IA agente frente a agentes de IA: cuál es la diferencia y por qué es importante

Conclusiones clave

• La IA agente es el "cómo" y los agentes de IA son el "quién".La IA agente es el método que brinda a los sistemas la capacidad de planificar y tomar decisiones. Los agentes de IA son las herramientas que utilizan esas habilidades para hacer el trabajo.
• Trabajan mejor juntos.La IA agente maneja el razonamiento, mientras que los agentes de IA llevan a cabo las tareas, por lo que el trabajo se siente más rápido, fluido e intuitivo.
• Puede utilizarlos para ahorrar tiempo y concentrarse.Estas herramientas pueden manejar tareas rutinarias, permitiéndole dedicar más energía a un trabajo creativo o significativo.
• No se requieren conocimientos técnicos.La mayoría de los agentes de IA y los sistemas de IA agentes están diseñados para cualquiera que quiera automatizar tareas y trabajar de manera más inteligente, no más dura.

En el mundo de la IA, hay dos desarrollos poderosos: los agentes de IA y la IA agente. Estas tecnologías prometen manejar tareas como reservar reuniones, crear guías de estudio y organizar investigaciones. Estos términos suenan similares, por lo que deben ser iguales, ¿verdad?

No exactamente. Si bien ambos involucran IA que puede actuar en su nombre, existen diferencias sutiles pero importantes en lo que pueden hacer y cómo funcionan. Comprender esta distinción puede ayudarle a elegir la herramienta de IA más eficaz para su situación específica.

En este artículo, analizaremos la IA agente versus los agentes de IA (qué significa cada uno, cómo funcionan y cómo se pueden utilizar) para aprovechar al máximo estas poderosas tecnologías.

Tabla de contenido

• ¿Cuál es la diferencia entre IA agente y agentes de IA?
• Cómo trabajan juntos la IA agente y los agentes de IA
• Cómo funcionan los agentes de IA
• Tipos de agentes de IA
• Ejemplos del mundo real de IA agente y agentes de IA
• Beneficios de utilizar IA agente y agentes de IA
• Limitaciones del uso de agentes de IA y de IA agente
• ¿Cómo se puede empezar con agentes de IA y agentes de IA?
• ¿Qué sigue para la IA agente y los agentes de IA?
• Próximos pasos prácticos
• Preguntas frecuentes sobre IA agente frente a agentes de IA

¿Cuál es la diferencia entre IA agente y agentes de IA?

La IA agentees el “cómo” detrás de la creación de sistemas que pueden planificar, actuar y adaptarse por sí solos. Tiene sus raíces en la idea deagencia: la capacidad de tomar decisiones y actuar sin la participación humana constante. Piense en ello como un modelo para construir sistemas inteligentes e independientes.

Los agentes de IA,por otro lado, son quienes hacen las cosas. Son las herramientas que llevan a cabo el plano, diseñadas para propósitos específicos como resumir notas, gestionar proyectos o analizar datos.

Aquí es donde se pone interesante: la relación no es uno a uno. Todos los sistemas de IA agentes funcionan como agentes de IA, pero no todos los agentes de IA son verdaderamente agentes. Algunos agentes simplemente siguen reglas preestablecidas para completar tareas simples y repetibles. Para trabajos más complejos, la IA agente es lo que le da al agente la capacidad de planificar, resolver problemas y adaptarse a medida que las cosas cambian.

Por ejemplo, piense en trabajar para lograr un objetivo con múltiples partes móviles, como crear un plan de investigación o coordinar el lanzamiento de un producto.

• Un agente de IA puede llevar a cabo pasos individuales que usted asigne, como redactar un esquema u organizar los datos que proporcione.
• Una IA agente podría tomar el objetivo general, determinar la mejor secuencia de pasos, identificar brechas en el camino y ajustar su enfoque a medida que llega nueva información.

En resumen:los agentes de IA ejecutan tareas; La IA agente impulsa los resultados.

Examinar cómo funcionan los agentes de IA de Grammarly ejemplifica la IA compleja en acción, donde los agentes pueden planificar, resolver problemas y adaptarse para ayudar en cada etapa de su flujo de trabajo. En lugar de esperar indicaciones, estos agentes trabajan de manera proactiva mientras usted escribe, desde la lluvia de ideas hasta la búsqueda y recuperación de conocimientos, la redacción y revisión de contenido y la gestión de elementos de acción y próximos pasos.

