Está es la diferencia entre IA y Agente IA, p. e.: Tienes que hacer un viaje a París:
a. Con IA: buscas un vuelo Madrid-Paris ida y vuelta, lo reservas.
b. Después buscas un hotel y lo reservas para la fecha de llegada hasta la salida.
c. Notificas a tu empresa y tu pareja que vas a viajar a Paris
d. Reservas una sala de reunión para la tarea que te lleva allí.
e. Reservas un taxi para que te lleve al aeropuerto
f. Tomas el avión y vuelves.
Tienes que hacer un viaje a París.
a. Con Agente AI: Le programas que tienes que hacer un viaje a París en tal fecha, su capacidad de actuar y tomar decisiones por iniciativa propia, paga el billete de avión y la reserva de hotel con tu tarjeta de crédito y hace todas las actividades anteriores automáticamente.
Agentic AI es un tipo de inteligencia artificial capaz de actuar de forma autónoma para completar tareas. Esto significa que los agentes de IA pueden tomar decisiones y ejecutar acciones por sí mismos, e incluso aprender de su propia experiencia para mejorar con el tiempo.
Agentic AI puede pensar, aprender y adaptarse sin necesidad de una intervención o redirección constante. El término «Agentic» hace referencia al comportamiento de un agente, es decir, la capacidad de actuar y tomar decisiones por iniciativa propia.
La inteligencia artificial (IA) utiliza sistemas informáticos que pueden realizar tareas que normalmente requieren inteligencia humana, como aprendizaje, razonamiento, resolución de problemas y reconocimiento de patrones.
La IA agente es una forma de IA que utiliza algoritmos de machine learning (ML), modelos de lenguaje grande (LLM), procesamiento de lenguaje natural (NLP) y otras tecnologías avanzadas para crear “agentes de IA”, que son sistemas de IA autónomos y autodirigidos que pueden realizar tareas complejas mediante el uso de herramientas que les permiten interactuar con sistemas externos sin necesidad de una dirección o entrada humana constante.
La Agentic AI (IA agéntica) es una arquitectura de software que permite a los sistemas de inteligencia artificial razonar, planificar, utilizar herramientas y tomar decisiones autónomas para completar tareas de extremo a extremo con mínima intervención humana. A diferencia de la GenAI, que solo crea contenido, la IA agéntica ejecuta acciones, actúa con objetivos definidos y aprende de su entorno (1,2). Y nos podemos preguntar: ¿Cómo puede un asistente virtual actuar de forma autónoma?: La respuesta es que, mediante una combinación de algoritmos avanzados y aprendizaje automático, los agentes de IA pueden interpretar datos, tomar decisiones y ejecutar acciones mientras continúan aprendiendo y adaptándose para completar tareas y alcanzar objetivos.
Un agente de IA es un sistema autónomo que percibe su entorno a través de sensores o datos de entrada externos, procesa esa información utilizando inteligencia artificial, y toma decisiones o ejecuta acciones para alcanzar objetivos específicos.
Diferencia entre Agente IA y IA generativa
| Agente IA | IA generativa |
| Autonomía: Opera sin intervención humana constante | Creación de Contenido Original: Su objetivo principal es producir material inédito y único, |
| Percepción: Recibe información del entorno (sensores) | Aprendizaje Profundo y Modelos Fundacionales: Utiliza redes neuronales complejas (como LLMs) que se entrenan con volúmenes masivos de datos |
| Razonamiento: Procesa y analiza datos | Versatilidad (Multimedia): Es capaz de generar diversos formatos, incluyendo texto (ChatGPT), imágenes (DALL-E) |
| Acción: Ejecuta tareas o toma decisiones | Automatización de la Creatividad: Aumenta la productividad al automatizar tareas creativas y repetitivas |
| Adaptabilidad: Puede aprender y ajustar su comportamiento | Interacción Conversacional: Entiende el lenguaje humano natural y contexto |
| Alucinaciones y Sesgos: Puede generar información errónea que parece fáctica |
Estos marcos proporcionan:
- Arquitectura: Un diseño para la interacción con agentes.
- Memoria: Recuerdo a largo y corto plazo.
- Modelos: Los grandes modelos lingüísticos (LLM) forman el núcleo de los agentes de IA, dándoles la capacidad de comprender el lenguaje, razonar los problemas y actuar.
- Juegos de herramientas: API, motores de búsqueda, intérpretes: herramientas para hacer cosas.
- Capa de orquestación: Coordina las tareas y la colaboración (especialmente en configuraciones multiagente).
- Integraciones: Se conecta a LangChain (5), OpenAI, Azure (6), Slack (7) y mucho más.
En resumen: ahorran tiempo de desarrollo y son menos complejos.
¿Cómo funciona la IA agente?
Según las últimas investigaciones sobre sistemas de IA Agentic , estos suelen abarcar cinco aspectos clave:
1.Percepción: la IA agente utiliza sensores, bases de datos abiertas y patentadas, interfaces de programación de aplicaciones (API) y otras fuentes de información para recopilar grandes cantidades de datos y aprender sobre su entorno.
2. Razonamiento: a continuación, analiza los datos para identificar patrones, comprender lo que se le pide que haga y planificar el mejor curso de acción.
3. Toma de decisiones: basándose en esos patrones, la IA agente utiliza algoritmos para tomar decisiones, predecir posibles resultados y crear estrategias para lograr sus objetivos.
