Knowledge center Inteligencia artificial Deep learning

Diferencias entre IA generativa y la IA agéntica

La IA agéntica y la IA generativa son ramas de la inteligencia artificial con enfoques y aplicaciones diferentes, aunque ambas están en auge y contribuyen al desarrollo de tecnologías avanzadas. Aquí te explico las diferencias fundamentales entre ellas:

Propósito y función principal

IA Agéntica: Su objetivo es crear sistemas que puedan interactuar con su entorno de forma autónoma para cumplir objetivos específicos. Los agentes de IA pueden tomar decisiones, aprender de su experiencia, y actuar en un entorno determinado (ya sea un entorno físico, como un robot, o un entorno digital, como un agente de software).

IA Generativa: Su propósito es crear o generar contenido nuevo a partir de datos de entrenamiento, como texto, imágenes, audio, o video. Los modelos generativos, como los modelos de lenguaje grande (LLMs) y los modelos de generación de imágenes, son capaces de producir contenido que parece creado por humanos.

Enfoque en la toma de decisiones versus generación de contenido

IA Agéntica: Se centra en la toma de decisiones y en la acción autónoma. Estos sistemas siguen una serie de reglas o algoritmos que les permiten analizar su entorno y decidir qué hacer en función de un objetivo específico. Por ejemplo, un agente de IA en un videojuego decide cuándo atacar o defender según la estrategia establecida.

IA Generativa: Enfocada en la creación de contenido. Los modelos generativos están diseñados para analizar patrones en grandes conjuntos de datos y generar algo similar a lo aprendido. Ejemplos son el texto que produce un modelo como ChatGPT o las imágenes generadas por DALL-E. Estos sistemas no toman decisiones para actuar en un entorno; simplemente crean contenido en respuesta a una solicitud a través de una inferencia.

Interacción con el entorno

IA Agéntica: Interactúa continuamente con su entorno, lo cual implica que puede recibir retroalimentación y ajustar sus acciones de acuerdo con los cambios observados. Por ejemplo, un robot de limpieza autónomo ajusta su trayectoria en tiempo real para evitar obstáculos.

IA Generativa: No interactúa con el entorno de manera continua. Normalmente, genera contenido estático en respuesta a una entrada específica (prompt), pero no "aprende" ni se ajusta durante el proceso de generación. Sin embargo, algunos modelos de IA generativa pueden incorporar "contexto" para mejorar la coherencia de las respuestas en una conversación, como ChatGPT.

Adaptabilidad y aprendizaje en tiempo real

IA Agéntica: Generalmente se espera que pueda adaptarse y aprender en tiempo real para optimizar su desempeño. A menudo, utiliza el aprendizaje por refuerzo, en el que el agente recibe recompensas o castigos que le permiten mejorar su comportamiento en función de su desempeño anterior.

IA Generativa: Por lo general, los modelos generativos no aprenden en tiempo real. Una vez que han sido entrenados, generan contenido según el conocimiento adquirido, y no se actualizan o ajustan con cada interacción individual. Su aprendizaje ocurre "offline", es decir, durante su fase de entrenamiento antes de estar en uso.

Dependencia de datos de entrenamiento

IA Agéntica: Puede usar datos de entrenamiento iniciales, pero también puede aprender de su propia experiencia en el entorno (aprendizaje interactivo o por refuerzo). Así, su comportamiento no está determinado únicamente por los datos iniciales.

IA Generativa: Su desempeño y creatividad dependen casi exclusivamente de los datos con los que fue entrenada. Un modelo generativo aprende patrones, estilos y contenido en su entrenamiento, lo cual influye directamente en la calidad y estilo del contenido que produce.

Esta píldora formativa está extraída del Curso online de Diseño y gestión de agentes autónomos de IA para la optimización de procesos.