Introducción
La inteligencia artificial (IA) avanza a un ritmo vertiginoso y, con ello, aparecen nuevas categorías y conceptos que, en ocasiones, generan confusión. No toda IA funciona de la misma manera ni responde a las mismas necesidades. Comprender sus diferencias es esencial para las empresas y profesionales que buscan aprovechar estas herramientas de forma estratégica.
Hoy distinguimos tres grandes enfoques: la Non-Agentic AI, la Agentic AI y los AI Agents. Aunque puedan parecer similares, en realidad representan niveles distintos de autonomía, complejidad y aplicabilidad. Desde modelos básicos de pregunta-respuesta hasta sistemas que planifican y ejecutan proyectos completos o agentes especializados en una sola tarea, el abanico es amplio y cada opción tiene su lugar.
Este artículo ofrece una visión comparativa de estas tres aproximaciones, profundizando en cómo funcionan, sus casos de uso, ventajas, limitaciones y el impacto que pueden tener en el ámbito empresarial.
El artículo está basado en esta interesante infografía de Chris Donnelly de la Newsletter Step by Step:
Non-Agentic AI: la primera generación de interacción con la IA
La Non-Agentic AI puede considerarse como el punto de partida de la interacción moderna con sistemas de inteligencia artificial. Se trata de modelos de respuesta básica, como ChatGPT, Claude o Gemini, que funcionan en un esquema de pregunta-respuesta.
Su funcionamiento es sencillo: el usuario introduce un prompt o pregunta y el sistema devuelve una salida en base a patrones aprendidos. No hay memoria, ni razonamiento, ni contexto. Cada interacción es independiente y no se conecta con herramientas externas.
Los casos de uso típicos incluyen la redacción rápida de resúmenes, la reformulación de textos, la generación de borradores creativos o la exploración de distintas versiones de un mismo mensaje. Por ejemplo, un responsable de marketing puede pedir que se reescriba un email en tres tonos diferentes y seleccionar el más adecuado.
Las ventajas de esta modalidad son claras: rapidez, bajo coste, accesibilidad y facilidad de uso sin necesidad de conocimientos técnicos. Sin embargo, sus limitaciones también son evidentes. La calidad de la respuesta depende en gran medida de la precisión del prompt, no existe continuidad ni memoria entre interacciones, y es incapaz de manejar tareas que requieren múltiples pasos o razonamiento complejo.
En el entorno corporativo, la Non-Agentic AI resulta muy útil para tareas puntuales, bien definidas y de bajo riesgo. Es ideal para mejorar la productividad en actividades simples y repetitivas de contenido, pero insuficiente para procesos estratégicos o multidimensionales.
Agentic AI: hacia una inteligencia auto-gestionada
La Agentic AI representa un salto cualitativo. Se trata de sistemas capaces de autogestionarse, establecer planes, dividir un objetivo en subtareas, conectarse a fuentes externas y aprender a través de bucles de retroalimentación.
Su funcionamiento es más sofisticado: el usuario establece un objetivo amplio, y la IA lo descompone en pasos más pequeños. Luego, utiliza herramientas, APIs o bases de datos para ejecutar las acciones necesarias y revisa los resultados en función del objetivo inicial. Esto le permite iterar y mejorar de forma progresiva.
Los casos de uso incluyen la investigación de mercado, el diseño de estrategias de marketing multicanal, la optimización de campañas publicitarias o la generación de procesos de incorporación de clientes con análisis de comportamiento. Por ejemplo, un consultor puede pedir al sistema que analice a diez competidores y elabore un informe estratégico con recomendaciones concretas, basándose en datos recopilados automáticamente.
Las ventajas son poderosas: la Agentic AI maneja proyectos complejos con múltiples partes móviles, integra herramientas y memoria a largo plazo y produce resultados más fiables que la IA básica. Sin embargo, también presenta retos. Es más lenta y costosa, aún requiere supervisión humana para mantener el rumbo, y existe riesgo de sobreconstruir soluciones complejas para problemas simples.
En el ámbito empresarial, la Agentic AI se perfila como un aliado para la gestión de proyectos, la investigación y las decisiones estratégicas que exigen integrar múltiples fuentes y variables.
AI Agents: la automatización especializada
Los AI Agents son una categoría particular dentro del ecosistema de IA. Se centran en ejecutar una única tarea repetitiva con alta velocidad y fiabilidad. Son especialistas, no generalistas.
Su funcionamiento es claro: el usuario define una tarea específica, como actualizar registros en un CRM o generar informes semanales, y el agente la ejecuta de forma autónoma. Estos agentes suelen integrarse con aplicaciones empresariales como HubSpot, Google Sheets o sistemas de atención al cliente.
Entre los casos de uso encontramos agentes que redactan respuestas personalizadas a FAQs, sistemas financieros que generan informes contables automáticamente o herramientas de ventas que consolidan datos desde múltiples fuentes.
Las ventajas son evidentes: ahorran tiempo, automatizan tareas tediosas, reducen errores y permiten a los equipos enfocarse en actividades de mayor valor. Además, son fáciles de probar y desplegar dentro de un marco de funciones bien delimitado.
No obstante, su mayor debilidad es la falta de flexibilidad. No pueden gestionar proyectos amplios ni adaptarse a cambios significativos en las condiciones. Además, requieren coordinación con otros sistemas y pueden fallar si los datos de entrada no están bien estructurados.
En la práctica, los AI Agents son perfectos para funciones administrativas, soporte al cliente y reporting financiero, pero limitados para tareas estratégicas o creativas.
Conclusión y visión de futuro
La comparación entre Non-Agentic AI, Agentic AI y AI Agents demuestra que no existe una única solución válida para todos los problemas empresariales. Cada enfoque responde a necesidades diferentes: rapidez y simplicidad en el caso de la Non-Agentic AI, planificación y autogestión en el caso de la Agentic AI, y automatización repetitiva en el caso de los AI Agents.
El reto para las organizaciones no es elegir uno sobre los demás, sino identificar cuándo utilizar cada tipo y, en muchos casos, combinarlos. Una estrategia híbrida puede resultar especialmente poderosa: AI Agents que se encargan de las tareas repetitivas, Non-Agentic AI para experimentación creativa rápida y Agentic AI para coordinar proyectos estratégicos complejos.
De cara al futuro, veremos una mayor integración de estos enfoques. La tendencia apunta a sistemas más autónomos que combinen la flexibilidad de la Agentic AI con la precisión y fiabilidad de los AI Agents. Este avance permitirá liberar aún más tiempo a los profesionales, enfocándolos en actividades de mayor valor añadido.
En definitiva, la verdadera ventaja competitiva no radica únicamente en adoptar IA, sino en saber orquestar sus diferentes modalidades para alinearlas con los objetivos estratégicos de la organización. Quien logre entender y aplicar esta combinación tendrá una posición privilegiada en el nuevo escenario digital.
