Los agentes de IA no son lo mismo que la IA agentica. Conozca la diferencia crítica y por qué es importante para crear sistemas empresariales escalables y orientados a objetivos.
por Chris McLaughlin
En los últimos meses, el rumor ha ido en aumento: informes de analistas, memorandos de estrategia y presentaciones magistrales que apuntan al próximo gran cambio en la IA empresarial. Gartner nombró recientemente a la IA agentica como la principal tendencia tecnológica estratégica para 2025, y McKinsey la ha señalado como un marco fundamental para impulsar resultados comerciales reales. Medios de comunicación como Forbes y Harvard Business Review han comenzado a trazar líneas claras entre este nuevo enfoque y las olas anteriores de IA, en particular la IA generativa, enfatizando su enfoque en el logro de objetivos, la autonomía y la acción.
En resumen: estamos entrando en la era de la IA que no solo genera contenido o conocimientos, sino que hace que las cosas se hagan.
Pero a medida que aumenta el impulso, también lo hace la confusión. Dos términos en particular están en el centro de este cambio: los agentes de IA y la IA agentiva. Suenan similares. A menudo se usan indistintamente. Pero describen cosas muy diferentes, y si está construyendo, comprando o invirtiendo en IA empresarial, comprender la distinción es más importante que nunca.
Dondequiera que mires, las empresas están promocionando agentes para esto o soluciones de agentes para aquello. Pero la realidad es que no todos los agentes son iguales, y no todos quieren decir lo mismo cuando hablan de ellos.
Así que vamos a desglosarlo.
¿Qué es un agente de IA?
En pocas palabras, un agente de IA es un flujo de trabajo autónomo que es capaz de completar una tarea o actividad compleja sin intervención humana. Es una entidad de software que puede recibir un objetivo, evaluar cómo abordarlo y ejecutar un plan, a menudo sin instrucciones paso a paso. A diferencia de las herramientas de automatización tradicionales que siguen reglas codificadas, los agentes pueden:
- Tomar decisiones basadas en el contexto
- Consultar sistemas externos o API
- Haga preguntas aclaratorias si es necesario
- Invocar subagentes o herramientas para completar subtareas
- Revisar su enfoque en función de los comentarios en tiempo real
Piense en un agente como un trabajador del conocimiento calificado. Puede realizar tareas que normalmente haría un humano, pero mucho más rápido, de manera más consistente y a escala.
Desde el punto de vista de la ingeniería, los agentes pueden construirse utilizando marcos de orquestación, bases de datos vectoriales, capas de memoria y grandes modelos de lenguaje. Algunos son de un solo propósito; otros forman parte de sistemas multiagente. El diferenciador clave es su capacidad para tomar la iniciativa, razonar y adaptarse.
¿Qué es la IA agentica?
La IA agentica se refiere al enfoque más amplio de diseñar sistemas que se comporten como agentes. No es un producto ni un complemento. Es una filosofía o mentalidad de diseño, que asume que los sistemas de IA deben actuar de forma independiente, perseguir objetivos y colaborar en todas las tareas.
En este enfoque, los agentes no son complementos ni utilidades aisladas. Están integrados en todos los flujos de trabajo y procesos, y a menudo trabajan en coordinación para impulsar resultados de principio a fin. La IA agentica representa la evolución de la automatización basada en tareas a la inteligencia autónoma y orquestada.
Algunos de los profesionales más progresistas definen esta visión como el auge de la empresa agentica: una organización en la que los agentes de IA se despliegan de forma ubicua tanto en las funciones principales como en las de soporte. No se trata de automatizar una tarea. Se trata de permitir que la IA funcione como una capa estratégica en toda la empresa, desde la preparación de documentos y el apoyo a la toma de decisiones hasta el análisis, la elaboración de informes e incluso la metaautomatización (el uso de la IA para automatizar el proceso de creación de otras automatizaciones).
Este cambio también enfatiza la importancia de la escalabilidad. Un agente no es suficiente. Sin embargo, la adición de agentes como soluciones puntuales aisladas, ya sea a través de aplicaciones empresariales o compilaciones únicas personalizadas, recrea las mismas trampas de las que las organizaciones han pasado años tratando de escapar: silos y complejidad operativa. Cuando cada departamento pone en marcha su propio agente aislado, usted se queda gestionando docenas de minisistemas desconectados. Si algo sale mal, la resolución de problemas se convierte en un juego de whack-a-mole que requiere mucho tiempo y la gobernanza efectiva se va por la ventana. Es por eso que los sistemas agenticos deben ser orquestados, gobernados y entretejidos en el modelo operativo, para que las organizaciones puedan escalar la inteligencia, no la ineficiencia.
¿Por qué la confusión?
Parte de la confusión se deriva del hecho de que los proveedores y analistas están utilizando los términos de manera inconsistente. “Agentic” se ha convertido en una palabra de moda, mientras que “agente” se aplica a todo, desde chatbots simples hasta sistemas de IA altamente autónomos. Algunos agentes son poco más que mensajes empaquetados envueltos en una interfaz de usuario; otros son motores de planificación totalmente autónomos. No todos los agentes son iguales.
