Definición
La IA agentiva se diferencia de un chatbot normal en que no solo responde a la pregunta, sino que también intenta completar el objetivo. Un agente de este tipo puede dividir la tarea en pasos, llamar a herramientas externas, comprobar el resultado, corregir errores y seguir trabajando.
Ejemplo
El agente recibe la tarea «prepara una lista de competidores», busca datos, agrupa empresas, compila una tabla y propone conclusiones.
Por qué importa
Es uno de los términos clave del mercado moderno de herramientas de IA: muchos servicios ya prometen no una respuesta aislada, sino la ejecución de flujos de trabajo.
Cómo funciona
Por lo general, un agente consta de un modelo de lenguaje, memoria, reglas, un conjunto de herramientas y un mecanismo de planificación. Recibe el objetivo, elige acciones, obtiene resultados intermedios y ajusta los pasos siguientes.
Dónde se usa
- automatización de tareas de trabajo
- búsqueda y análisis de información
- asistentes para desarrollo y soporte
Limitaciones
La autonomía aumenta el riesgo de errores: el agente puede interpretar mal el objetivo, llamar a la herramienta incorrecta, gastar recursos innecesarios o continuar con un plan equivocado.
FAQ
¿Por qué es útil conocer «IA agentiva / agentes autónomos»?
Es uno de los términos clave del mercado actual de herramientas de IA: muchos servicios ya no prometen solo una respuesta, sino la ejecución de flujos de trabajo.