Agentic AI vs Generative AI: La siguiente frontera en inteligencia empresarial
- Arkon Data
- 30 sept
- 7 Min. de lectura
En los últimos dos años, la IA Generativa ha dominado los titulares, las conversaciones en las salas de juntas y los presupuestos de TI. Desde copilotos hasta asistentes creativos, esta tecnología mostró al mundo que la IA podía generar resultados tangibles (texto, imágenes, código) de formas que parecían casi mágicas.
Pero el 2025 este fenómeno ya está mostrando un cambio. La industria ahora se está moviendo hacia la próxima frontera: Agentic AI (Agentes de IA). A diferencia de GenAI, que responde a prompts, los sistemas de Agentic AI pueden razonar, tomar decisiones y actuar de manera autónoma a lo largo de los flujos de trabajo.
Este cambio ocurre en un mercado ya saturado de hype y pilotos fallidos. Según MIT, el 95% de los pilotos de IA no logran escalar a implementaciones a nivel empresarial. Al mismo tiempo, McKinsey proyecta que la Agentic AI representará casi un tercio de todas las interacciones de GenAI para 2028.
La pregunta para los líderes ya no es “¿Debemos invertir en IA?” sino “¿Cómo elegimos el enfoque correcto y aseguramos que escale de manera responsable?”.
Definiendo Generative AI
Generative AI se refiere a modelos que producen nuevo contenido, ya sea texto, imágenes, audio, video o código. Su crecimiento ha sido explosivo: se estima que el mercado de GenAI alcanzará 1.1 billones de dólares en ingresos para 2028, frente a solo 45 mil millones en 2024. Este crecimiento refleja tanto la adopción empresarial como la del consumidor, desde la creación de contenido de marketing hasta el desarrollo de software.
Para las empresas, el atractivo es claro. Un estudio de 2025 muestra que el 60% de los líderes de TI consideran la IA una prioridad principal para los próximos 12 meses, y el 53% planea aumentar los presupuestos de GenAI hasta en un 25%. Los casos de uso más comunes incluyen la redacción de reportes, la automatización de respuestas en servicio al cliente y la aceleración de la investigación y desarrollo.
Sin embargo, las limitaciones persisten. GenAI depende en gran medida de los prompts humanos, sufre de alucinaciones y no puede actuar de forma independiente. Es más poderosa cuando complementa el trabajo humano como un socio creativo o copiloto, en lugar de como un tomador de decisiones autónomo.
En otras palabras, GenAI otorga a las empresas ganancias en productividad, pero rara vez entrega verdadera autonomía operativa.
Definiendo la Agentic AI
Agentic AI suele describirse como el “próximo paso” después de GenAI. Donde GenAI genera contenido, los sistemas de Agentic AI funcionan como agentes de IA autónomos o semi-autónomos, capaces de razonar, planificar y actuar hacia objetivos definidos. Estos sistemas no solo responden preguntas, sino que también completan tareas.
Gartner destaca a Agentic AI como una de las tecnologías de más rápido avance en 2025, con una adopción que se espera acelere rápidamente en los próximos tres a cinco años. Para 2028, se proyecta que esta tecnología impulse alrededor de un tercio de todas las interacciones de GenAI.
Ejemplos ya están surgiendo:
BlackRock con su plataforma Asimov, que utiliza Agentic AI para monitorear y analizar señales de mercado en tiempo real.
LVMH, que usa sistemas agentic para rastrear datos de clientes y operaciones, identificando riesgos y oportunidades de manera proactiva.
En salud, agentes de Agentic AI automatizan procesos de reclamaciones, coordinan diagnósticos y reducen cargas administrativas.
A diferencia de GenAI, que depende de la interacción humana (human-in-the-loop), la IA Agéntica prospera en la autonomía. Esto genera tanto oportunidades (escalabilidad, eficiencia, orquestación end-to-end) como desafíos (riesgo, Gobernanza de datos, explicabilidad).
Agentic AI vs Generative AI: Diferencias Clave
Aunque comparten una base tecnológica, Generative AI y Agentic AI cumplen propósitos muy distintos dentro de las empresas.