Ya sea que esté redactando un correo electrónico, perfeccionando un informe o resumiendo ideas, los agentes de inteligencia artificial de Grammarly analizan su contexto para adaptar las sugerencias a su audiencia y objetivos y brindar sugerencias relevantes cuando las necesite. Estos agentes lo ayudan a comunicarse con mayor claridad y confianza mientras se concentran en el trabajo en sí.

¿Por qué es importante esta distinción?

Comprender la diferencia entre IA agente y agentes de IA no es sólo técnico; es práctico. La IA agente definecómolos sistemas piensan y toman decisiones, mientras que los agentes de IA son lasherramientasque dan vida a esas decisiones.

Esta distinción explica por qué algunas herramientas de IA parecen más inteligentes o más adaptables que otras. Saber cuál es cuál le ayuda a elegir la herramienta adecuada para sus necesidades, ya sea que desee un asistente sencillo para automatizar tareas o un sistema más avanzado que pueda planificar y razonar por sí solo.

Cómo trabajan juntos la IA agente y los agentes de IA

Cuando se juntan agentes de IA y agentes de IA, se obtiene algo bastante poderoso: sistemas semiautónomos que pueden manejar flujos de trabajo complejos desde la planificación hasta la ejecución. La IA agente proporciona las capacidades de pensamiento y razonamiento en las que confían los agentes de IA para hacer el trabajo y adaptarse cuando las cosas cambian. ¿El resultado? Recuperas tiempo para el trabajo creativo y estratégico, en lugar de atascarte en los detalles.

Supongamos que está planeando un proyecto grupal y desea utilizar un agente de IA para ayudarlo a organizarlo. Ese agente podría utilizar capacidades de inteligencia artificial internas para desglosar el proyecto, priorizar tareas y sugerir propietarios. Luego, puede encargarse de la logística: crear tareas, asignar personas y comprobar el progreso. Usted permanece concentrado en las partes creativas o estratégicas, mientras la IA gestiona el trabajo intenso.

Ahora que hemos visto cómo trabajan juntos, centrémonos en los propios "hacedores", los agentes de IA, y comprendamos cómo operan.

Cómo funcionan los agentes de IA

Los agentes de IA trabajan a través de un ciclo simple pero poderoso (perciben, planifican, actúan y aprenden) para lograr objetivos con una supervisión mínima. Recopilan información y contexto, los utilizan para decidir qué acciones tomar, ejecutan esas acciones conectándose a sus herramientas y luego se adaptan en función de sus comentarios. Los agentes simples pueden seguir reglas predefinidas, mientras que los más sofisticados utilizan IA agente (a menudo impulsada por grandes modelos de lenguaje) para razonamientos y planificación complejos. Ya sea que lo ayuden a escribir correos electrónicos u organizar su investigación, los agentes realizan continuamente este proceso de cuatro pasos para realizar tareas y mejorar su ayuda.

Para profundizar en cómo funciona exactamente este proceso con ejemplos reales, consulte nuestra guía de agentes de IA, que explica cada paso en detalle.

Tipos de agentes de IA

Hay varios tipos de agentes de IA, cada uno diseñado para resolver diferentes problemas, desde agentes simples basados ​​en reglas hasta sistemas de razonamiento más avanzados. A menudo se agrupan en dos niveles: un grupo centralde los agentes más básicos yagentesavanzados que se basan en ellos para manejar desafíos más complejos.

A continuación se ofrece una breve descripción general de los cinco tipos principales:

• Los agentes reflejos simplessiguen reglas preprogramadas de “si X, entonces Y”, pero no pueden manejar situaciones fuera de esas reglas.
• Los agentes reflejos basados ​​en modelostambién se basan en reglas, pero pueden rastrear lo que sucedió y adaptarse si su entorno cambia.
• Los agentes basados ​​en objetivospueden planificar y llevar a cabo los pasos necesarios para lograr un objetivo.
• Los agentes basados ​​en utilidadesson similares a los agentes basados ​​en objetivos, excepto que pueden sopesar diferentes opciones para lograr un objetivo y elegir la que proporcione el mayor valor.
• Los agentes de aprendizajeaprenden de la experiencia y utilizan la retroalimentación para mejorar su desempeño.

