IA agéntica vs. IA generativa: Diferencias clave que las empresas deben conocer

Transformación digital con IA agentic para acelerar el ROI

Mientras que la IA generativa redujo el costo de la creación, la IA agéntica está reduciendo el costo de la acción.

La IA generativa arrasó en el mundo en 2022. Podía escribir, resumir, diseñar y conversar con fluidez humana. Sin embargo, a pesar de su adopción generalizada, la productividad empresarial apenas se movió. De hecho, McKinsey informa que, si bien el 78 % de las empresas han implementado GenAI en al menos una función, el 80 % afirma que no ha mejorado significativamente la productividad, los costos ni los ingresos.

La razón es que la IA generativa se detiene en la generación. Sí, asisten, pero rara vez actúan.

La IA agéntica, por otro lado, está diseñada para actuar. Puede perseguir objetivos, tomar decisiones y actuar de forma autónoma en todos los sistemas. En resumen, si la IA generativa ayuda a las personas a producir, la IA agéntica ayuda a las organizaciones a rendir, redefiniendo así el manual de la IA empresarial.

En esta guía, analizaremos las diferencias clave entre la IA agéntica y la IA generativa, exploraremos su impacto en la productividad y explicaremos por qué las empresas ahora están pasando de la asistencia pasiva a la inteligencia activa.

Lo que las empresas necesitan saber (El resumen)

Antes de profundizar en las diferencias entre la IA Agentic y la IA Generativa, aquí están las conclusiones clave:

• IA Agentic ≠ IA generativa más inteligente. GenAI crea texto, imágenes, código o diseños según indicaciones. La IA Agentic actúa. Planifica y ejecuta tareas complejas de principio a fin.

• Piensa más allá de la productividad individual. GenAI ayuda a las personas a trabajar más rápido. La IA agentic transforma la forma de trabajar.

• La gobernanza es más importante que nunca. Cuanta más autonomía tenga la IA, más gobernanza necesitará. Necesita objetivos claros, registros de auditoría, calidad de datos y supervisión humana.

• El futuro no es GenAI ni Agentic AI, sino ambos. Juntos, crean la experiencia de un agente de soporte verdaderamente inteligente y humano.

IA agéntica vs IA generativa: Diferencias que los líderes deben conocer

Si bien tanto la IA agéntica como la IA generativa se basan en la misma base de grandes modelos de lenguaje (LLM), cumplen propósitos fundamentalmente diferentes.

1. Propósito: Creación vs. ejecución

La función de la IA generativa es crear. Dale una indicación y generará texto, imágenes, código o audio en segundos. Por ejemplo, un gerente de marketing usa una IA generativa para redactar diez versiones diferentes de una campaña de correo electrónico.

La IA Agentic, en cambio, existe para ejecutar. Está orientada a objetivos y diseñada para actuar en todos los sistemas. Por ejemplo, un gerente de cadena de suministro le dice a un agente de IA: «Cuando el inventario caiga por debajo del umbral X y el tiempo de entrega supere el Y, reordena y avísame». El sistema Agentic monitorea, activa el pedido, actualiza los sistemas y escala la operación si persisten los retrasos.

Si el objetivo es producir más contenido con mayor rapidez, GenAI es la herramienta ideal. Si busca obtener mejores resultados con menos transferencias y menos coordinación manual, Agentic AI es la solución.

2. Interacción: reactiva vs. proactiva

La IA generativa es reactiva. Esto significa que espera a que le pidas ayuda antes de actuar. Pídele que escriba un blog y lo creará. Pídele que cambie el tono y reelaborará el borrador al instante. Es inteligente, sí, pero necesita orientación en cada paso del proceso.

La IA agéntica, por otro lado, es proactiva. No espera indicaciones. Monitorea el entorno, toma la iniciativa y organiza flujos de trabajo de varios pasos.

Imagine un agente de seguros con inteligencia artificial que podría detectar un siniestro de alto riesgo. Recopila automáticamente más datos, recurre a un profesional para su revisión si es necesario, registra la decisión y aprende del resultado para gestionar casos similares aún mejor la próxima vez.

3. Adaptabilidad: Creación de contexto vs. conciencia situacional

La IA generativa es excelente para adaptarse al contexto de la consigna. Pídele que cambie el tono de un mensaje, acorte un párrafo o reescriba un resumen para un público diferente, y lo hace exactamente. Pero una vez entregado el contenido, está listo. No piensa en lo que viene después.

La IA agéntica funciona de forma diferente. Percibe cambios (nuevos datos, cambios en el entorno, fallos de herramientas), ajusta su plan (divide los pasos de forma diferente, invoca herramientas diferentes), aprende de los resultados y retrocede.

