La IA agéntica ofrece dos enfoques para lograr la automatización: los flujos de trabajo agénticos, que integran la IA en procesos predefinidos para obtener resultados mucho más predecibles, y los agentes de IA que planifican, ejecutan e iteran de forma autónoma hacia un objetivo. La elección de uno u otro depende de varios factores. Saber cuándo integrar un único paso LLM en un proceso determinista y cuándo dejar la toma de decisiones en manos de un agente orientado a objetivos ayuda a los equipos a crear sistemas más fiables, escalables y adaptables.
Por lo tanto, este blog cubre los flujos de trabajo agénticos, en qué se diferencian los agentes de los flujos de trabajo y cuándo utilizar un flujo de trabajo agéntico.
Qué significa realmente “agentic
Los sistemas agenéticos difieren de los programas tradicionales basados en reglas en dos aspectos fundamentales:
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- Aprovechan el no determinismo potenciado por grandes modelos lingüísticos, lo que permite que el resultado evolucione a lo largo de múltiples ejecuciones en lugar de devolver siempre el mismo resultado.
- Muestran agencia, lo que significa que pueden planificar, elegir y secuenciar una acción orientada hacia un objetivo en lugar de ejecutar alegremente un conjunto fijo de instrucciones.
Estos rasgos abarcan tanto los flujos de trabajo Agentic, que introducen pasos de IA en conductos predefinidos, como el AI Agent, que es un sistema impulsado por grandes modelos lingüísticos (LLM) que puede emprender acciones y actuar de forma autónoma.
Flujos de trabajo agenéticos: IA con alcance dentro de procesos deterministas
Cuando uno oye el término “flujo de trabajo”, piensa en una orquestación de pasos que siempre produce el mismo resultado dada la misma entrada.
Los flujos de trabajo agénticos mejoran los procesos de software existentes mediante la inserción de uno o más pasos impulsados por LLM sin afectar a la previsibilidad general del sistema. Los flujos de trabajo son sistemas en los que los LLM y las herramientas se orquestan a través de rutas de código predefinidas.
Por ejemplo, un sistema de contabilidad podría: invocar un gran modelo lingüístico para analizar el lenguaje de una factura escaneada; a continuación, podría utilizar la extracción de datos impulsada por la IA para rellenar los campos estructurados y enviar los resultados a revisión humana antes de que se realice el envío final a una herramienta de procesamiento. Así, esta secuencia de acciones sigue siendo lineal y reproducible, con la IA enriqueciendo tareas específicas bajo la adecuada supervisión humana.
Agentes de IA: orquestación autónoma basada en objetivos
Los agentes de IA pueden funcionar de forma totalmente autónoma con un conjunto de herramientas a su disposición para realizar tareas de larga duración. En lugar de seguir un patrón fijo, al agente se le da un objetivo, los recursos, y los agentes pueden básicamente averiguar la mejor ruta por sí mismos. Los agentes pueden priorizar tareas, cambiar de estrategia o incluso reflexionar sobre su propio progreso. Los agentes de IA tienen dos trabajos: deben interactuar con las personas y luego deben realizar tareas. Cuando hablan con humanos, los agentes de IA pueden manejar información no estructurada, derivar contextos y explicar conceptos en lenguaje humano. A partir de la información que reciben de los humanos, los agentes de IA realizan tareas para los humanos llamando a API, aprendiendo de los errores y, a veces, trabajando sin supervisión humana. Orquestan múltiples pasos para completar las tareas en bucles.
Esta flexibilidad es extremadamente potente. Imagina un asistente inteligente que pueda entender los requisitos, generar algunas ideas de diseño, obtener los datos adecuados de Couchbase, integrarse con API de terceros y ofrecer una experiencia extremadamente personalizada, todo sobre la marcha.
Elección entre agentes de IA y flujos de trabajo agénticos (y por qué es importante)
Los agentes autónomos de IA son fantásticos para la resolución creativa de problemas, pero introducen cierto nivel de riesgo y previsibilidad.
Por lo tanto, los flujos de trabajo de agentes son el punto óptimo para añadir conocimientos basados en LLM (como el resumen o la correspondencia de intenciones cuando sea necesario) y, al mismo tiempo, mantener el control con pasos deterministas por motivos de seguridad y cumplimiento. También se podrían incluir procesos humanos en bucle para decisiones más críticas. Un ejemplo podría ser el procesamiento de voz con la ayuda de un paso de extracción impulsado por IA, pero el resto de los pasos siguen estando bajo el control de la intervención humana.
Pero mientras tanto, los sistemas agénticos totalmente autónomos destacarán en escenarios en los que la autonomía supere la necesidad de predicción, como la investigación autónoma o la provisión de experiencias hiperpersonalizadas. Así pues, los agentes de IA son útiles cuando se necesita resolver problemas de forma autónoma en múltiples pasos y disponer de flexibilidad para ajustar las estrategias.
Por ejemplo, al crear un bot de investigación de mercado en el que el agente de IA investiga las tendencias actuales en el mercado de la seguridad de datos y prepara un informe estratégico. En este caso, el agente es capaz de aprender de las noticias y las redes sociales, organizar las conclusiones en diferentes secciones y, por último, resumir y sugerir el siguiente paso de la investigación. Un usuario no puede guionizar todas y cada una de las fuentes o perspectivas, y aquí es donde la autonomía del agente aporta mucho valor.
Reflexiones finales
Como hemos entendido, uno debería utilizar flujos de trabajo agénticos cuando los resultados predecibles y el control son extremadamente importantes y se utilizan para obtener un resultado más coherente y determinista. Pero se pueden aprovechar agentes de IA completos cuando se requiere autonomía y resolución creativa de problemas. Hay que tener en cuenta los riesgos y cuándo mantener la participación humana para evitar comportamientos autónomos indeseables.
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