IA tradicional vs IA generativa vs IA agente: A
IA tradicional vs IA generativa vs IA agente: qué es cada una, ejemplos sencillos, y cómo los agentes de IA que planifican y actúan difieren de los modelos que solo predicen.
Fuentes: Traditional AI vs Generative AI vs Agentic AI: A Beginner-Friendly Guide
1. ¿Qué es la IA tradicional?
Ejemplos de IA tradicional
Un ejemplo sencillo de IA tradicional
2. ¿Qué es la IA generativa?
Ejemplos de IA generativa
Escritura
Documente tanto el camino óptimo como el de recuperación. Los intentos repetidos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son ajustes realizados posteriormente.
Programación
Al trabajar en la etapa de programación, anote primero el contrato: entradas requeridas, señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Prefiera unidades pequeñas y verificables en lugar de scripts extensos. Cuando un paso falla, el fallo debe apuntar a una sola responsabilidad y no a un proceso complicado. Haga puntos de control después de pasos costosos. La reanudación no debe volver a facturar la misma llamada al LLM cuando un operador intenta nuevamente un nodo posterior.
Imágenes
Al trabajar en la etapa de Imágenes, anote primero el contrato: los datos requeridos, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Trate esta etapa como un contrato entre los datos de entrada y las salidas validadas. Asigne nombres a los artefactos, defina comprobaciones de éxito y rechace las completaciones parciales silenciosas. Haga una verificación después de los pasos costosos. La función de reanudación no debe volver a facturar la misma llamada al LLM cuando un operador intenta nuevamente un nodo posterior.
Educación
Al trabajar en la etapa de Educación, anote primero el contrato: los datos de entrada requeridos, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación garantiza transparencia en los cambios posteriores del código. Registre los tiempos y el costo de tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de la versión de demostración a entornos compartidos. Haga una verificación después de los pasos costosos. La función de reanudación no debe volver a facturar la misma llamada al LLM cuando un operador intenta nuevamente un nodo posterior. Al trabajar en la etapa de Educación, anote primero el contrato: los datos de entrada requeridos, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación garantiza transparencia en los cambios posteriores del código. Documente tanto el camino óptimo como el camino de recuperación. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras realizadas posteriormente.
Ciencia de Datos
La etapa de Ciencia de Datos funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ejemplar, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Prefiera unidades pequeñas y verificables en lugar de scripts extensos. Cuando falla un paso, el error debe apuntar a una sola responsabilidad y no a un proceso complejo e entrelazado. Mantenga el estado de los gráficos simple y tipado. Los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y provocan interrupciones en la continuación del proceso.
IA tradicional vs IA generativa
La etapa de IA tradicional frente a la generativa funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro exitoso, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Trate esta etapa como un contrato entre las entradas y las salidas validadas. Asigne nombres a los artefactos, defina verificaciones de éxito y rechace las completaciones parciales silenciosas. Mantenga el estado del grafo plano y tipado. Los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y provocan interrupciones en la continuación posterior.
IA tradicional
La etapa de IA Tradicional funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Registre los tiempos y el costo en tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de la demostración a entornos compartidos. Mantenga el estado del grafo simple y tipado; los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y provocan interrupciones en la continuación del proceso. La etapa de IA Tradicional funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Documente tanto el camino óptimo como el camino de recuperación. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras posteriores.
IA generativa
En la etapa de IA generativa, defina las entradas, el responsable de cada paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido, sin tener que adivinar el estado oculto. Prefiera unidades pequeñas y verificables en lugar de scripts extensos. Cuando un paso falla, el error debe indicar una única responsabilidad y no un proceso complicado. Incluya la aprobación humana en aquellas tareas que implican gastos o modificaciones en datos de producción. La conexión durante la compilación no equivale a una solución completa para el negocio.
3. ¿Qué es la IA agente?
En la fase 3 de “¿Qué es Agentic?”, defina las entradas, el responsable de cada paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido, sin tener que adivinar el estado oculto. Considere esta fase como un contrato entre las entradas y los resultados validados. Asigne nombres a los artefactos, defina verificaciones de éxito y rechace las completaciones parciales silenciosas. Incluya la aprobación humana en aquellos casos en los que se gasten fondos o se modifiquen datos de producción. La conexión durante la compilación no equivale a la completitud del proceso empresarial.
