Agentic AI vs Non Agentic AI

¿Para qué sirve la Agentic AI?

Lo más importante es entender que la Agentic AI funciona de forma independiente, por lo tanto, a día de hoy ya es capaz de realizar tareas complejas que solucionan problemas de forma mucho más rápida.

En cierta medida esto se debe a que la Agentic AI es capaz de razonar, y por ende, capaz de tomar decisiones. De aquí que pueda tener un mayor grado de especialización en comparación con los sistemas de automatización precedentes.

Comprendiendo la “non agentic AI”

La non agentic AI es el tipo más común, ya que es mucho más fácil desarrollarla y se utilizan para tareas muy específicas. Pese a ello su eficacia es muy grande cuando operan dentro de reglas y parámetros definidos previamente.

La gran diferencia es que no son independientes y que por ello no razonan de forma independiente, necesitan de instrucciones concisas y programación eficiente para su correcto funcionamiento.

Además no tiene capacidad de aprendizaje, se ciñe exclusivamente a aquel contexto y reglas que le han sido predefinidas.

Algunos ejemplos de chatbots con non agentic AI son los clásicos bots de preguntas frecuentes o de atención al cliente, así como los comunes IVR (respuesta de voz automática).

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Agentic AI vs Non agentic AI ¿Cuál es mejor para mí?

Lo primero es tener claro para qué necesidad o tarea voy a invertir la tecnología y cuál es el presupuesto que tengo para ello. A partir de ese punto, podemos desgranar más en detalle.

Por lo tanto, si lo que necesitas es un chatbot con funcionalidades simples y que comporte un coste bajo, la utilización de Non agentic AI podría ser suficiente para cubrir tus necesidades.

Ejemplos reales de Agentic AI

Son muchos los ejemplos de la utilización de la Agentic AI en la vida real, abarcando muchos sectores. Aquí te dejamos algunos ejemplos:

• Fintech y banca. Gracias a la utilización de la Agentic AI el sector fintech es capaz de predecir ciertas fluctuaciones del mercado y analizar tendencias financieras para minimizar riesgos o puntuales días negros. También permite avanzarse a inversiones futuras y evitar fraudes económicos.

• Medicina y salud. En este caso la IA Agentic está siendo muy útil para el diagnóstico de enfermedades, tanto para diagnosticar más rápido como para encontrar otras formas de diagnosticar. También es útil para gestionar de forma más rápida y eficiente los datos de los pacientes y automatizar todos los procesos como las citas médicas, operaciones, gestiones de lista de espera, etc. Con el objetivo de acelerar y personalizar la asistencia sanitaria.

• E-commerce. Gracias a la Agentic AI las empresas pueden optimizar su inventario de forma dinámica y a tiempo real, previniendo picos de demanda y necesidades de periodos de alta demanda (Navidad, black friday, etc.) para adaptar el stock. Además es capaz de adaptar el pricing en función de los competidores y del momento del año, moldeando los precios de los productos en función de la demanda y la estacionalidad.

• Viajes y turismo. Para este sector es clave la personalización de las experiencias en función de dónde quiere viajar el cliente, qué actividades quiere realizar y cuáles son sus gustos personales para ofrecer una experiencia totalmente única. La IA gestiona toda la atención al cliente y las reservas, así como la asistencia en viaje para mejorar la localización, la optimización de rutas y las recomendaciones in situ.

• Vehículos autónomos: en este caso la inteligencia artificial se utiliza para la seguridad de los transeúntes, realizando predicciones de situaciones de peligro como carreteras en mal estado, obras, detección de elementos resbaladizos o que están en medio de la calzada o climatología adversa que afecte a la conducción.

¿Puede la IA generativa estar al mismo nivel que la Agentic AI?

La IA generativa está abarcando mucho mercado hoy en día gracias al aprendizaje de datos de forma masiva. Por ejemplo, ChatGPT es una IA generativa capaz de interpretar todos los datos de los que ha aprendido y generar todo tipo de contenido, imágenes, vídeos, gráficos , etc.

A pesar de ello, tampoco son capaces de funcionar de forma autónoma. Además tampoco tienen la capacidad de revisar la tarea que han realizado, por lo tanto no resuelven errores cometidos ni testean lo que han generado. No hay un paso de optimización.

En cambio la Agentic AI es capaz de asimilar errores, corregirlos de forma autónoma para aportar resultados optimizados. La toma de decisiones es mucho más profunda, tiene mucho más razonamiento e incluso es capaz de predecir tendencias.

¿Cuáles son los desafíos y las limitaciones de la Agentic AI?

Limitaciones de Agentic AI

• Ética en la toma de decisiones. Su capacidad para actuar autónomamente puede dar lugar a resultados no alineados con los valores humanos, complicando la atribución de responsabilidad en caso de fallos.

• Falta de intuición humana. Aunque adaptables, los agentes carecen de sentido común necesario para manejar situaciones que carezcan de precedentes.

• Percepción de costes elevados. Aunque se suele pensar que la Agentic AI requiere una inversión mayor, en realidad puede reducir costes globales frente a soluciones conversacionales tradicionales. ¿Por qué? Porque aprende sola, minimiza el soporte manual, se adapta sin necesidad de reprogramación y exige menos recursos del cliente para operar.

• Impacto medioambiental. La alta necesidad de recursos digitales e informáticos supone un impacto sobre el medio ambiente dado los recursos que se utilizan para abastecer todas las necesidades de la inteligencia artificial: energía, agua, y emisión de co2.

Limitaciones de Non-Agentic AI

• Falta de flexibilidad. Depende de reglas predefinidas y requiere actualizaciones manuales para mejorar su rendimiento.

• Rigidez contextual. Carece de comprensión profunda del contexto, lo que da lugar a respuestas incorrectas o ambiguas. Tampoco puede acceder a datos en tiempo real.

• Escalabilidad limitada. Su rendimiento decae en escenarios con variables impredecibles.

• Transparencia engañosa. Aunque ofrece decisiones predecibles, su falta de adaptación contextual puede generar resultados obsoletos o sesgados.

Preguntas frecuentes

¿Cuáles son las diferencias entre la ia generativa y la Agentic AI?

La principal diferencia es que la Agentic AI funciona de forma autónoma y es capaz de tomar decisiones en base a la experiencia. Mientras que la IA generativa solamente actúa en base a un contexto proporcionado por acción humana.

¿Cuál es la diferencia entre agentic y non-agentic AI?

La non-agentic AI funciona bajo parámetros predefinidos y se utiliza en tareas muy concretas, ya que no es capaz de tomar decisiones y aprender de sus errores para optimizar su servicio, que es algo que la Agentic AI sí sabe hacer.

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