Por eso es importante ser específico: ¿Está implementando un agente o está construyendo hacia un modelo operativo de agentes?
Una vez que haya aclarado la distinción, la siguiente pregunta es: ¿dónde tiene sentido implementar agentes de IA, especialmente si está abordando su pila tecnológica con una mentalidad agentual? El objetivo no es experimentar por experimentar. Se trata de identificar dónde los flujos de trabajo autónomos pueden resolver problemas significativos, escalar el impacto y desbloquear un nuevo valor empresarial.
Los casos de uso más eficaces para los agentes son áreas en las que los enfoques tradicionales se quedan cortos. Los agentes también son ideales para tareas que podría evitar asignar a humanos debido al costo, la velocidad o la complejidad. Pensar:
- Triaje de servicio al cliente
- Supervisión de la calidad de los datos
- Gestión del ciclo de ingresos
- Generación de informes internos
- Orquestación de flujos de trabajo en sistemas aislados
En estos ámbitos, los agentes pueden operar de forma más rápida y fiable que el personal humano, al tiempo que reducen los errores manuales y liberan a los equipos para que se centren en el trabajo de orden superior.
Dicho esto, hay que tener cuidado.
Los agentes de IA pueden ser poderosos, pero no son mágicos. Al igual que los trabajadores humanos, cometen errores, tardan en completar tareas grandes y, a veces, necesitan supervisión. En muchas implementaciones, es útil que un agente valide el trabajo de otro. Y, como cualquier tecnología estratégica, requieren una integración reflexiva y una gestión del cambio para ofrecer un valor real.
A medida que los agentes de IA se vuelven más autónomos, aumenta la necesidad de supervisión. Gartner y otros analistas subrayan repetidamente la importancia de los marcos de gobernanza que definen lo que los agentes pueden y no pueden hacer. Las barreras de seguridad, los registros de auditoría y los puntos de control humanos siguen siendo esenciales, especialmente en entornos de alto riesgo o regulados.
Incluso en las empresas agenticas, la confianza debe ganarse con el tiempo. Eso significa comenzar con límites claros, monitorear el rendimiento y permitir que los agentes asuman más responsabilidades a medida que sus resultados resulten confiables.
Conclusión final
Comprender la diferencia entre los agentes de IA y la IA agentiva no es solo una cuestión de semántica. Las empresas que lo hagan bien no solo automatizarán más rápido; Operarán de manera más inteligente, desbloqueando nuevos niveles de eficiencia, creatividad y valor.
En esta próxima era de la IA empresarial, el éxito no vendrá de la implementación de más herramientas, sino del diseño de sistemas que piensen, actúen y se adapten junto con sus equipos. Los agentes ya están aquí. El futuro pertenece a aquellos que saben cómo orquestarlos, y que son lo suficientemente audaces como para construir de manera agente.
Preguntas frecuentes
¿Cuáles son algunos casos de uso reales de los agentes de IA?
Los agentes de IA se utilizan en áreas como la clasificación del servicio de atención al cliente, la supervisión de la calidad de los datos, la gestión del ciclo de ingresos, los informes internos y la orquestación del flujo de trabajo multiplataforma. Destacan en tareas repetitivas y de gran volumen que se benefician de la autonomía y la adaptabilidad.
¿Por qué es importante la IA agentica para la estrategia empresarial?
La IA agentica permite a las organizaciones ir más allá de las automatizaciones puntuales al incorporar la IA en todas las funciones empresariales. Esto permite la toma de decisiones coordinada, el aprendizaje continuo y la inteligencia escalable, fundamental para la transformación digital a largo plazo.
¿Cómo construyen las empresas los sistemas de IA agentic?
La creación de sistemas agenticos requiere la integración de marcos de orquestación, capas de memoria, bases de datos vectoriales y grandes modelos de lenguaje. El éxito también depende de la gobernanza, la supervisión y la alineación de los agentes con los objetivos empresariales.
¿Cuáles son los retos del uso de agentes de IA en las empresas?
Los desafíos clave incluyen mantener la supervisión, evitar agentes aislados, administrar la seguridad y la gobernanza, y garantizar que los agentes puedan operar de manera confiable a escala. Sin orquestación, los agentes pueden crear complejidad operativa en lugar de resolverla.
Sobre el autor
Chris McLaughlin es director de ingresos de Vertesia, donde dirige la estrategia global de comercialización de la empresa y ayuda a los clientes a crear rápidamente y operar de forma inteligente las soluciones de GenAI. Aporta más de 25 años de experiencia en software empresarial, con roles de liderazgo que abarcan startups de alto crecimiento y grandes organizaciones globales.
Fuente: https://www.vktr.com/ai-technology/ai-agent-vs-agentic-ai-whats-the-difference-and-why-it-matters/