Los agentes avanzados se basan en estos tipos principales para asumir objetivos más complejos:

• Sistemas multiagente (MAS):equipos de agentes que trabajan en tareas pequeñas para lograr un objetivo compartido.
• Agentes jerárquicos:una versión más organizada de MAS, donde un agente "gerente" asigna tareas a agentes "trabajadores".
• Agentes compuestos híbridos:estos agentes combinan diferentes tipos (como reflejos, basados ​​en objetivos y aprendizaje) para equilibrar la velocidad, la adaptabilidad y la inteligencia.

Nuestra guía sobre los diferentes tipos de agentes de IA proporciona ejemplos más detallados de cómo funciona cada tipo y cómo elegir el tipo de agente adecuado para su tarea.

Ejemplos del mundo real de IA agente y agentes de IA

Las herramientas modernas de IA combinan cada vez más inteligencia agente (la capacidad de razonar, planificar y adaptarse) con agentes que llevan a cabo acciones para lograr objetivos específicos. Juntos, impulsan muchas de las experiencias en las que la gente ya confía hoy.

Veamos cómo se desarrolla esto en la práctica en casos de uso comunes.

• Escritura y edición:las herramientas de escritura de IA pueden hacer más que simplemente corregir la gramática o parafrasear oraciones. El componente agente identifica su objetivo de escritura, como mejorar el tono, la claridad o la persuasión, y planifica cómo lograrlo. Luego, los agentes ejecutan esos pasos generando reescrituras, insertando sugerencias y aplicando ediciones de estilo en tiempo real. El resultado es un asistente de redacción que no sólo reacciona a las entradas sino que también anticipa lo que fortalecerá su mensaje.
• Investigación y recopilación de información:al investigar un tema, la IA agente puede trazar un plan: determinar qué información se necesita, identificar fuentes creíbles y decidir cómo estructurar los hallazgos. Luego, los agentes de IA siguen ese plan: buscan bases de datos, resumen puntos clave y organizan resultados. Esta colaboración convierte horas de búsqueda manual en un proceso enfocado y basado en objetivos.
• Aprender y estudiar:en las herramientas de aprendizaje adaptativo, la IA agente monitorea el progreso y explica en qué centrarse a continuación. Establece objetivos, como reforzar conceptos que necesitan más práctica o introducir material nuevo al ritmo adecuado, mientras que los agentes de IA actúan según ese plan generando cuestionarios, ejemplos o explicaciones personalizados. Con el tiempo, el sistema aprende cómo mantener a cada alumno desafiado y apoyado.
• Lluvia de ideas creativa:para tareas creativas, la IA agente interpreta la intención detrás de un mensaje (como una lluvia de ideas para una campaña o el nombre de un producto) y desarrolla un plan para explorar diferentes direcciones. Luego, los agentes generan y perfeccionan opciones, aprendiendo de la retroalimentación a medida que avanzan. Este emparejamiento convierte la creatividad en un diálogo: el sistema propone, prueba y desarrolla ideas de forma colaborativa.
• Gestión de proyectos:en las herramientas de gestión de proyectos, la IA agente supervisa los objetivos y dependencias generales. Cuando detecta retrasos o cambios de prioridades, vuelve a planificar el flujo de trabajo y determina los próximos pasos. Luego, los agentes actúan: actualizan los cronogramas, reasignan tareas y notifican a los compañeros de equipo automáticamente. El resultado es un sistema que no sólo rastrea el progreso sino que ayuda activamente a mantener el trabajo en curso.

Beneficios de utilizar IA agente y agentes de IA

La IA agente y los agentes de IA trabajan juntos para asumir tareas repetitivas y ayudar con trabajos más complejos, lo que le permite concentrarse en el pensamiento creativo y estratégico. En general, las capacidades de agencia brindan a los sistemas de inteligencia artificial la capacidad de planificar, razonar y adaptarse, mientras que los agentes llevan a cabo esos planes mediante acciones específicas. Así es como pueden ayudar en la práctica:

• Reduzca el trabajo pesado:estos sistemas destacan por automatizar tareas repetitivas que requieren mucho tiempo y que no requieren una gran experiencia. ¿Trabajando en una plataforma de presentación? La IA agente puede delinear un plan para recopilar información sobre el mercado o verificar estadísticas, mientras que los agentes de IA ejecutan ese plan y perfeccionan su enfoque en función de sus aportaciones, para que usted pueda concentrarse en crear una historia convincente.
• Obtenga comentarios más relevantes:en lugar de ofrecer sugerencias únicas para todos, estas herramientas pueden aprender de su estilo, objetivos y contexto para brindar comentarios que se adapten a su trabajo. Por ejemplo, un asistente de IA podría revisar el texto de marketing teniendo en cuenta el tono de su marca o ajustar sus comentarios sobre la redacción académica para alinearse con las expectativas de un profesor.
• Haga manejables los proyectos complejos:los proyectos grandes pueden resultar abrumadores. La IA agente puede ayudar dividiéndolos en pasos claros y alcanzables, mientras que los agentes de IA se encargan de la ejecución: investigan, resumen y organizan la información a medida que avanzan. Juntos, convierten tareas complejas como escribir un trabajo de investigación en un proceso estructurado paso a paso.
• Agilizar la coordinación:gestionar el progreso y la comunicación puede llevar tanto tiempo como el trabajo en sí. Los sistemas de inteligencia artificial con capacidades de agencia pueden monitorear los cronogramas y las dependencias, mientras los agentes toman medidas: asignando tareas, actualizando estados o señalando riesgos antes de que se cumplan los plazos. De esa manera, podrá concentrarse en los resultados en lugar de en la logística.
• Obtenga ayuda antes de que la necesite:en lugar de esperar a que usted la solicite, la IA agente puede razonar sobre sus próximos objetivos y mostrarle los próximos pasos útiles. Si tiene un examen próximo, por ejemplo, podría identificar áreas que necesitan revisión, mientras que los agentes de IA generan preguntas de práctica o materiales de estudio que se adaptan a su desempeño.

Limitaciones del uso de agentes de IA y de IA agente

Si bien los agentes de IA y la IA agente son tecnologías poderosas, tienen deficiencias reales: pueden cometer errores, hacer un mal uso involuntario de datos confidenciales y pueden convertirse en una muleta si se confía demasiado en ellos. Estos desafíos no son razones para evitar la tecnología, pero sí requieren un diseño, revisión y gobernanza cuidadosos. A continuación se detallan las preocupaciones más importantes y las mitigaciones prácticas a tener en cuenta.

• Alucinaciones:cuando estos sistemas encuentran un problema, como una falta de conocimiento o información desactualizada, pueden alucinar (es decir, inventar cosas). Desafortunadamente, estas afirmaciones erróneas a menudo parecen realmente plausibles. Siempre verifique los hechos importantes con fuentes confiables y solicite citas cuando sea posible.
• Exceso de confianza: la confianza debe ganarse, y eso también se aplica a la IA. En lugar de aceptar todo al pie de la letra, trate el contenido generado por IA como un primer borrador. Revíselo detenidamente, verifique las afirmaciones clave y agregue su propio criterio antes de publicarlo.
• Brechas de transparencia: estos sistemas a menudo pueden parecer una caja negra. Les envías algunas instrucciones y obtienes el resultado, pero no tienes idea de lo que sucedió en el medio. Te quedas adivinando su razonamiento. En su lugar, pregúntele al sistema sus fuentes o el razonamiento detrás de su salida para poder verificar sus suposiciones.
• Desafíos de coordinación: a veces, los agentes de IA se pisan los pies unos a otros. Cuando grupos de agentes de IA trabajan juntos, sin una coordinación clara, pueden duplicar esfuerzos o producir resultados contradictorios. Evite la confusión definiendo roles específicos para cada sistema y probando sus flujos de trabajo periódicamente para detectar cualquier problema.
• Sesgo: la IA aprende todo lo que sabe de nosotros, incluidas nuestras tendencias más malas. Los sistemas de IA aprenden de datos creados por humanos, lo que significa que pueden absorber prejuicios sociales y patrones injustos. Revise periódicamente los resultados para detectar posibles sesgos y corrija los resultados problemáticos.
• Privacidad y seguridad de los datos: lo que compartes no siempre queda entre tú y tu IA. Estos sistemas necesitan información para ayudarle, pero existe la posibilidad de que sus entradas se filtren. Trate de evitar compartir información confidencial o sensible y revise su configuración de privacidad para asegurarse de que el sistema esté usando y almacenando sus datos correctamente.
• Mantenimiento de habilidades: Así como tu bicicleta puede oxidarse si no se usa, lo mismo puede pasar con tus propias habilidades. Usar estas herramientas como muleta puede disminuir tus habilidades creativas y estratégicas con el tiempo. Considere cómo utiliza la IA: deléguele el trabajo manual y, al mismo tiempo, reserve el trabajo significativo y desafiante para usted.

