El tren de la moda de la IA generativa no parece estar desacelerándose, con una adopción organizacional que aumenta del 33 % en 2023 al 78% a finales de 2024.

De hecho, las empresas más grandes están liderando el camino en la adopción de GenAI, y se proyecta que el mercado global de IA crecerá anualmente a un ritmo de 36.6% entre 2024 y 2030.

Sin embargo, el crecimiento de GenAI no sigue una trayectoria lineal. Las organizaciones utilizan diferentes enfoques de IA, según sus casos de uso específicos.

Esto ha dado lugar a tres enfoques principales: aplicaciones LLM, agentes de IA y copilotos de IA. Los debates sobre cuál es mejor, un agente de IA frente a un copiloto de IA, o un LLM frente a un agente de IA, no son del todo claros.

El real La pregunta es: ¿cuál funciona mejor para ti?

En este artículo, examinaremos estas tres soluciones de IA más populares, comparando sus características, casos de uso y consideraciones para ayudar a determinar la opción más adecuada para sus necesidades.

Aplicaciones AI Agent vs. Copilot vs. LLM: Resumen

La IA, o IA generativa para ser más específicos, está adoptando diferentes formas, cada una diseñada para funciones específicas. Las tres siguientes son las más populares y, en términos sencillos, explican lo que hacen:

• Las aplicaciones de modelos de lenguaje grande (LLM) generan respuestas basadas en texto,
• Los copilotos de IA ayudan a los usuarios en tiempo real,
• Los agentes de IA operan de forma autónoma para completar tareas.

¿No está seguro de qué solución es la adecuada para usted? Aquí le mostramos cómo se comparan los agentes de IA, los copilotos de IA y las aplicaciones LLM en función de factores clave (seguido de un análisis más profundo de las características clave, los casos de uso y las ventajas y desventajas de cada una):

Ahora exploraremos cada enfoque de IA en detalle:

¿Qué es un agente de IA?

Los agentes de IA operan con un alto grado de autonomía, ejecutando tareas con mínima o nula supervisión humana. Analizan datos, toman decisiones y ejecutan acciones basándose en reglas predefinidas o comportamientos aprendidos.

El diferenciador entre los agentes de IA y los copilotos de IA es que, mientras que los copilotos de IA ayudan a los usuarios en tiempo real y respaldan la toma de decisiones, los agentes de IA están diseñados para funcionar de forma independiente, manejando flujos de trabajo complejos y procesos de varios pasos por sí solos.

Más información: ¿Qué son los agentes de IA? La guía empresarial definitiva | Astera

Características clave

• Ejecución de tareas autónoma:Los agentes de IA pueden operar con una mínima intervención del usuario, automatizando tareas repetitivas y basadas en decisiones.
• Conocimiento del contexto:Estos sistemas procesan datos históricos y en tiempo real para tomar decisiones informadas.
• Gestión del flujo de trabajo de varios pasosLos agentes de IA manejan tareas secuenciales y dependientes, lo que garantiza la eficiencia.
• Integración con Sistemas Empresariales:Los agentes de IA pueden conectarse con herramientas empresariales, bases de datos y API para agilizar las operaciones.
• Aprendizaje adaptativo:Algunos agentes de IA mejoran con el tiempo analizando el rendimiento pasado y perfeccionando sus procesos de toma de decisiones.

Pros y contras

Los agentes de IA son ideales para organizaciones que buscan automatizar flujos de trabajo estructurados y la toma de decisiones. Sin embargo, su eficacia depende de objetivos bien definidos y una monitorización continua para garantizar un rendimiento óptimo.

Cree agentes de IA en horas en lugar de semanas

Astera Simplifica el trabajo pesado de crear IA. Nuestro constructor visual te permite diseñar, desarrollar e implementar agentes de IA con solo arrastrar y soltar, una amplia biblioteca de funciones y una variedad de plantillas prediseñadas.

Conéctese con nosotros para obtener más información.

¿Qué es un copiloto de IA?

Piense en los copilotos de IA como sus asistentes interactivos, que mejoran la productividad al trabajar junto a los usuarios en tiempo real. Están diseñados para facilitar la toma de decisiones, optimizar tareas como la investigación y el análisis, y reducir la carga cognitiva sin asumir el control total.