Un ejemplo sencillo de IA Agentic
En la fase de A Simple Agentic AI, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Registre los tiempos de ejecución y el costo en tokens o consultas junto con los resultados funcionales. La visibilidad temprana de los costos evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de la fase de demostración a entornos compartidos. Incorpore la aprobación humana en aquellos casos en que se gastan fondos o se modifican datos de producción. La configuración en tiempo de compilación no equivale a una solución completa desde el punto de vista empresarial. En la fase de A Simple Agentic AI, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Documente tanto la ruta óptima como la ruta de recuperación. Las intentonas repetidas, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras aplicadas posteriormente.
Paso 1
Al trabajar en la etapa del Paso 1, anote primero el contrato: los datos necesarios, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación ayuda a mantener honestas las futuras modificaciones del código. Prefiera unidades pequeñas y verificables en lugar de scripts extensos. Cuando un paso falla, el fallo debe apuntar a una única responsabilidad y no a un proceso complicado. Haga una verificación después de los pasos costosos. El sistema de reanudación no debe volver a facturar la misma llamada al LLM cuando un operador intente nuevamente un nodo posterior.
Paso 2
Al trabajar en la etapa 2, primero anote el contrato: los datos de entrada requeridos, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Considere esta etapa como un contrato entre los datos de entrada y las salidas validadas. Asigne nombres a los artefactos, defina comprobaciones de éxito y evite completaciones parciales silenciosas. Haga una verificación después de los pasos costosos. La función de reanudación no debe volver a facturar la misma llamada al LLM cuando un operador intenta nuevamente un nodo posterior.
Paso 3
Al trabajar en la etapa 3, anote primero el contrato: los datos de entrada requeridos, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación garantiza que los cambios posteriores en el código sean transparentes. Registre los tiempos y el costo de tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de la versión de demostración a entornos compartidos. Haga una verificación después de los pasos costosos. La función de reanudación no debe volver a facturar la misma llamada al LLM cuando un operador intenta nuevamente un nodo posterior. Al trabajar en la etapa 3, anote primero el contrato: los datos de entrada requeridos, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación garantiza que los cambios posteriores en el código sean transparentes. Documente tanto la ruta óptima como la ruta de recuperación. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras adicionales realizadas posteriormente.
Paso 4
La etapa 4 funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Prefiera unidades pequeñas y verificables en lugar de scripts extensos. Cuando un paso falla, el fallo debe apuntar a una única responsabilidad y no a un proceso complicado. Mantenga el estado del grafo plano y tipado. Los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y dificultan la reanudación después de interrupciones.
Paso 5
La etapa 5 funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Trate esta etapa como un contrato entre las entradas y las salidas validadas. Asigne nombres a los artefactos, defina comprobaciones de éxito y rechace completaciones parciales silenciosas. Mantenga el estado del grafo plano y tipado. Los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y dificultan la reanudación después de interrupciones.
Paso 6
La etapa del Paso 6 funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Registre los tiempos y el costo de tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de la demostración a entornos compartidos. Mantenga el estado del gráfico simple y tipado. Los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo e interrumpen la continuación después de las interrupciones. La etapa del Paso 6 funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Documente junto con el camino exitoso también el camino de recuperación. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras posteriores.
Paso 7
En la etapa 7, defina las entradas, el responsable de dicha etapa y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar la etapa a partir de un punto de control conocido, sin tener que adivinar el estado oculto. Prefiera unidades pequeñas y verificables en lugar de scripts extensos. Cuando una etapa falla, el error debe indicar una única responsabilidad y no un proceso complicado. Incluya la aprobación humana en aquellos casos en que se gastan fondos o se modifican datos de producción. La configuración en tiempo de compilación no equivale a la completitud del proceso empresarial.