4. Tomar medidas: el sistema realiza una serie de acciones para implementar sus estrategias y llevar a cabo tareas, como generar texto o responder a una consulta de un cliente.
5. Aprender de la experiencia: por último, la IA agente puede evaluar si logró sus objetivos para mejorar su eficiencia y precisión en el futuro.
¿Cuáles son los beneficios de la IA agente?
Agentic AI ofrece una serie de ventajas con respecto a la IA tradicional. Estas incluyen:
- Puede trabajar de forma autónoma para seleccionar las herramientas necesarias para realizar tareas
- Mayor eficiencia y velocidad conectando múltiples flujos de trabajo de procesos.
- Selecciona proactivamente la herramienta adecuada para realizar la tarea.
- Menos supervisión humana necesaria: mejora la productividad.
- Mantiene el contexto y el estado a lo largo del tiempo
- Soluciones nuevas y probabilísticas en lugar de respuestas fijas.
¿Cuáles son los riesgos y desafíos del uso de IA agente?
A medida que el uso de la IA agente se generaliza, hay varios problemas y desafíos clave que las organizaciones deben tener en cuenta.
Por ejemplo, al igual que con todos los LLM, los datos utilizados para crear modelos de IA agente pueden incluir brechas, inexactitudes o sesgos que podrían influir en cómo reacciona o limita su efectividad la IA. También es necesario proteger la información privada, sensible y confidencial al desarrollar o utilizar IA para garantizar el cumplimiento de todas las leyes y normativas, incluido el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).
Los agentes de IA con muy pocas protecciones pueden pasar por alto la realización de sus tareas, con consecuencias no intencionadas. Por ejemplo, un agente de IA de comercio de valores podría utilizar y sugerir prácticas ilegales o de riesgo para maximizar los beneficios para los clientes. Algunos agentes de IA también pueden repetir o reforzar errores en la forma en que razonan, planifican o interactúan con los clientes.
Para abordar estos desafíos, las organizaciones deben asegurarse de que su uso de la IA agente sea abierto, ético y transparente y esté conectado a las herramientas adecuadas. Necesitan dar instrucciones claras, cuidadosas e incluir tanto contexto como sea posible. Y deben asegurarse de que sus medidas de ciberseguridad de IA y la seguridad de IA sean sólidas, proactivas y estén actualizadas.
Ejemplos de aplicaciones del mundo real de IA agente
La IA agente ya se está utilizando en una variedad de sectores, incluidos:
- Atención sanitaria: los agentes de IA, en lugar de apoyar tareas aisladas, pueden planificar, coordinar y actuar en flujos de trabajo clínicos, operativos y administrativos.
- Servicios financieros: los bots de IA activos analizan los precios de las acciones, proporcionan recomendaciones a los comerciantes humanos y llevan a cabo operaciones medidas en fracciones de segundo.
- Servicio de atención al cliente: los chatbots de IA activos responden a las consultas, resuelven las quejas de los clientes y crean una experiencia del cliente más fluida y eficiente.
- Los vehículos autónomos son sistemas de IA agente que utilizan GPS, sensores y datos en tiempo real para detectar peligros, supervisar el tráfico y planificar rutas seguras y eficientes.
- Gestión de la cadena de suministro: los agentes de IA automatizan la cadena de suministro y los procesos de fabricación, realizan un seguimiento de los inventarios y gestionan a los proveedores.
- Ciberseguridad: los agentes de IA buscan continuamente vulnerabilidades, automatizan la detección y respuesta de amenazas y se defienden frente a iberataques en tiempo real.
Futuro de la IA agente
La IA agente es muy potente y cada vez más inteligente y autónoma, las innovaciones en la capacidad de IA agente es utilizable en un conjunto de sectores aumentando la eficiencia y productividad de las personas y empresas.
BIBLIOGRAFÍA:
- Fernando Cardoso. ¿Qué es Agentic AI? – Última actualización Apr. 17, 2026. https://www.trendmicro.com/es_es/what-is/ai/agentic-ai.html
- ¿Qué es la inteligencia artificial con agentes? Publicado 10 de febrero de 2026. https://www.redhat.com/es/topics/ai/what-is-agentic-ai
- ¿Qué es Agentic AI? Consultado el 15 de mayo de 2026. https://www.cm.com/es-es/glossary/agentic-ai/
- Marcos de agentes de IA: Construir sistemas más inteligentes con las herramientas adecuadas. Consultado el 15 de mayo de 2026 https://www.cm.com/es-es/glossary/agentic-ai/
- How to Create Your LLM With LangChain: a Step-by-Step Guide. Consultado el 16 de mayo de 2026. https://blogs.novita.ai/how-to-create-your-llm-with-langchain-a-step-by-step-guide/
- ¿Qué es Microsoft Azure? Consultado el 16 de mayo de 2026. https://azure.microsoft.com/es-es/resources/cloud-computing-dictionary/what-is-azure
- Tu equipo y agentes, codo con codo. Slack conecta a tu equipo. Consultado el 17 de mayo de 2026 https://slack.com/intl/es-es
- The ultimate guide to building IA agent. Consultado el 17 de mayo de 2016. https://pages.dataiku.com/the-ultimate-guide-to-ai-agent-use-cases