Imagine un agente de IA de logística que detecta un retraso en un envío. En lugar de esperar la intervención humana, redirige las entregas, informa a los clientes y notifica al almacén automáticamente.

En resumen, la IA generativa puede refinar cómo se hace algo, pero la IA agéntica puede repensar lo que se debe hacer.

4. Acceso a herramientas: Generación independiente vs. orquestación del sistema

La IA generativa suele funcionar de forma aislada. Se le da una instrucción, produce un resultado y ahí termina la interacción. No se conecta de forma natural con el conjunto de herramientas empresariales más amplio.

La IA Agentic, en cambio, está profundamente conectada. Integra herramientas, API, fuentes de datos, memoria y flujos de trabajo. Un sistema Agentic podría leer datos del CRM, compararlos con el inventario del ERP, enviar un correo electrónico de seguimiento a través de una plataforma de marketing, actualizar un ticket en ServiceNow y analizar los resultados para mejorar su siguiente conjunto de acciones.

Este nivel de orquestación del sistema convierte a Agentic AI en un motor de procesos en lugar de una solución puntual.

5. Impacto en la productividad: producción individual vs. transformación del proceso

La IA generativa es excelente para ayudar a las personas a trabajar más rápido. Un profesional de marketing puede producir docenas de variaciones de texto en minutos, un desarrollador puede crear fragmentos de código sin esfuerzo, y un diseñador puede crear nuevas maquetas con solo unas pocas indicaciones. Potencia la producción individual.

La IA agentic, por su parte, transforma la forma de trabajar. Al automatizar procesos de varios pasos, reduce los puntos de contacto manuales y acorta el tiempo entre la decisión y la acción. Imagine un agente de IA que gestiona la incorporación de empleados de principio a fin: crea cuentas, asigna accesos, envía mensajes de bienvenida, ejecuta comprobaciones de cumplimiento y genera informes, todo sin intervención humana.

6. Gobernanza: Riesgo de contenido vs. riesgo de autonomía

Con la IA Generativa, los principales riesgos se centran en lo que produce: aspectos como inexactitudes factuales, alucinaciones, resultados sesgados o problemas de propiedad intelectual. Se pueden gestionar mediante revisión humana, ya que el sistema solo genera contenido cuando se le solicita.

La IA agéntica introduce una nueva clase de riesgos relacionados con la autonomía. Puesto que puede actuar en sistemas con supervisión limitada, los riesgos son mayores. Un agente mal diseñado podría realizar acciones imprevistas, provocar errores posteriores o generar confusión sobre quién es responsable del resultado.

Por eso, la IA Agentic exige un marco de gobernanza más sólido. Necesita alineación de objetivos, observabilidad, explicabilidad, auditabilidad de los agentes y sistemas con intervención humana.

IA agéntica: el solucionador de problemas autónomo

En el contexto de la IA, el término «agentic» significa que el sistema tiene agencia, lo que le permite tomar decisiones y actuar de forma independiente. Por lo tanto, la IA agentic se refiere a la inteligencia artificial que no espera instrucciones, sino que realiza acciones autónomas y orientadas a objetivos en nombre de los usuarios.

A diferencia de GenAI, que espera indicaciones, los sistemas de IA Agentic:

• Comprender el contexto y los objetivos para tomar las decisiones correctas
• Divida los objetivos grandes en tareas más pequeñas y viables 
• Colaborar entre sistemas, trabajando con otros agentes, plataformas, software y herramientas. 
• Aprenda y adáptese a partir de la experiencia para obtener mejores resultados a lo largo del tiempo.

La IA tradicional ayuda a responder preguntas. La IA agéntica ayuda a lograr resultados

El poder de la IA Agentic reside en los flujos de trabajo agentic: tareas de varios pasos gestionadas de principio a fin por la IA. Estos flujos de trabajo permiten que los sistemas de IA funcionen de forma autónoma. A diferencia de los flujos de trabajo rígidos y basados en reglas, los flujos de trabajo agentic se adaptan en tiempo real, toman decisiones sobre la marcha y mejoran continuamente en función de la retroalimentación y los resultados.

En resumen, la IA agéntica es la capacidad que permite que la IA actúe por sí sola; los flujos de trabajo agenticos son la forma en que esa capacidad cobra vida. En pocas palabras.

La IA tradicional ayuda a responder preguntas. La IA agéntica ayuda a lograr resultados

El poder de la IA Agentic reside en los flujos de trabajo agentic: tareas de varios pasos gestionadas de principio a fin por la IA. Estos flujos de trabajo permiten que los sistemas de IA funcionen de forma autónoma. A diferencia de los flujos de trabajo rígidos y basados en reglas, los flujos de trabajo agentic se adaptan en tiempo real, toman decisiones sobre la marcha y mejoran continuamente en función de la retroalimentación y los resultados.