A continuación se analizan en detalle todas las limitaciones importantes de estas tecnologías y cómo superarlas:

Cómo mantener el control de sus herramientas de inteligencia artificial

Usar estas herramientas puede parecer como desbloquear un código de trampa, pero aquí está la cuestión: siempre debes permanecer en el asiento del conductor. Sea intencional en el uso de la herramienta, guíe el proceso, revise los resultados y tome las decisiones finales. Si se salta estos pasos, es posible que se encuentre en problemas, como publicar accidentalmente resultados inexactos o dejar que sus habilidades se oxiden con el tiempo.

Otra ventaja de permanecer involucrado es que rápidamente verá en qué destacan estas herramientas y en qué fallan. Estos conocimientos le ayudarán a desarrollar una intuición sobre dónde utilizarlos para obtener el mayor beneficio.

Cómo empezar con IA agente y agentes de IA

Comenzar con la IA agente y los agentes de IA no tiene por qué ser un proyecto grande y laborioso. En cambio, experimentar funciona mejor. Comience poco a poco, revise el resultado y luego pruébelo en otras tareas. A continuación se muestra un tutorial de un proceso que puede utilizar:

1. Identifique una tarea repetitiva:¿Conoce esas tareas que consumen mucho tiempo y lo alejan del trabajo significativo, como resumir artículos, enviar correos electrónicos de seguimiento, organizar notas o dar formato a diapositivas? Esas son las primeras tareas ideales para estas herramientas.
2. Elija el enfoque correcto: muchos productos populares hoy en día tienen agentes de IA y capacidades de IA agente. Para tareas sencillas basadas en reglas, comience con agentes de IA en herramientas que ya conoce; utilícelas para resumir notas, dar formato a documentos o enviar correos electrónicos de seguimiento estándar. Para tareas complejas que requieren planificación y razonamiento, como analizar tendencias de investigación o gestionar flujos de trabajo de varios pasos, busque funciones de IA agente que respalden una toma de decisiones matizada.
3. Revisar y perfeccionar: observe los resultados para asegurarse de que se ajusten a sus expectativas. Si no se ven bien, dale tu opinión al agente de IA. Cuanta más orientación brinde, mejor podrá adaptarse el agente a sus preferencias.
4. Amplíe gradualmente: una vez que esté satisfecho con los resultados y comprenda mejor las fortalezas del agente, puede crear agentes más complejos para ayudar con tareas más grandes, como crear una plataforma de presentación.

¿Qué sigue para la IA agente y los agentes de IA?

En este momento, la mayoría de las herramientas de IA funcionan de forma aislada: hay que hacer malabarismos con varios sistemas o depender de una IA que intenta hacerlo todo pero no es buena en nada. A medida que más herramientas admitan a los agentes de IA y la IA agente se vuelva más poderosa, esto cambiará, lo que dará como resultado una mayor autonomía y colaboración. Aquí hay algunas tendencias a las que vale la pena prestar atención:

• Equipos de agentes trabajando juntos:ya estamos viendo grupos de agentes trabajando juntos, manejando proyectos complejos de principio a fin con una mínima supervisión humana. Esta tendencia sólo va a crecer, ya que estos sistemas agentes son más eficientes y pueden asumir proyectos más grandes. Pronto, es posible que tenga un asistente personal de IA que se coordine automáticamente con los asistentes de sus colegas para programar reuniones, preparar agendas y realizar seguimientos.
• Agentes especializados: en lugar de que una IA intente hacer todo, veremos agentes diseñados para roles específicos, como expertos en redacción, analistas de datos o especialistas en investigación. Estos agentes pueden conectarse a sus herramientas existentes y trabajar junto a equipos humanos. Pronto, tendrás tu propio equipo de especialistas en redacción de IA, que aportarán conocimientos especializados (como redacción científica o redacción publicitaria de marketing) para darte sugerencias que te ayudarán a llevar tu trabajo al siguiente nivel.
• Agentes que trabajan a través de herramientas: hoy en día, los agentes suelen estar integrados directamente en el software que ya utiliza: su aplicación de correo electrónico, calendario, documentos y herramientas de gestión de proyectos. Pronto, estos agentes se comunicarán entre sí a través de diferentes herramientas, lo que reducirá la cantidad de copiar y pegar y la coordinación manual que debe realizar. Imagine que su IA de correo electrónico actualiza automáticamente su herramienta de gestión de proyectos cuando un cliente responde, mientras que su IA de calendario reprograma las tareas relacionadas según el nuevo cronograma.

Próximos pasos prácticos

La IA agente y los agentes de IA son como Batman y Robin: los dos funcionan mejor cuando están juntos. La IA agente es el enfoque para crear sistemas que pueden planificar, pensar y razonar, mientras que los agentes de IA son programas que pueden hacer cosas, ya sea con o sin IA agente. Júntelos y obtendrá sistemas potentes, en su mayoría independientes, que pueden manejar tareas de principio a fin con una mínima participación del usuario.

Los agentes de IA de Grammarly muestran cómo funciona este emparejamiento en la práctica. Construidos sobre IA agente, los agentes de IA no solo responden cuando usted pide ayuda; Trabajan junto a usted en tiempo real y ofrecen sugerencias de manera proactiva basadas en el documento que está escribiendo, a quién le está escribiendo y lo que está tratando de lograr. Debido a que están integrados directamente en sus herramientas de escritura existentes, los agentes de inteligencia artificial de Grammarly pueden brindar comentarios conscientes del contexto en cada etapa del proceso, desde la lluvia de ideas inicial hasta el pulido final. Le ayudan a refinar el tono, la claridad, la concisión y la estructura mientras escribe. Como resultado, podrá avanzar más rápido, concentrarse en trabajos de alto valor y comunicarse con más confianza.

Preguntas frecuentes sobre IA agente frente a agentes de IA

¿En qué se diferencia la IA agente de los agentes de IA?

La IA agentees un enfoque o capacidad de diseño que permite a los sistemas de IA razonar, planificar y tomar decisiones de forma autónoma.Los agentes de IAson los programas reales que utilizan estas capacidades (o una lógica más simple basada en reglas) para completar tareas. Piense en la IA agente como el modelo para construir sistemas inteligentes y orientados a objetivos, y en los agentes de IA como las herramientas construidas a partir de ese modelo.

¿Qué es la IA agente?

La IA agente se refiere a sistemas de IA diseñados para lograr objetivos con un alto grado de autonomía. En lugar de esperar instrucciones específicas, estos sistemas pueden planificar pasos, tomar decisiones y actuar dentro de límites definidos, ajustándose a medida que recopilan nueva información.

¿Qué significa agente en IA?

"Agentic" en IA significa agencia: la capacidad de los sistemas de razonar, planificar y tomar decisiones para lograr objetivos con una mínima guía humana. Es el ingrediente clave en la construcción de sistemas autónomos que puedan abordar tareas de principio a fin sin una guía humana constante.

¿Cómo trabajan los agentes de IA con la IA agente?

Agentic AI brinda a los agentes de IA capacidades de planificación y pensamiento estratégico, que luego los agentes pueden usar para manejar tareas complejas de varios pasos. Esta poderosa combinación le permite construir sistemas semiautónomos que pueden lograr objetivos complejos sin una guía humana constante.

¿Grammarly tiene agentes de inteligencia artificial y de inteligencia artificial?

Sí, Grammarly tiene sistemas de inteligencia artificial y agentes de inteligencia artificial que actúan como su equipo personal y confiable de ayudantes que lo ayudan a redactar, resumir y revisar su mejor contenido a través de las herramientas de escritura que ya conoce y ama. Pueden ofrecer comentarios personalizados adaptados a su lector objetivo, proporcionar evidencia adicional y verificar su argumento, y ofrecer sugerencias para que su escritura suene más segura y clara.

Obtenga más información sobre los agentes de IA de Grammarly aquí.