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La inteligencia artificial ya no es un tema de laboratorio o de ciencia ficción: se está convirtiendo en un componente esencial en la estrategia de empresas, gobiernos y organizaciones. En ese contexto, distinguir entre IA generativa y agentes de IA no es solo una cuestión técnica, sino una clave para entender cómo sacar provecho real a estas tecnologías. Un reciente estudio de Intel e IDC titulado “Madurez de TI para la adopción de IA 2025” ofrece datos frescos del estado de la región que ayudan mucho a ver hacia dónde va esto.

IA generativa: el motor creativo

La IA generativa es aquella que, a partir de patrones en grandes volúmenes de datos, puede crear contenido nuevo. Se basa principalmente en modelos de aprendizaje profundo (deep learning), entrenados con millones de ejemplos de texto, imágenes, videos, música o código.

Entre sus aplicaciones más destacadas encontramos:

• Contenido escrito: desde redactar artículos y documentos hasta generar contratos legales o informes financieros preliminares.
• Creatividad visual y multimedia: imágenes, ilustraciones, videos y piezas gráficas.
• Programación asistida: generación de fragmentos de código o incluso aplicaciones completas.
• Innovación en productos: diseño de prototipos, propuestas arquitectónicas o moléculas para investigación farmacéutica.

En pocas palabras, la IA generativa es un motor creativo que multiplica la productividad y democratiza la innovación. Modelos como GPT, DALL·E o Stable Diffusion se han vuelto ejemplos icónicos de este enfoque.

Agentes de IA: de la creación a la acción

Un agente de IA es un sistema que va más allá de crear contenido. Su propósito es percibir un entorno, tomar decisiones y ejecutar acciones autónomas para alcanzar un objetivo específico.

Esto implica que un agente combina varias funciones:

1. Percepción: recolecta datos del entorno, ya sea a través de sensores físicos, sistemas de software o integraciones con APIs.
2. Razonamiento: interpreta esos datos, establece prioridades y decide qué acciones realizar.
3. Ejecución: lleva a cabo las acciones definidas (ejemplo: ejecutar una orden de compra, programar una reunión o mover un robot en una línea de ensamblaje).
4. Aprendizaje: mejora sus decisiones a través de la experiencia o la retroalimentación humana.

Ejemplos actuales incluyen:

• Asistentes financieros autónomos: que analizan mercados en tiempo real y ejecutan transacciones sin intervención humana.
• Agentes de soporte técnico: capaces de diagnosticar un problema en un software, ejecutar parches y notificar al usuario.
• Robots de almacén: que organizan inventario, transportan mercancía y optimizan rutas de distribución.

En este sentido, los agentes de IA actúan más como colaboradores autónomos que se alinean a objetivos concretos, en lugar de solo generar información o ideas.

Hoy en día, solo una minoría de organizaciones en la región —alrededor de un 14 %— está trabajando con agentes autónomos. La brecha se explica porque requieren algo más que algoritmos: necesitan datos estructurados, infraestructuras robustas y marcos de confianza.

Diferencias y complementariedad entre la IA Generativa y los Agentes de IA

Podemos resumir la diferencia de forma sencilla:

• La IA generativa es como un creador digital que produce ideas, textos, imágenes o código.
• Los agentes de IA son asistentes autónomos que actúan, deciden y ejecutan en función de objetivos.

Ambas tecnologías no compiten: se complementan. Por ejemplo, un agente de IA en banca puede detectar un fraude y ejecutar la acción de bloqueo, mientras la IA generativa redacta un mensaje empático para comunicarlo al cliente.