En resumen, la IA agéntica es la capacidad que permite que la IA actúe por sí sola; los flujos de trabajo agénticos son la forma en que esa capacidad cobra vida.

¿Cómo funcionan los sistemas agénticos?

La IA agéntica opera a través de un ciclo de percepción, planificación y acción.

• Percibir: El sistema recopila datos de su entorno, sensores, API o sistemas empresariales para comprender el estado actual.

• Plan: Interpreta esos datos, divide un objetivo complejo en pasos más pequeños y determina la mejor secuencia de acciones para alcanzar el objetivo.

• Actuar: Ejecuta esas acciones en todos los sistemas conectados, supervisa el progreso y se ajusta a medida que cambian las condiciones.

Lo que distingue a la IA Agentic es su capacidad para encadenar tareas. A diferencia de la IA Generativa, que suele completar una tarea a la vez, un sistema Agentic puede ejecutar flujos de trabajo de varios pasos en secuencia e incluso crear sus propios subobjetivos durante el proceso.

Por ejemplo, si le pidieras a una IA Agentic que «creara un sitio web de marketing», podría escribir el texto, generar las imágenes, codificar la estructura, probar la funcionalidad y publicarlo, todo con una sola instrucción. Si surge un obstáculo, por ejemplo, una clave API faltante o un enlace roto, puede diagnosticar el problema, generar una solución alternativa y continuar sin detener el proceso.

¿Dónde destaca la IA agéntica?

La fortaleza de la IA Agentic reside en su versatilidad. Puede adaptarse a diferentes sectores y funciones empresariales. Aquí hay algunos ejemplos de dónde ya está demostrando ser transformadora:

• Atención médica y ciencias de la vida: Los agentes de IA pueden rastrear datos de pacientes, coordinar citas, ajustar los planes de atención en función de nueva información y alertar a los profesionales de la salud cuando sea necesario.

• Desarrollo de software: La IA agéntica puede depurar código, administrar ciclos de vida de desarrollo, probar compilaciones y diseñar la arquitectura del sistema de forma autónoma.

• Soporte y operaciones para empleados: Los agentes de IA pueden gestionar tareas rutinarias y esenciales, como incorporar empleados, programar reuniones, resolver tickets de TI o gestionar aprobaciones.

• Finanzas y gestión de riesgos: Los sistemas Agentic pueden analizar los movimientos del mercado en tiempo real, ejecutar operaciones, reequilibrar carteras y ajustar los modelos de riesgo a medida que ingresan nuevos flujos de datos, todo dentro de límites definidos.

• Fabricación y cadena de suministro: Los sistemas agénticos pueden monitorear el inventario, pronosticar la demanda, planificar la logística y reordenar materiales automáticamente cuando se alcanzan los umbrales.

Obtenga más información sobre los casos de uso de Agentic AI y cómo funciona.

IA generativa: La potencia creativa

La IA generativa se refiere a algoritmos avanzados que pueden crear contenido a partir de texto, código e imágenes, y analizar datos de forma autónoma. A diferencia de la IA agéntica, que actúa para alcanzar objetivos, el propósito de la IA generativa es la creación. Responde a las indicaciones integrando conocimiento, lenguaje y estructura en algo nuevo. No decide qué debe hacerse, sino que simplemente entrega lo que se le pide, basándose en las probabilidades aprendidas de sus datos de entrenamiento.

¿Cómo funciona la IA generativa?

En esencia, la IA Generativa funciona mediante el aprendizaje profundo y la predicción de patrones. Estudia enormes cantidades de datos, desde texto y código hasta imágenes y sonido, y aprende las relaciones estadísticas entre los elementos. Cuando se le solicita, predice lo que debería suceder a continuación, un token o píxel a la vez, para generar contenido coherente y contextualmente relevante.

¿Dónde brilla la IA generativa?

La IA generativa se destaca en tareas que implican crear o reinventar información, lo que la convierte en una opción natural para roles que dependen de la ideación o la comunicación.

• Redacción y creación de contenidos: Desde la redacción de correos electrónicos e informes hasta la creación de guiones de videos o la generación de publicaciones en redes sociales, las herramientas GenAI ayudan a los profesionales a producir contenido de alta calidad más rápido y en múltiples variaciones.

• Generación de imágenes y videos: Artistas, diseñadores y especialistas en marketing utilizan GenAI para visualizar ideas al instante, desde maquetas de productos hasta elementos visuales de campañas e incluso videos cortos generados a partir de indicaciones de texto.

