IA agenética frente a IA generativa

La IA Generativa y la Genética serán dos paradigmas definitorios de esta década. A medida que la IA se expande rápidamente hacia una adopción generalizada, surgen dos patrones distintos en la arquitectura: la agenética y la generativa.

Después de este recorrido, podrás responder a las siguientes preguntas:

• ¿Qué es la IA agenética?
• ¿Qué es la IA Generativa?
• ¿Por qué son importantes los dos?
• ¿Cuándo debo utilizar cada uno de ellos?

Breve descripción de estas tecnologías

Tanto la IA Generativa como la Genética comparten a menudo los mismos fundamentos: pesos, preentrenamiento, ajuste fino y LLM. Las principales diferencias radican en su uso. Tomaré prestada la música para explicar la diferencia.

• Inteligencia Artificial Agenética: Interpretar música escrita por otra persona -siguiendo cada nota con precisión- a la perfección.
• IA Generativa: Tal vez siga ejecutando una actuación, pero improvisada. La IA generativa es la que escribe la música: piensa en Beethoven o en un músico de jazz.

La IA agenética completa una tarea compleja. La IA generativa crea algo totalmente nuevo.

Lo que comparten

• Ponderaciones: Las ponderaciones representan lo que el modelo ha aprendido realmente. Definen el reconocimiento interno de patrones y la toma de decisiones.
• Preentrenamiento: Aquí es donde un modelo aprende de conjuntos de datos masivos y ajusta sus pesos internos en consecuencia.
• Ajuste: Una vez entrenado, el modelo se ajusta para tareas y dominios específicos. Sus pesos se ajustan con precisión para que se comporte como es debido.
• Modelo: Tras el proceso de entrenamiento, el modelo se utiliza para cumplir su propósito. Tanto en la IA Generativa como en la Inteligencia Artificial, el resultado final suele ser (no siempre) un LLM.

En qué difieren

• Objetivo final: las IA agenéticas se crean para realizar una tarea. Las IA generativas se crean para crear contenidos.
• Interacción: Las IA agenéticas utilizan un mínimo de instrucciones y siguen un proceso: un plan establecido determina sus acciones. La IA generativa se rige casi exclusivamente por instrucciones: el modelo recibe una instrucción y genera contenido tras interpretarla.
• Autonomía: A las IAs Agenticas se les suele dar un alto grado de autonomía mientras que las IAs Generativas funcionan con un humano en el bucle. Cuando rastreas LinkedIn con ChatGPT, estás utilizando IA agéntica. Cuando le pides a ChatGPT que cree una imagen, estás utilizando IA Generativa.
• Salida: Las IAs agenéticas emiten un cambio de estado – “estado del trabajo: completo”. Las IA generativas suelen generar texto, imágenes o vídeos.
• Evaluación: Las IAs agenéticas se miden por su éxito a la hora de completar una tarea. Las IA generativas se miden por la calidad, relevancia y originalidad de sus resultados.

Inteligencia Artificial

La IA agenética gira en torno a la realización de una tarea. No debe confundirse con los agentes de IA. Los agentes son una aplicación práctica y real de la IA Agenética. Cuando construyas software utilizando IA Agentica, es probable que tu aplicación tenga una o más de las siguientes necesidades.

• Toma de decisiones
• Resolución de problemas
• Autonomía
• Interacción
• Finalización de tareas

Bajo el capó

1. Planificación: Cualquier agente de IA necesita un plan suelto como mínimo. Puede ser algo tan simple como un mensaje del tipo: “Eres un útil asistente de scraping, extrae estos productos y envíalos en JSON”.
2. Herramientas y llamadas a funciones: El agente no va solo. Dependiendo de la complejidad, puede darle acceso a una calculadora, o incluso a una instancia completa de Playwright. Usted da acceso al agente, que decide cómo y cuándo utilizar las herramientas.
3. Gestión del estado: El agente debe conocer el contexto tanto a corto como a largo plazo. Para el corto plazo, el contexto del chat puede ser suficiente, pero no es aconsejable. Una simple aplicación CRUD (Crear, Leer, Actualizar, Borrar) sirve de mucho. El almacenamiento persistente permite al agente hacer un seguimiento adecuado de su trabajo.
4. Bucle de retroalimentación: El agente debe ejecutarse en un bucle hasta que su tarea se complete o hasta que se detenga condicionalmente – como ser interrumpido por el usuario.
5. Evaluación y terminación: El agente debe saber cuándo se ha completado su trabajo. Si los pasos del trabajo se ejecutaron, pero el resultado es inaceptable, el agente debe reintentar el proceso. Si el trabajo ha tenido éxito, el agente debe salir del bucle de control.