La diferencia entre los copilotos de IA y los agentes de IA es que, a diferencia de los agentes de IA, que operan de forma autónoma, los copilotos requieren intervención humana y brindan recomendaciones contextuales, orientación o automatización de tareas en función de las acciones del usuario.

Características clave

• Asistencia en tiempo realLos copilotos de IA sugieren acciones, proporcionan información y automatizan pequeñas tareas mientras los usuarios trabajan. Por ejemplo, Microsoft Copilot ayuda a los usuarios a redactar correos electrónicos, resumir reuniones y generar informes en las aplicaciones de Microsoft 365.
• Conocimiento del contextoEstas herramientas analizan el comportamiento del usuario y el historial de tareas para ofrecer recomendaciones relevantes. En el desarrollo de software, GitHub Copilot sugiere la finalización del código basándose en líneas de código anteriores.
• Aprendizaje interactivoMuchos copilotos refinan sus respuestas basándose en los comentarios de los usuarios y las interacciones previas. La IA Gemini de Google, por ejemplo, adapta las respuestas en Google Docs y Gmail según los patrones de uso.
• Integración perfectaFunciona en aplicaciones de software, como entornos de programación, sistemas CRM o editores de documentos. Salesforce Einstein Copilot, por ejemplo, asiste a los equipos de ventas sugiriendo seguimientos y analizando las interacciones con los clientes.
• Automatización guiadaAutomatiza partes de un flujo de trabajo mientras mantiene el control de los usuarios. En el análisis de datos, Tableau AI facilita las visualizaciones al recomendar gráficos e información basada en patrones de conjuntos de datos.

Pros y contras

Los copilotos de IA son útiles en entornos donde el criterio humano es crucial, pero las tareas repetitivas afectan la productividad. Al actuar como un socio en lugar de un sistema independiente, pueden equilibrar la automatización con el control del usuario.

¿Qué es una aplicación LLM?

Las aplicaciones de Modelos de Lenguaje Largo (LLM) son herramientas basadas en IA que generan respuestas textuales mediante el procesamiento de grandes cantidades de datos. Estas aplicaciones se basan en modelos preentrenados para comprender el lenguaje natural, responder preguntas, resumir contenido y facilitar tareas lingüísticas.

A diferencia de los agentes de IA, que pueden ejecutar acciones de forma autónoma, o de los copilotos de IA, que brindan asistencia en tiempo real, las aplicaciones LLM se centran principalmente en la generación de texto y la recuperación de conocimientos.

Características clave

• Generación de textoLas aplicaciones LLM crean texto con un aspecto humano basado en la entrada del usuario. Algunos ejemplos son ChatGPT para IA conversacional y Jasper AI para textos de marketing.
• Comprensión del contextoEstas aplicaciones analizan el contexto de una consulta para generar respuestas relevantes y coherentes. La inteligencia artificial Gemini de Google, por ejemplo, genera resúmenes y recomendaciones contextuales.
• Recuperación del conocimientoLos LLM extraen información de sus datos de entrenamiento para responder preguntas o brindar información, como se ve en Perplexity AI, que mejora las respuestas con fuentes citadas.
• Capacidades multimodales:Algunas aplicaciones LLM procesan no solo texto, sino también imágenes y otros tipos de medios (por ejemplo, GPT-4 Turbo de OpenAI con visión).
• Personalización y ajuste fino:Ciertas aplicaciones basadas en LLM permiten a las empresas adaptar los modelos para casos de uso específicos del dominio, como Claude AI de Anthropic para análisis legal y financiero.

Pros y contras

Las aplicaciones LLM son útiles para organizaciones y personas que necesitan generar contenido y recuperar información de forma eficiente. Si bien son excelentes para procesar grandes volúmenes de texto, carecen de la autonomía de los agentes de IA y de la interactividad de los copilotos de IA.

Aplicaciones AI Agent vs. Copilot vs. LLM: 5 diferencias clave

Los agentes de IA, los copilotos y las aplicaciones LLM desempeñan funciones distintas en la automatización, la toma de decisiones y la interacción con el usuario. A continuación, se detallan sus principales diferencias:

1. Autonomía e inteligencia

• Agentes de IA Operan con total autonomía, gestionando flujos de trabajo complejos, tomando decisiones y ejecutando tareas sin intervención humana continua. Aprenden continuamente de los datos y mejoran con el tiempo.