• Habla y música: La IA ahora puede clonar voces, narrar audiolibros, componer música original e incluso cantar en varios idiomas basándose en simples entradas escritas.

• Desarrollo de software: Los desarrolladores utilizan asistentes de codificación impulsados ​​por GenAI para generar fragmentos, completar funciones, detectar errores e incluso refactorizar código en tiempo real.

• Aumento de datos: GenAI puede crear conjuntos de datos sintéticos que imitan datos del mundo real, útiles para probar, entrenar o anonimizar información confidencial sin exponer datos privados.

¿Por qué las empresas están adoptando la IA Agentic?

Como se explicó anteriormente, la mayoría de las herramientas GenAI, como chatbots, copilotos y asistentes, se quedan en la superficie. Estas herramientas mejoran la productividad individual, pero no transforman realmente los procesos empresariales integrales.

Esta desconexión ahora se reconoce ampliamente como la paradoja GenAI: Adopción generalizada, valor comercial limitado.

La IA agéntica revoluciona este panorama y ahora se perfila como la solución a la paradoja de la GenAI. Los agentes de IA, por diseño, están diseñados para perseguir objetivos y actuar en todos los sistemas. A continuación se presentan cuatro tendencias tecnológicas en las que las empresas están apostando fuertemente por la IA agéntica:

• Los LLM se volvieron más inteligentes: Modelos como GPT-5, Claude 3, Gemini, Llama 3 ahora admiten razonamiento contextual, memoria y uso de herramientas, lo que hace viables a los agentes autónomos.

• Empresas que priorizan las API: La mayoría de las empresas ahora operan con infraestructuras que priorizan las API. Esto significa que los agentes pueden conectarse fácilmente a CRM, ERP, sistemas de gestión de recursos humanos y herramientas de comunicación.

• El ROI no es negociable: A medida que aumentan las inversiones en IA, los directivos exigen un ROI medible. La IA Agentic genera un impacto medible con mayor rapidez y contribuye a la generación de ingresos.

• Cambios arquitectónicos: Estamos pasando de configuraciones centradas en LLM a ecosistemas componibles de Agentic Meshes que admiten la colaboración y la gobernanza de múltiples agentes.

En resumen, las empresas de 2026 no están interesadas en asistentes. Quieren una ejecución autónoma. La IA agéntica lo ofrece, y Gartner predice que para 2028, el 33 % de las aplicaciones de software empresarial incluirán capacidades agénticas.

¿En qué aspectos se complementan la IA agentiva y la IA generativa?

Si bien la IA Agentic y la IA Generativa tienen propósitos diferentes, no compiten entre sí: son colaboradoras. Ambas aportan diferentes fortalezas y juntas cubren todo el proceso, desde la idea hasta el impacto.

La IA generativa escribe, diseña e imagina. La IA agéntica planifica, decide y ejecuta. Al combinar ambas, se obtienen sistemas que no solo generan grandes ideas, sino que las hacen realidad.

Tomemos como ejemplo el servicio de atención al cliente. Un sistema de IA Agentic puede gestionar el flujo de una conversación, decidir cuándo escalar un problema y extraer datos de los sistemas backend. Por otro lado, un modelo de IA Generativa puede crear respuestas personalizadas que suenan naturales y empáticas. Juntos, crean la experiencia de un agente de soporte verdaderamente inteligente y humano.

La misma colaboración se desarrolla en todas las industrias:

• En marketing, una IA Agentic puede ejecutar una campaña de correo electrónico de principio a fin, identificando audiencias objetivo, programando mensajes y haciendo un seguimiento del rendimiento, mientras que una IA Generativa escribe el texto del correo electrónico y las imágenes para cada segmento.

• En TI o soporte al cliente, un sistema agente puede priorizar los tickets entrantes y asignarlos a los equipos adecuados, mientras que un componente generativo redacta las respuestas o los pasos para la solución de problemas.

• En el sector manufacturero, la IA generativa podría diseñar nuevos prototipos o recetas, mientras que la IA agéntica coordina la producción, supervisa las máquinas y garantiza el control de calidad.

¿Qué viene a continuación en IA generativa y agente?

La línea entre la IA generativa y la IA agéntica ya se está difuminando. A medida que estas tecnologías maduran, avanzamos hacia un futuro donde la creación y la acción se fusionarán, donde la misma IA que imagina una solución también podrá hacerla realidad.

