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:
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.
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.
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.
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.
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.
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