Glosario SEO: Agentes de IA

¿Qué distingue a los agentes de IA de los chatbots?

Los chatbots conocidos en todo el mundo desde 2022 a más tardar (por ejemplo, ChatGPT, Microsoft Copilot) son ejemplos de agentes generales de IA. Responden a preguntas, proporcionan información y ayudan en tareas menos complejas.

Además de estos agentes de IA generales, existen agentes de IA especializados que tienen una gama diferente de funciones:

• Las IA especializadas en procesamiento de imágenes, como DALL-E o MidJourney, pueden utilizarse para crear mejores imágenes que los chatbots.
• Algunos programas están específicamente formados para la atención al cliente y se diferencian de la IA general en que toman decisiones de forma independiente en varios niveles y resuelven tareas complejas de varios niveles.
• Los agentes de IA multisistema pueden trabajar conjuntamente con hardware, software y otras redes, lo que permite controlar máquinas en la industria o la conducción autónoma, entre otras cosas.

Los agentes de IA son, por tanto, un término general para el software con inteligencia artificial. Sin embargo, en la actualidad (enero de 2025) las fuentes de Internet indican que "agentes de IA" ya no se utiliza como término general para el software de IA, sino más bien como una especie de palabra de moda para describir un determinado tipo de IA.

Timo Specht tratará este tema con más detalle en las secciones siguientes.

Agentes de IA como sistemas para tomar decisiones autónomas y alcanzar objetivos

En enero de 2025, "agente de IA" se establece como palabra de moda para sistemas integrales que interactúan con otro software y hardware. Estos sistemas de IA reciben una orden de los humanos, que luego ejecutan de forma independiente.

Lo que la diferencia de programas de IA como ChatGPT y Google Gemini es su capacidad para gestionar tareas complejas que requieren múltiples acciones y una toma de decisiones autónoma.

Por ejemplo, Amazon Web Services y Microsoft definen los agentes de IA en sus redacciones como programas informáticos que registran interfaces físicas y virtuales (es decir, hardware y software) de forma totalmente independiente para el aprendizaje automático y toman decisiones basadas en los datos recibidos.

Los objetivos fijados por el usuario sirven de guía para que la IA tome decisiones orientadas al objetivo y lleve a cabo acciones eficientes para alcanzarlo. Los agentes de IA también pueden completar por sí mismos tareas más complejas a lo largo de varias etapas gracias a su gran capacidad de decisión y a sus interacciones con el hardware y el software.

Para distinguir claramente esta interpretación de los agentes de IA de los chatbots, se aplica lo siguiente: mientras que bots como ChatGPT y Copilot tienen que dividir tareas complejas y de varias fases en varias subtareas, los agentes de IA más autónomos pueden realizar tareas de varias fases por sí mismos.

Los usuarios formulan los objetivos que quieren alcanzar con los agentes de IA, tras lo cual el agente de IA toma todas las medidas para lograrlo.

 

Ejemplo de aplicación de tecnologías de IA con un alto grado de autonomía

Los usuarios de agentes de IA con un alto grado de autonomía se benefician del hecho de que pueden delegar un gran número de tareas más complejas en su asistente de IA. Microsoft cita el ejemplo de una IA autónoma que conoce al dedillo el catálogo de productos de una empresa.

• Se podría confiar a la IA la tarea de prestar asistencia de primer y segundo nivel a las consultas de los clientes para responder a preguntas sencillas.
• La IA también podría crear y enviar automáticamente presentaciones de productos.
• También es concebible delegar en la IA la creación de descripciones de productos en el sitio web.

Como programa en gran medida autónomo, el agente de IA de este ejemplo ayuda a aumentar la eficiencia y libera a los empleados para que puedan centrarse en otras tareas. Todo lo que tienen que hacer los usuarios es indicar al agente de IA los objetivos que quieren alcanzar.

Particularidades y ventajas de los agentes de IA

Si suponemos agentes de IA avanzados que superan las capacidades de bots generales como ChatGPT y Claude 3.5 Sonnet, entonces la percepción independiente de datos es una característica funcional especial.

Los agentes de IA extraen los datos de forma independiente del software conectado (por ejemplo, sistema CRM, sistema ERP), los analizan y los utilizan para tomar decisiones.

Además de la percepción autónoma de los datos, la toma de decisiones autónoma es una habilidad especial. Gracias a diversos principios, de los datos recopilados y de los análisis de datos pueden derivarse decisiones que contribuyen a la realización eficaz de las tareas.

Ejemplos de principios de toma de decisiones son los sistemas basados en reglas (uso de reglas predefinidas para la toma de decisiones) o la heurística (toma de decisiones basada en la experiencia).

Los agentes avanzados de IA con un alto grado de autonomía realizan acciones de forma independiente para alcanzar sus objetivos. La particularidad de los agentes avanzados de IA es que, a diferencia de los chatbots, pueden realizar múltiples acciones.

Incluso pueden hacer pausas entre acciones para analizar los datos, reflexionar sobre sus acciones y adaptarlas si es necesario. Esta es la cuarta característica especial de los agentes de IA: El aprendizaje y la adaptación.

Las ventajas de estos agentes de IA integrales superan a las de los chatbots, lo que los convierte en una prometedora alternativa de ChatGPT. En lugar de tener que realizar tareas individuales e incitar de nuevo al modelo de IA para cada tarea, los usuarios acceden a sistemas integrales con agentes de IA modernos.

Estos sistemas de IA interactúan con el hardware y el software y trabajan con ellos a través de interfaces . Esto aumenta significativamente la eficiencia y la productividad en el trabajo.