En esta próxima fase, veremos sistemas que combinan la creatividad de la IA Generativa con la autonomía de la IA Agentica. Imagine una IA que no solo elabora una estrategia de marketing, sino que también lanza la campaña, mide los resultados y perfecciona el enfoque en tiempo real. O una IA sanitaria que genera un nuevo plan de tratamiento y luego coordina automáticamente los seguimientos, las pruebas y las notificaciones adecuadas en todos los sistemas.

Esta convergencia redefinirá la productividad y la innovación en todos los sectores. En definitiva, el futuro de la IA no consiste en elegir entre lo generativo y lo agente; se trata de combinarlos de forma inteligente.

Conclusión: Construir para obtener resultados, no productos

La IA generativa demostró al mundo lo que las máquinas podían crear. La IA agéntica ahora demuestra lo que puede lograr. Juntas, representan el siguiente gran salto en inteligencia empresarial, donde la creatividad se fusiona con la capacidad y donde los conocimientos se transforman en acción.

Pero este futuro no se construirá solo. Requiere visión, gobernanza y la plataforma adecuada para que la IA sea confiable, escalable y fiable en toda la empresa.

Ahí es donde entra Kore.ai. Kore.ai ofrece una plataforma integral que permite a las empresas crear, implementar y escalar capacidades de IA generativa y agente con confianza.

• Adopte e innove con IA utilizando herramientas seguras de nivel empresarial diseñadas para generar un impacto en el mundo real.

• Simplifique la complejidad con marcos de orquestación, gobernanza e integración que hacen que la IA sea más fácil de implementar y gestionar.

• Implemente en cualquier lugar, en la nube, en entornos locales o híbridos, con la confiabilidad y escalabilidad que exigen las empresas globales.

¿Quiere descubrir cómo Agentic AI y GenAI pueden transformar su empresa? Solicite una demostración personalizada y descubra cómo puede convertir sus intenciones en impacto.

Preguntas frecuentes

P1. ¿Qué es la IA agentiva frente a la IA generativa?

La IA generativa está diseñada para crear. Produce contenido como texto, código, imágenes, vídeos o diseños en respuesta a indicaciones humanas. Es excelente para la ideación, la comunicación y las tareas creativas.

La IA agéntica, por otro lado, está diseñada para actuar. Puede establecer objetivos, tomar decisiones y ejecutar acciones autónomas en sistemas conectados. En lugar de esperar instrucciones, ejecuta flujos de trabajo, desde la planificación y la orquestación hasta su finalización.

P2. ¿En qué escenarios la IA agentiva es más valiosa que la IA generativa?

Mientras que la IA generativa sigue siendo ideal para tareas centradas en el contenido, la IA Agentic ofrece el mayor valor en entornos orientados a los resultados y con muchos procesos, como:

• Servicio al cliente

• Operaciones

• Finanzas

• Recursos humanos y reclutamiento

• TI e ingeniería

P3. ¿Qué desafíos de datos y gobernanza deberían considerar las empresas con la IA agéntica frente a la IA generativa?

Los riesgos de la IA generativa giran en torno a la calidad de los resultados, como la precisión, las alucinaciones, el sesgo y la propiedad intelectual. La IA agéntica presenta riesgos de autonomía, como datos deficientes, objetivos desalineados o acciones imprevistas. Exige una gobernanza más sólida, registros de auditoría, integraciones seguras y supervisión humana.

P4. ¿Puede la IA agéntica reemplazar a la IA generativa?

No. La IA Agentic no reemplaza a la IA Generativa, sino que la complementa. La IA Agentic suele utilizar componentes de IA Generativa para realizar tareas creativas o comunicativas dentro de un flujo de trabajo. Por ejemplo, un sistema Agentic puede basarse en la IA Generativa para redactar un correo electrónico, redactar un informe o generar descripciones de productos.

P5. ¿Qué infraestructura o preparación se requiere para la IA Agentic en comparación con la IA Generativa?

La IA generativa puede ejecutarse en herramientas predefinidas, pero la IA agéntica necesita un ecosistema conectado. Requiere integraciones más profundas, como:

• Acceso API a herramientas empresariales (CRM, ERP, HRMS)

• Datos fiables y gobernados

• Flujos de trabajo y medidas de seguridad claros

• Mecanismos de seguridad y auditoría

P6. ¿Qué es el lavado de imagen agente? ¿Y cómo pueden las empresas evitarlo?

El lavado de imagen agéntico se produce cuando los proveedores comercializan herramientas básicas de GenAI como IA agéntica sin autonomía ni integración reales. La verdadera IA agéntica puede planificar, actuar, adaptar e integrarse en todos los sistemas. Las empresas deberían trabajar con proveedores confiables y pedirles pruebas de ejecución de varios pasos y resultados mensurables.