Lo que nos dicen los datos de la región

El estudio “Madurez de TI para la adopción de IA 2025” revela señales alentadoras y desafíos importantes:

• Impacto visible: casi el 98 % de las empresas que implementan IA (sea generativa o no) reportan mejoras de entre 20 % y 49 % en productividad, eficiencia y satisfacción del cliente. Es decir, los beneficios ya son tangibles.
• Retos de datos: entre el 21 % y el 23 % de las organizaciones no tienen inventariado su información, y en promedio solo la mitad de los datos está lista para ser analizada. Esto limita especialmente a los agentes de IA, que dependen de datos confiables y en tiempo real.
• Infraestructura en evolución: cada vez más compañías están destinando presupuesto a tecnologías de borde (edge computing) para análisis inmediato, gestión de IoT y mejora de experiencias de cliente. Un terreno fértil para agentes de IA que requieren baja latencia y autonomía.
• Preocupaciones crecientes: la seguridad y privacidad de los datos están en la agenda de más del 65 % de las organizaciones, junto con la necesidad de políticas públicas, financiamiento y talento especializado para escalar proyectos de IA.

Implicancias para las empresas latinoamericanas

El camino hacia la madurez en IA no será lineal. En nuestra región, donde la adopción de la IA generativa ya está mostrando retornos visibles, las empresas tienen la oportunidad de usarla como plataforma de aprendizaje mientras fortalecen sus cimientos: gestión de datos, edge computing, políticas de privacidad y formación de talento.

A medida que se construye esa base, los agentes de IA tendrán espacio para desplegar todo su potencial: automatización inteligente, decisiones autónomas en operaciones críticas y experiencias de cliente hiperpersonalizadas.

En definitiva, IA generativa y agentes de IA representan dos niveles de capacidad tecnológica que no están en un lugar de competencia, sino en escalas distintas de adopción, complejidad y requerimientos. El contexto latinoamericano — según el estudio de Intel e IDC — está avanzando bastante con la IA generativa, reportando mejoras importantes, pero para que los agentes autónomos desenrollen todo su potencial se deberán cerrar brechas en gestión de datos, infraestructura (edge, IoT, capacidad de procesamiento), talento especializado, seguridad y regulación.

Para las empresas y organizaciones de la región, la estrategia más sensata parece ser:

• Tener claro que los agentes no son “IA generativa + automatización simple”, sino sistemas que requieren confiabilidad, ética, gobernanza.

• Consolidar IA generativa donde ya se pueda, usándola como plataforma de aprendizaje interno y generación de valor visible.

• Paralelamente, invertir en los cimientos (datos, infraestructura, políticas, talento) que posibiliten agentes autónomos más adelante.

IA y Agentes para procesos inteligentes en el sector financiero peruano

A propósito del tema, recientemente acompañamos a nuestro socio estratégico Ultimus en el 6to Seminario de IA y Banca Digital organizado por la revista Finanzas. En el evento, Frédéric Bergé, Presidente de Ultimus Latinoamérica, presentó la charla 𝐏𝐫𝐨𝐜𝐞𝐬𝐨𝐬 𝐈𝐧𝐭𝐞𝐥𝐢𝐠𝐞𝐧𝐭𝐞𝐬 𝐜𝐨𝐧 𝐈𝐀 𝐲 𝐀𝐠𝐞𝐧𝐭𝐞𝐬: 𝐄𝐥 𝐍𝐮𝐞𝐯𝐨 𝐑𝐞𝐭𝐨 𝐝𝐞𝐥 𝐒𝐞𝐜𝐭𝐨𝐫 𝐅𝐢𝐧𝐚𝐧𝐜𝐢𝐞𝐫𝐨.

El sector financiero está entrando en una nueva etapa donde la combinación de IA generativa y agentes de IA redefine cómo se diseñan los servicios y cómo se interactúa con los clientes. Quienes apuesten por la innovación y la agilidad estarán mejor preparados para competir con neobancos y fintech, y liderar en esta era digital.

Esta fue justamente la reflexión central de nuestra charla: los agentes de IA no solo automatizan, sino que aprenden, se adaptan y abren la puerta a una transformación profunda.

Si quieres profundizar en estas ideas y conocer ejemplos concretos, te invitamos a solicitar el video completo de la sesión y descubrir cómo tu organización puede estar a la vanguardia de esta revolución.