Casos prácticos

• Atención al cliente: Casi todos los sitios web cuentan con un chatbot en el servicio de asistencia. En estos casos, un modelo puede registrar el problema, el sentimiento del usuario y, a continuación, utilizar llamadas a funciones para presentar un ticket o marcar el problema como resuelto.
• Sanidad: El sector sanitario lleva utilizando la IA Agentic desde los años 90, mucho antes incluso de que se diera nombre a este paradigma. Los agentes reciben datos como radiografías, ecografías y el historial del paciente para acelerar el diagnóstico.
• Flujos de trabajo: Imagine que su agente tiene acceso tanto a un navegador como a un sistema de archivos. Puede realizar un rastreo y, a continuación, introducir los datos extraídos directamente en su medio de almacenamiento, ya sea una base de datos SQL o un simple archivo JSON.
• Robots autónomos: Quizá el uso más extendido de la IA Agenética sea el de los robots autónomos y los hogares inteligentes. La conducción autónoma de Tesla es IA agéntica. También lo son los electrodomésticos inteligentes y los Roombas.

IA Generativa

Como he mencionado antes, la IA Generativa funciona más como un compositor o un músico de jazz. Sigue dependiendo en gran medida del preentrenamiento (tal vez incluso más), pero utiliza ese preentrenamiento para crear nuevos datos estructurados o no estructurados (puedes aprender la diferencia entre datos estructurados y no estructurados aquí). La IA generativa satisface las necesidades enumeradas a continuación.

• Creación de salida única
• Análisis de datos
• Adaptabilidad
• Personalización

Bajo el capó

1. Modelo básico preentrenado: El núcleo de los modelos de IA Generativa es una red neuronal gigante. ChatGPT, Grok, Claude: todos estos modelos utilizan la arquitectura del transformador. El entrenamiento permite la inferencia y la inferencia nos permite crear nuevos datos.
2. Interfaz Prompt: Estos modelos suelen estar diseñados para la interacción directa con un ser humano. Cuando le dices a un modelo: “Crea un meme” o “Resume este texto”, la instrucción se utiliza directamente para generar el resultado.
3. Codificación vectorial: La solicitud se codifica en un vector numérico. A continuación, este vector se interpreta con respecto a las incrustaciones internas del modelo. Puede obtener más información sobre estos vectores e incrustaciones aquí.
4. Generación mejorada por recuperación: La RAG aún se considera opcional, pero cada vez es más habitual. Cuando un modelo no sabe algo, realiza una búsqueda (recuperación) de los datos relevantes. A continuación, utiliza el aprendizaje sin disparos para mejorar (aumentar) su resultado (generación).
5. Medio de salida: El modelo utiliza entonces esa misma codificación vectorial para convertir la salida en tokens (texto) o incluso imágenes o vídeo. Dependiendo de la solicitud, puede incluso pedir datos JSON o CSV.

Casos prácticos

• Herramientas conversacionales: A diferencia de los chatbots del servicio de asistencia, los chatbots generativos están diseñados para mantener una conversación y generar un resultado único: simulan una conversación más profunda que un “¿Seguro que está enchufado?”. Grok, ChatGPT, Claude y la mayoría de las demás aplicaciones web centradas en LLM son herramientas conversacionales.
• Creación de contenidos: El contenido de alta calidad a menudo está disponible en segundos con las indicaciones correctas. Los modelos generativos pueden encargarse de este tipo de tareas, ya se trate de arte conceptual, hilos para redes sociales o textos extensos.
• Análisis y generación de datos: Cargue un archivo de conjunto de datos en un modelo para su análisis. Dependiendo del modelo, puede obtener un informe detallado o incluso crear un nuevo conjunto de datos sintético que refleje los patrones del original.
• Asistentes personalizados: Las IAs generativas son altamente personalizables – están diseñadas para ser únicas. Si quieres un asistente con un tono específico, dale unos cuantos ejemplos y tendrás una personalidad personalizada.

Comparación clave entre la IA agenética y la IA generativa

Conclusión

La IA agenética y la IA generativa no están pensadas para competir entre sí. Son dos nichos diferentes con herramientas que se solapan sustancialmente. La IA Agenética actúa según un plan, mientras que la IA Generativa improvisa de una en una.

Herramientas como Model Context Protocol de Bright Data permiten a su agente o LLM aprovechar datos web reales en tiempo real. Esto es increíblemente potente: su IA puede acceder a cualquier sitio público de Internet. Con la IA Agenética, esto mejora la toma de decisiones y con la IA Generativa, mejora sus resultados.

La Inteligencia Artificial Generativa y Genética dominará el futuro. Los constructores y analistas que entiendan cómo utilizar ambas estarán bien posicionados para el éxito.