Etapa 8
En la etapa 8, defina las entradas, el responsable de dicha etapa y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar la etapa a partir de un punto de control conocido, sin tener que adivinar el estado oculto. Considere esta etapa como un contrato entre las entradas y los resultados validados. Asigne nombres a los artefactos, defina verificaciones de éxito y rechace las completaciones parciales silenciosas. Incorpore la aprobación humana en aquellos casos en que se gasten fondos o se modifiquen datos de producción. La conexión en tiempo de compilación no equivale a la completitud del proceso empresarial.
La mayor diferencia
En la fase de “La mayor diferencia”, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Registre los tiempos de ejecución y el costo en tokens o consultas junto con los resultados funcionales. La visibilidad temprana de los costos evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de entornos de demostración a entornos compartidos. Incorpore la aprobación humana en aquellos casos en que se gastan fondos o se modifican datos de producción. La conexión en tiempo de compilación no equivale a la completitud del proceso empresarial. En la fase de “La mayor diferencia”, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Documente tanto la ruta óptima como la ruta de recuperación. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son ajustes realizados posteriormente.
IA tradicional → Predicción
Al trabajar en la etapa de predicción de la IA tradicional, anote primero el contrato: las entradas requeridas, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Prefiera unidades pequeñas y probables sobre scripts extensos. Cuando un paso falla, el fallo debe apuntar a una única responsabilidad en lugar de a un proceso complicado. Haga un punto de control después de los pasos costosos. La reanudación no debe volver a facturar la misma llamada al LLM cuando un operador intenta nuevamente un nodo posterior.
IA generativa → Creación
Al trabajar en la etapa de creación con IA generativa, primero escribe el contrato: las entradas requeridas, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Considera esta etapa como un contrato entre las entradas y los resultados validados. Nombra los artefactos, define las verificaciones de éxito y rechaza las completaciones parciales silenciosas. Haz un punto de control después de los pasos costosos. La reanudación no debe volver a facturar la misma llamada al LLM cuando un operador intenta nuevamente un nodo posterior.
IA agente → Actuar
Al trabajar en la etapa del Agentic AI Act, anote primero el contrato: los datos de entrada requeridos, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación garantiza que los cambios posteriores en el código sean transparentes. Registre los tiempos y el costo de tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando se pasa de la versión de demostración a entornos compartidos. Haga un punto de control después de los pasos costosos. La reanudación no debe volver a facturar la misma llamada al LLM cuando un operador intenta nuevamente un nodo posterior. Al trabajar en la etapa del Agentic AI Act, anote primero el contrato: los datos de entrada requeridos, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación garantiza que los cambios posteriores en el código sean transparentes. Documente tanto la ruta óptima como la ruta de recuperación. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras adicionales realizadas posteriormente.
Comparemos ambos con un ejemplo
La etapa de “Comparemos ellos” funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro exitoso, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Prefiera unidades pequeñas y verificables en lugar de scripts extensos. Cuando un paso falla, el fallo debe apuntar a una sola responsabilidad y no a un proceso complicado. Mantenga el estado del gráfico simple y tipado; los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y causan interrupciones en la continuación del proceso.
IA tradicional
La etapa de IA tradicional funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro exitoso, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Considere esta etapa como un contrato entre las entradas y las salidas validadas. Asigne nombres a los artefactos, defina verificaciones de éxito y rechace las completaciones parciales silenciosas. Mantenga el estado del grafo plano y tipado. Los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y provocan interrupciones en la continuación posterior.
IA generativa
La etapa de IA generativa funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Registre los tiempos y el costo en tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando se pasa de la demostración a entornos compartidos. Mantenga el estado del grafo plano y tipado; los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y provocan interrupciones en la continuación del proceso. La etapa de IA generativa funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Documente tanto el camino óptimo como el camino de recuperación. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras posteriores.
IA agente
En la etapa de IA agente, defina las entradas, el responsable de cada paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido, sin tener que adivinar el estado oculto. Prefiera unidades pequeñas y verificables en lugar de scripts extensos. Cuando un paso falla, el error debe indicar una única responsabilidad y no un proceso complicado. Incluya la aprobación humana en aquellas tareas que implican gastos o modificaciones en datos de producción. La conexión durante la compilación no equivale a una solución completa para el negocio.