Por ejemplo, un agente de IA de ciberseguridad que detecta y mitiga amenazas en tiempo real.

• Copilotos de IA Funcionan como herramientas de asistencia, que requieren la intervención del usuario para tomar decisiones. Mejoran la productividad al ofrecer recomendaciones en lugar de actuar de forma independiente.

Por ejemplo, , Microsoft Copilot sugiere ediciones en Word, pero el usuario las aplica.

• Aplicaciones para LLM Se basan en consultas y carecen de autonomía. Generan respuestas textuales, pero no actúan ni ayudan en los flujos de trabajo.

Por ejemplo, ChatGPT proporciona respuestas pero no se integra en las tareas diarias del usuario.

2. Complejidad de tareas y toma de decisiones

• Agentes de IA Gestionan procesos de varios pasos, automatizan la toma de decisiones y se adaptan dinámicamente. Se encargan de tareas cruciales como la detección de fraudes, la gestión de la cadena de suministro y la automatización de TI.
• Copilotos de IA Se especializan en mejorar la eficiencia del usuario al ayudar en la creación de documentos, la codificación o la gestión de CRM, pero no ejecutan procesos complejos por su cuenta.
• Aplicaciones para LLM se centran en la generación de contenido y la recuperación de conocimiento, pero carecen de la capacidad de realizar acciones más allá de responder a las consultas de los usuarios.

3. Modelo de interacción y participación del usuario

• Agentes de IA Trabajan de forma independiente y toman medidas con mínima intervención del usuario. Son ideales para automatizar flujos de trabajo completos, como la incorporación de clientes o la resolución de incidencias de TI.
• Copilotos de IA Actúan como asistentes interactivos, ofreciendo sugerencias contextuales mientras el usuario mantiene el control. Ejemplo: GitHub Copilot sugiere código, pero no escribe un programa completo de forma autónoma.
• Aplicaciones para LLM Funcionan como herramientas independientes, que requieren que los usuarios introduzcan indicaciones para cada interacción. No rastrean los flujos de trabajo ni asisten proactivamente a los usuarios.

4. Aprendizaje y adaptación

• Agentes de IA aprovechar el aprendizaje automático para refinar su toma de decisiones y optimizar el rendimiento a lo largo del tiempo.
• Copilotos de IA Puede mejorar gracias a los comentarios de los usuarios, pero generalmente funciona dentro de parámetros predefinidos.
• Aplicaciones para LLM Dependen de actualizaciones periódicas y no aprenden de las interacciones continuas. Generan respuestas basadas en datos de entrenamiento estáticos.

5. Integración con flujos de trabajo empresariales

• Agentes de IA Integración profunda en los sistemas empresariales, gestionando la automatización integral. Ejemplo: Un bot de RPA con IA que extrae datos de facturas y actualiza registros de ERP.
• Copilotos de IA Se pueden integrar en entornos de software para ayudar a los usuarios, pero no impulsan la automatización completa. Ejemplo: Salesforce Einstein Copilot sugiere la siguiente mejor acción en un proceso de ventas.
• Aplicaciones para LLM funcionan principalmente como herramientas o API independientes basadas en texto que mejoran las aplicaciones pero no ayudan activamente en los flujos de trabajo.

Agentes de IA vs. Copilotos vs. Aplicaciones LLM: Una comparación de casos de uso

Si conoces tus datos, puedes construir tu IA

Astera Permite a expertos en prácticamente cualquier campo crear agentes de IA en cuestión de horas, en lugar de semanas. Simplemente arrastra y suelta o empieza con nuestras plantillas para diseñar, desarrollar e implementar agentes sin esfuerzo.

Más información

Preguntas que debe hacerse antes de elegir entre agentes de IA, copilotos y aplicaciones LLM

Seleccionar el enfoque de IA adecuado, ya sea un agente de IA, un copiloto o una aplicación LLM, requiere considerar varios factores. Estos incluyen analizar las necesidades de su organización, la complejidad de las tareas y el nivel de automatización deseado.

Considere hacer preguntas sobre los siguientes factores antes de elegir uno:

Complejidad y autonomía de las tareas

¿Cuál es la complejidad de las tareas que desea que la IA realice? ¿Qué nivel de autonomía busca?