Dimensión | Generative AI | Agentic AI |
Enfoque | Creación de contenido, predicción | Ejecución autónoma, toma de decisiones |
Interacción | Human-in-the-loop, basada en prompts | Supervisión mínima, orquestación de tareas |
Madurez | Ampliamente piloteada, escalamiento limitado | Emergente pero acelerándose |
Riesgos | Alucinaciones, sesgo, mal uso | Riesgos de autonomía, brechas de gobernanza |
Valor de Negocio | Productividad, velocidad, aumento creativo | Transformación estratégica, automatización operativa |
La IA Generativa trata sobre lo que se puede crear. La IA Agéntica trata sobre lo que se puede lograr.
En la práctica, ambas se complementan. GenAI proporciona los bloques de construcción (resúmenes, código, insights), mientras que la agéntica conecta esos resultados con los sistemas y flujos de trabajo empresariales, transformando la información en insights accionables. Las empresas que las traten como un continuo, en lugar de como competidores, estarán mejor posicionadas para escalar de manera responsable.
El ingrediente faltante: Contexto
Cuando se trata de Generative AI (GenAI) y Agentic AI, el contexto es uno de los factores más críticos para el éxito. Los modelos solo pueden ofrecer resultados confiables si entienden el significado detrás de los datos que consumen. Sin contexto, los números y los campos permanecen abstractos, lo que conduce a errores, ambigüedad y un valor empresarial limitado.
Aquí es donde Arkon Data Platform (ADP) crea una ventaja distintiva. Al extraer datos de sistemas como Oracle Fusion Cloud y preservar su estructura y metadatos originales, ADP agrega automáticamente el contexto que los sistemas de IA necesitan para interpretar la información con precisión. Luego, plataformas como Databricks Genie pueden consumir directamente estos datos enriquecidos, habilitando insights más precisos, reduciendo alucinaciones y desbloqueando una IA que realmente entiende tu negocio.
Escapando del purgatorio de los pilotos: por qué la Gobernanza de Datos importa
El auge de la IA Generatica expuso una verdad dolorosa: la mayoría de los pilotos empresariales de IA nunca escalan.
A pesar de grandes presupuestos, entusiasmo e inversión en talento, muchas compañías quedan atrapadas en lo que se ha llamado “el purgatorio de los pilotos de IA”.
Las razones son consistentes en todas las industrias:
Datos fragmentados dispersos en ERPs, CRMs y sistemas en la nube.
Responsabilidades poco claras sobre la propiedad de la IA, lo que genera vacíos de cumplimiento y control.
Ceguera en seguridad y riesgos, siendo las brechas de privacidad y ciberseguridad una preocupación central.
Resistencia cultural, ya que los empleados dudan en confiar en decisiones de IA que no pueden explicar.
Aquí es donde la Gobernanza de Datos emerge como el eslabón perdido. Lejos de frenar la innovación, establece reglas, límites y responsabilidades que transforman pilotos fragmentados en soluciones escalables y confiables. Sin ella, las empresas permanecen atrapadas en ciclos de experimentación. Con ella, pueden operacionalizar tanto Generative AI como Agentic AI de manera responsable.
Explora más sobre Gobernanza de IA en este artículo.
Impacto de negocio: de la creatividad a la autonomía
El valor de la IA ya no se limita a laboratorios de R&D o hubs de innovación. Hoy, está en el centro de la estrategia empresarial: impulsa la relación con clientes, las decisiones financieras, la logística y el liderazgo ejecutivo. Pero el tipo de valor entregado depende en gran medida de si las organizaciones se apoyan en Generative AI o en Agentic AI.
Generative AI acelera la productividad. Redacta reportes, escribe código, crea activos de marketing y permite obtener insights más rápido. Por ejemplo, el 60% de los líderes de TI clasifican la IA como la máxima prioridad en los próximos 12 meses, y el 53% planea aumentar los presupuestos de GenAI hasta en un 25%. Su fortaleza es aumentar la capacidad del trabajo humano.
