La evolución constante de la inteligencia artificial está dando lugar a nuevas herramientas capaces de interactuar, razonar y ejecutar tareas de forma cada vez más autónoma. Entre estos avances destacan dos conceptos clave: los agentes de inteligencia artificial y los GPT propios. Aunque a menudo se mencionan juntos y pueden parecer similares, cumplen funciones distintas y responden a necesidades diferentes.

Los agentes de inteligencia artificial son sistemas diseñados para actuar de manera autónoma con el objetivo de alcanzar una meta específica. Su principal característica es que no se limitan a responder preguntas o generar texto, sino que toman decisiones y ejecutan acciones.

Un agente de IA puede observar su entorno, evaluar distintas opciones, planificar una secuencia de pasos y utilizar herramientas externas para completar una tarea. Por ejemplo, un agente podría analizar datos, llamar a una API, enviar correos, actualizar un sistema o coordinarse con otros agentes sin intervención constante de una persona.

En la práctica, estos agentes se utilizan para automatizar procesos complejos. En el ámbito empresarial, podría gestionar flujos de trabajo, supervisar sistemas, optimizar operaciones o resolver incidencias de forma autónoma.

Su valor reside en su capacidad para reducir la carga operativa humana y actuar de forma continua y escalable.

Por otro lado, los GPT propios están enfocados principalmente en la generación y comprensión de lenguaje natural, pero de forma personalizada. Un GPT propio es una versión adaptada que ha sido configurada con instrucciones, conocimientos específicos y reglas de comportamiento.

Su objetivo no es actuar de forma autónoma en el entorno, sino responder, redactar, explicar o analizar información de acuerdo con un contexto concreto.

Los GPT propios son útiles cuando se necesita consistencia, precisión contextual y alineación con un dominio específico. Por ejemplo, una empresa puede crear un GPT propio que conozca sus productos, políticas y tono de comunicación para atender consultas internas o externas. En marketing, puede generar contenidos alineados con una estrategia definida. Su ventaja es que funcionan como asistentes expertos entrenados para un propósito claro.

Una diferencia entre ambos se encuentra en el nivel de autonomía. Los GPT propios suelen ser reactivos: responden cuando un usuario les hace una pregunta o solicita una tarea. En cambio, los agentes de IA pueden iniciar acciones por sí mismos, encadenar tareas y ajustar su comportamiento para cumplir un objetivo. Esto los convierte en herramientas más dinámicas, pero también más complejas de diseñar y controlar.

Otra diferencia clave está en el alcance de las acciones. Un GPT propio se centra principalmente en el lenguaje: redactar textos, resumir documentos, responder preguntas o generar ideas. Un agente de IA, además tiene la capacidad de interactuar con sistemas externos, ejecutar procesos y tomar decisiones operativas. En este sentido, los GPT propios suelen ser un componente dentro de un agente más amplio.

También existen diferencias en los casos de uso ideales. Los GPT propios encajan mejor cuando se busca mejorar la productividad individual, la comunicación o el acceso al conocimiento. Son más fáciles de implementar, requieren menos infraestructura y presentan menos riesgos operativos.

Los agentes de inteligencia artificial, por su parte, son más adecuados para escenarios donde se necesita automatización avanzada, coordinación de tareas y ejecución continua, aunque exigen mayor control, monitoreo y consideraciones de seguridad.

A pesar de sus diferencias, ambos conceptos son complementarios y los sistemas pueden combinar GPT propios con agentes de IA para crear soluciones más completas, sistemas inteligentes, eficientes y alineados con objetivos específicos.

En BBVA queremos acompañar a las pymes en este proceso, ayudándolas a integrar la inteligencia artificial en su negocio de manera práctica, sencilla y eficaz, siempre alineada con sus objetivos reales.

El objetivo no es cambiar la forma de hacer las cosas, sino potenciarla. Seguir haciendo lo de antes, pero con herramientas que permitan llegar más lejos, optimizar recursos y trabajar mejor.