Por ejemplo, los agentes de IA manejan flujos de trabajo complejos de varios pasos con una entrada mínima, lo que los hace ideales para la ciberseguridad, la automatización del servicio al cliente y la optimización de la cadena de suministro.

Por otro lado, los copilotos ayudan en lugar de reemplazar a los usuarios, lo que mejora la productividad en tareas como la codificación y el modelado financiero, mientras que las aplicaciones LLM son mejores para la creación de contenido, la investigación y el resumen, pero carecen de toma de decisiones autónoma.

Integración e Implementación

¿Con qué sistemas internos y/o externos deberá integrarse la IA y dónde deberá implementarse?

Tenga en cuenta que los agentes requieren una integración profunda con los sistemas empresariales para una automatización completa, mientras que los copilotos mejoran aplicaciones específicas con información basada en IA. Sin embargo, las aplicaciones LLM son más fáciles de implementar mediante API, pero ofrecen una automatización limitada del flujo de trabajo.

Aprendizaje y Adaptabilidad

¿Qué importancia tiene el aprendizaje y la adaptabilidad de la IA para su proyecto?

Por ejemplo, los agentes de IA mejoran continuamente al aprender de las interacciones, los copilotos refinan las sugerencias según el contexto y las aplicaciones LLM se basan en modelos estáticos previamente entrenados a menos que se ajusten.

Costo y ROI

¿Cuáles son los parámetros de costo y ROI que está considerando?

Por ejemplo, los agentes requieren una mayor inversión, pero maximizan la eficiencia. Los copilotos ofrecen rápidas mejoras de productividad con menores costos de configuración. Las aplicaciones LLM son rentables para tareas de contenido, pero pueden requerir personalización para usos específicos de la empresa.

Ajuste estrategico

¿Cómo encaja el enfoque de IA en su estrategia empresarial general?

Los agentes de IA son la mejor opción para la automatización completa. Los copilotos funcionan bien cuando la IA debe asistir en lugar de sustituir a la experiencia. Las aplicaciones LLM son ideales para tareas basadas en el conocimiento sin necesidad de una integración profunda. Seleccionar el enfoque adecuado depende de equilibrar la automatización, la usabilidad y las prioridades del negocio.

Pensamientos Finales

Los tres enfoques de IA que hemos analizado tienen sus propios méritos, y la elección depende de la estrategia de IA de su organización.

Además, si bien existen muchísimas aplicaciones LLM y copilotos de IA disponibles para empresas, el verdadero desafío radica en desarrollar agentes de IA para casos de uso únicos. Ahí es donde Astera entra en juego.

Astera AI Agent Builder simplifica la automatización integral de IA con una plataforma visual de arrastrar y soltar. Permite a las empresas crear e implementar soluciones de automatización inteligente internamente sin necesidad de conocimientos técnicos profundos ni semanas de programación.

Con AsteraPuedes conectarte a un LLM de tu elección sin esfuerzo para asegurarte de obtener lo mejor de ambos mundos. Astera Proporciona la flexibilidad de adaptar la IA a sus necesidades.

¿Por qué elegir a Astera ¿Para su estrategia de IA?

• Desarrollo de IA sin código:Cree agentes de IA sin codificación intensiva a través de indicaciones en lenguaje natural y funcionalidad de arrastrar y soltar.
• Integración perfectaConéctate fácilmente con tus CRM, ERP y bases de datos. Aprovecha AsteraETL de nivel empresarial para una integración fluida.
• Compatibilidad con múltiples LLM:Aproveche modelos como GPT, Claude y Gemini mientras mantiene el control de los datos.
• Despliegue Rápido:Pase del concepto a la producción en horas, en lugar de pasar semanas desarrollando y probando productos.
• Optimización continua:Supervise y refine el rendimiento de la IA con funciones de prueba y validación integradas.
• Escalable y seguro:Implemente localmente o en la nube con seguridad de nivel empresarial.

Transforme sus flujos de trabajo con IA que se adapta a las necesidades de su negocio. Con Astera Generador de agentes de IAPuedes capacitar a cada empleado para crear agentes de IA sin necesidad de conocimientos técnicos. Desarrolla tu IA simplemente conociendo tus datos.

¿Listo para presenciar el futuro de los agentes de IA? Conéctese con nosotros hoy para obtener más información.