Agentic AI transforma las operaciones. Al conectarse de forma autónoma a los sistemas empresariales, asume tareas de mayor valor como análisis de riesgos, asignación de recursos y supervisión operativa. La plataforma Asimov de BlackRock ya demuestra cómo los agentes pueden analizar mercados durante la noche y preparar reportes para ejecutivos al día siguiente.
Juntas, estas aproximaciones están transformando la toma de decisiones empresariales. Generative AI aporta la chispa creativa; Agentic AI ejecuta la acción estratégica. Las empresas que construyan las bases correctas, datos unificados, gobernanza clara e infraestructura segura, serán las que logren aprovechar ambas dimensiones a escala.
De los pilotos al impacto real
Generative AI y Agentic AI no son rivales, son fuerzas complementarias. Una crea, la otra actúa. Juntas, pueden reinventar la manera en que funcionan las empresas. Pero sin la base de datos adecuada, incluso los modelos más avanzados se quedan atascados en pilotos interminables.
Esa base comienza con Arkon Data Platform (ADP). Extraemos datos confiables y estructurados de sistemas como Oracle Fusion Cloud y los preparamos para que estén listos para IA a nivel empresarial. Desde ahí, puedes impulsar la innovación en Databricks Lakehouse, Microsoft Fabric o el ecosistema que mejor se ajuste a tu estrategia.
El resultado:
Datos listos para IA con contexto completo.
Decisiones que puedes rastrear hasta la fuente.
IA que escala de manera consistente en regiones y equipos.
Gobernanza y seguridad integradas en cada flujo de trabajo.
¿Qué sigue?
2025 es el año en que las empresas dejarán de experimentar y empezarán a operacionalizar. Generative AI impulsa la creatividad. Agentic AI habilita la autonomía. Las compañías que conecten ambas sobre una base gobernada liderarán sus industrias.
En Arkon Data, ayudamos a organizaciones en más de 30 países a construir exactamente esa base, combinando flexibilidad con gobernanza para llevar la IA de la promesa al rendimiento.
5 Preguntas Frecuentes sobre Agentic AI vs Generative AI
1. ¿Pueden las empresas adoptar Agentic AI sin antes escalar Generative AI?
Sí, pero la mayoría se beneficia de tratarlas como complementarias. Generative AI suele proporcionar los contenidos, resúmenes o insights que Agentic AI operacionaliza en flujos de trabajo. Saltarse GenAI puede significar perder los bloques de construcción que los agentes necesitan.
2. ¿Cómo influye el contexto en la efectividad de Agentic AI vs Generative AI?
Generative AI es poderosa para producir resultados, pero sin datos empresariales contextualizados sus salidas pueden ser genéricas o poco precisas. Agentic AI prospera cuando se alimenta de datos estructurados y ricos en contexto, transformando ese contexto en una ventaja competitiva.
3. ¿Qué desafíos de gobernanza son únicos de Agentic AI en comparación con Generative AI?
En GenAI, los riesgos giran en torno a alucinaciones, sesgos y uso indebido de propiedad intelectual. En Agentic AI, el riesgo se amplía hacia la autonomía misma: ¿quién es responsable de las decisiones cuando un agente actúa en múltiples sistemas? Esto hace que marcos de gobernanza como AI TRiSM y el rastreo de linaje sean críticos.
4. ¿Reemplazará Agentic AI la necesidad de supervisión humana en los flujos de trabajo empresariales?
No en el futuro cercano. Aunque Agentic AI puede ejecutar tareas con mínima intervención humana, los contextos de alto riesgo como finanzas, salud o logística requieren humanos en el ciclo. El cambio real es que la supervisión pasa de “hacer el trabajo” a “monitorear la orquestación”.
5. ¿Cómo deben decidir los CIO dónde invertir primero: en Generative AI o en Agentic AI?
Depende de la madurez de la organización. Aquellas con datos fragmentados y baja confianza deben priorizar la gobernanza y los casos de GenAI que impulsen adopción. Las que ya tienen bases sólidas pueden empezar a introducir Agentic AI en flujos de alto valor como análisis de riesgos o gestión de la cadena de suministro.
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