Otro ejemplo: Ciencia de datos
En la etapa de Ciencia de Datos “Otro Ejemplo”, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido, sin tener que adivinar el estado oculto. Trate esta etapa como un contrato entre las entradas y los resultados validados. Asigne nombres a los artefactos, defina verificaciones de éxito y rechace las completaciones parciales silenciosas. Incluya la aprobación humana en aquellos casos que impliquen gastos o cambios en los datos de producción. La conexión en tiempo de compilación no equivale a la completitud del proceso empresarial.
IA tradicional
En la etapa de IA tradicional, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Registre los tiempos de ejecución y el costo en tokens o consultas junto con los resultados funcionales. La visibilidad temprana de los costos evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de la fase de demostración a entornos compartidos. Incorpore la aprobación humana en aquellos casos que impliquen gastos o cambios en datos de producción. La configuración en tiempo de compilación no equivale a una solución completa desde el punto de vista empresarial. En la etapa de IA tradicional, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Documente tanto la ruta óptima como la ruta de recuperación. Las intentonas repetidas, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras aplicadas posteriormente.
IA generativa
Al trabajar en la etapa de IA generativa, primero escribe el contrato: las entradas requeridas, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Prefiere unidades pequeñas y probables a scripts extensos. Cuando un paso falla, el fallo debe apuntar a una única responsabilidad en lugar de a un proceso complicado. Haz un punto de control después de los pasos costosos. La reanudación no debe volver a facturar la misma llamada al LLM cuando un operador intenta nuevamente un nodo posterior.
IA agente
Al trabajar en la etapa de IA agente, primero escribe el contrato: las entradas requeridas, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones del código. Considera esta etapa como un contrato entre las entradas y los resultados validados. Nombra los artefactos, define las verificaciones de éxito y rechaza las completaciones parciales silenciosas. Haz un punto de control después de los pasos costosos. La reanudación no debe volver a facturar la misma llamada al LLM cuando un operador intenta nuevamente un nodo posterior.
Otro ejemplo: reclutamiento
Al trabajar en la etapa de Another Example Recruitment, anote primero el contrato: los datos necesarios, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación garantiza transparencia en los cambios posteriores del código. Registre los tiempos y el costo de tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de la versión de demostración a entornos compartidos. Haga una verificación después de los pasos costosos. El sistema de reanudación no debe volver a facturar la misma llamada al LLM cuando un operador intenta nuevamente un nodo posterior. Al trabajar en la etapa de Another Example Recruitment, anote primero el contrato: los datos necesarios, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación garantiza transparencia en los cambios posteriores del código. Documente tanto el camino óptimo como el de recuperación. Las intentonas repetidas, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras adicionales realizadas posteriormente.
IA tradicional
La etapa de IA tradicional funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro exitoso, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Prefiera unidades pequeñas y verificables en lugar de scripts extensos. Cuando un paso falla, el fallo debe apuntar a una sola responsabilidad y no a un proceso complicado. Mantenga el estado del grafo simple y tipado; los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y causan interrupciones en la continuación del proceso.
IA generativa
La etapa de IA generativa funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro exitoso, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Trate esta etapa como un contrato entre las entradas y las salidas validadas. Asigne nombres a los artefactos, defina verificaciones de éxito y rechace las completaciones parciales silenciosas. Mantenga el estado del grafo plano y tipado. Los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y provocan interrupciones en la continuación posterior.
IA agente
La etapa de Agentic AI funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Registre los tiempos y el costo en tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de la demostración a entornos compartidos. Mantenga el estado del grafo simple y tipado; los bloques anidados ocultan qué nodo escribió qué campo y provocan interrupciones en la continuación del proceso. La etapa de Agentic AI funciona mejor cuando se trata como una superficie medible. Capture un registro ideal, un caso de fallo y la nota de reversión antes de ampliar el alcance. Documente tanto el camino óptimo como el camino de recuperación juntos. Las reintentos, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son mejoras posteriores.
