de datos ganan de media un 70 % de su tiempo administrativo, tiempo que pueden dedicar a la negociación, la estrategia y la gestión de la relación con proveedores.

Cómo desplegar la IA agéntica en su organización: los 5 pasos clave

La implantación de una estrategia de IA agéntica no se improvisa. Se apoya en un enfoque estructurado en cinco etapas no exhaustivas: 

• Paso 1: La definición del problema a resolver

Identifique los procesos más costosos en tiempo y los departamentos en los que la automatización generaría mayor valor. 

Involucre y consulte a sus colaboradores: son ellos quienes mejor conocen los puntos de fricción operativos del día a día.

• Paso 2: La calidad de los datos 

Es el prerrequisito absoluto. Un agente de IA solo es eficiente si los datos que procesa son fiables, estructurados y explotables. La gobernanza de datos no es una restricción técnica, es un imperativo estratégico. Esto permitirá que su sistema comprenda su necesidad y su entorno, además de construir un historial sólido.

• Paso 3: La elección de las herramientas 

Una vez definidos con éxito los pasos 1 y 2, reflexione sobre los distintos agentes a integrar. 

¿Desarrollo interno o solución lista para usar? La elección depende de sus recursos, su madurez tecnológica y sus plazos.

• Paso 4: La integración de las herramientas 

La adopción exitosa de una IA agéntica requiere un acompañamiento humano sólido. Los agentes de IA no reemplazan a los equipos, los potencian. Formar a los colaboradores, comunicar los avances e integrar los comentarios del terreno son factores clave de éxito. El cumplimiento del RGPD y los requisitos de seguridad también deben anticiparse desde esta fase.

• Paso 5: Probar, supervisar, admirar 

Los primeros meses son determinantes: haga seguimiento de los indicadores de rendimiento (ahorros de tiempo, economías generadas, tasa de detección de anomalías), ajuste los parámetros si es necesario y mida los resultados.

La IA agéntica en las compras

En Zylio, ofrecemos agentes de IA especializados en la verificación de documentos de compras para detectar errores de facturación, conformidad de precios, comparación de presupuestos… y permitir al departamento de compras, a finanzas y a contabilidad liberar el 70 % de su tiempo en beneficio de tareas menos repetitivas y de mayor valor añadido. 

Descubra Zylio !