El papel de las herramientas
En la etapa “El papel de las herramientas”, defina los insumos, el responsable de la tarea y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar la tarea a partir de un punto de control conocido, sin tener que adivinar el estado oculto. Prefiera unidades pequeñas y verificables en lugar de scripts extensos. Cuando una tarea falla, el error debe indicar una única responsabilidad y no un proceso complicado. Autentique en la pasarela de entrada y vuelva a autorizarlo en el plano de datos. Un token portador por sí solo no constituye un límite entre tenencias.
El papel de la memoria
En la etapa del Papel de la Memoria, defina las entradas, el responsable de cada paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido, sin tener que adivinar el estado oculto. Trate esta etapa como un contrato entre las entradas y los resultados validados. Asigne nombres a los artefactos, defina verificaciones de éxito y rechace las completaciones parciales silenciosas. Incluya la aprobación humana en aquellos casos que impliquen gastos o cambios en los datos de producción. La conexión durante la compilación no equivale a la completitud del proceso empresarial.
El Papel de la Planificación
En la fase de Planificación, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Registre los tiempos de ejecución y el costo en tokens o consultas junto con los resultados funcionales. La visibilidad temprana de los costos evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de entornos de demostración a entornos compartidos. Incluya la aprobación humana en aquellos casos que impliquen gastos o cambios en datos de producción. La configuración en tiempo de compilación no equivale a la completitud del proceso empresarial. En la fase de Planificación, defina las entradas, el responsable del paso y los criterios de finalización antes de modificar el código. Los operadores deben poder volver a ejecutar el paso a partir de un punto de control conocido sin tener que adivinar el estado oculto. Documente tanto la ruta óptima como la ruta de recuperación. Las intentonas repetidas, los controles humanos y el manejo de mensajes no entregados forman parte del producto, no son ajustes realizados posteriormente.
IA tradicional vs. IA generativa vs. IA agente
Al abordar la etapa de comparación entre IA tradicional e IA generativa, anote primero el contrato: entradas requeridas, señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación mantiene honestas las futuras modificaciones en el código. Prefiera unidades pequeñas y verificables sobre scripts extensos. Cuando un paso falla, el fallo debe apuntar a una sola responsabilidad y no a un proceso complicado. Haga puntos de control después de los pasos costosos. La reanudación no debe volver a facturar la misma llamada al LLM cuando un operador intenta nuevamente un nodo posterior.
Estas tecnologías no son competidoras
Al trabajar en la etapa “Estas tecnologías no son adecuadas”, anote primero el contrato: los datos de entrada requeridos, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación garantiza que los cambios posteriores en el código sean transparentes. Considere esta etapa como un contrato entre los datos de entrada y los resultados validados. Asigne nombres a los artefactos, defina las verificaciones de éxito y evite completaciones parciales silenciosas. Haga una revisión después de los pasos costosos. La función de reanudación no debe volver a facturar la misma llamada al LLM cuando un operador intenta nuevamente un nodo posterior.
IA tradicional
Al trabajar en la etapa de IA tradicional, anote primero el contrato: los datos de entrada requeridos, la señal de éxito y qué ocurre en caso de fallo parcial. Esa lista de verificación garantiza que los cambios posteriores en el código sean transparentes. Registre los tiempos y el costo en tokens o consultas junto con los resultados funcionales. Tener visibilidad del costo desde el principio evita facturas inesperadas cuando el proceso pasa de la demostración a entornos compartidos.
IA generativa
IA agente
La IA agente suele utilizar IA generativa
¿Y RAG?
¿Significa la IA agente una IA completamente autónoma?
Controlado por humanos
Humano en el proceso
Flujo de trabajo más autónomo
¿Cuándo deberíamos usar la IA tradicional?
¿Cuándo deberíamos usar la IA generativa?
¿Cuándo deberíamos usar la IA agente?
Más capacidad de agencia no siempre significa mejor calidad
La evolución en una sola imagen
IA tradicional
IA generativa
IA agente
Consideraciones finales
Continuar la serie sobre IA agente
Blog #4 — Chatbots vs agentes de IA: ¿Cuál es la verdadera diferencia?
Lista de verificación operativa
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