El jefe de investigación de IA de Gartner, Erick Brethenoux, estaba en una posición privilegiada para presenciar la explosión del interés generativo en IA por parte de empresas de todo el mundo desde el lanzamiento de ChatGPT en 2022. De hecho, dijo ahora, por primera vez, incluso sus 83 años. -La anciana madre finalmente entiende a qué se dedica.
“De hecho, ha sido muy creativa en la forma en que ha estado usando [generative AI]”, dijo.
Sin embargo, las empresas no siempre comienzan con una comprensión completa de la IA generativa. Hablando con TechRepublic en el Gartner IT Symposium/Xpo en Australia en septiembre, Brethenoux dijo que hay confusión en el mercado acerca de la tecnología, en parte debido al lenguaje utilizado por los proveedores.
Los malentendidos comunes incluyen qué es realmente la IA en sentido amplio, en comparación con la IA generativa, y en qué se diferencian los agentes de IA de los modelos de IA generativa. Esto está provocando que algunas organizaciones cometan errores en la forma en que buscan aplicar la tecnología para los casos de uso en sus negocios.
Confusión sobre los diferentes tipos de IA
El repentino aumento del interés y la atención de los medios en torno a la IA generativa ha generado mucha confusión, donde la gente equipara la IA en su conjunto con las capacidades de la IA generativa. Brethenoux enfatizó que la IA es una disciplina mucho más amplia, con muchas otras aplicaciones importantes más allá de la IA generativa.
“La IA y la IA generativa no son lo mismo”, explicó. “No son intercambiables”.
Como explicó Brethenoux, la IA generativa es una práctica bajo el paraguas de la IA, mientras que la IA es una gran disciplina que tiene muchas técnicas y prácticas, incluida la inteligencia de decisiones, la ciencia de datos y la IA generativa.
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Un ejemplo de terminología confusa en el mercado es el uso generalizado del acrónimo AI/ML en el campo.
“Odio ese acrónimo porque significa que AI es igual a ML. Eso no es cierto”, dijo Brethenoux. “Las técnicas de IA son sistemas basados en reglas, técnicas de optimización, tecnologías de gráficos, mecanismos de búsqueda, tecnología ambiental; Hay todo tipo de técnicas de IA que han estado ahí desde siempre, durante las últimas cinco décadas”.
La IA generativa se utiliza solo en el 5 % de los casos de uso de producción.
Brethenoux dijo que, en la actualidad, la IA generativa representa sólo una pequeña proporción de la IA en producción.
“Es el 90 por ciento de las ondas de radio y el 5 por ciento de los casos de uso”, explicó.
“Eso es básicamente lo que veo hoy en la producción. Por supuesto, si cuentas el número de copilotos que hay y dices que es IA generativa, entonces el número es mucho mayor. Pero hasta que vea un retorno de la inversión en ese tipo de aplicación, para mí, ese no es realmente un caso de uso. Eso es sólo una característica”.
Mientras tanto, Brethenoux señaló que se siguen utilizando otras tecnologías de inteligencia artificial en una variedad de casos de uso.
“¿El resto de la IA? Bueno, es por eso que los aviones llegan a tiempo, porque se utilizan técnicas de optimización para orquestar todas estas tripulaciones, pasajeros, aviones, aeropuertos, puertas y todo. Y buena suerte haciéndolo sin IA. Todos estos sistemas funcionan porque la IA es el trasfondo actual”.
Los agentes de IA se confunden con los modelos de IA estáticos
Gartner destacó la IA agente como una tendencia tecnológica estratégica clave a observar en 2025. Sin embargo, Brethenoux dijo que los clientes deben evitar la confusión sobre lo que es realmente un agente de IA, especialmente cuando “los proveedores son muy buenos para confundir a nuestros clientes” al decir que los modelos de IA y la IA son muy buenos para confundir a nuestros clientes. Los agentes son los mismos.
“Están lejos de ser lo mismo”, dijo. “De hecho, es muy perjudicial ponerlos en la misma frase”.
Brethenoux añadió que:
- Un agente de IA es una entidad de software activa que realiza tareas en nombre de alguien o algo y, a menudo, actúa de forma independiente.
- Un modelo de IA Es una entidad pasiva creada por un algoritmo y un conjunto de datos. Si bien un agente puede utilizar modelos para realizar su tarea, no son lo mismo.
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“Creo que la confusión proviene de esa combinación de construir un sistema dinámico que realiza algo y construir un conjunto y una biblioteca de activos estáticos que pueden explotarse, pero que no hacen nada en particular”, explicó. “Están ahí sentados hasta que los uses. Los agentes pueden usarlos, pero no son lo mismo”.
La confusión en la IA provoca errores costosos para las organizaciones
Brethenoux dijo que había visto organizaciones “cometiendo errores grandes y costosos” como resultado de una mala comprensión de la IA. Algunas organizaciones tienen problemas cuando aplican un modelo de IA estático sin contar con la infraestructura adecuada para hacerlo dinámico, lo que provoca costosos retrasos y otros problemas en la producción.
Brethenoux dijo que cierta confusión fue evidente en el Simposio de Gartner: “Acabo de conversar con un caballero que me decía: ‘Queremos usar IA generativa para esto’. Y dije: ‘Bueno, lo que estás tratando de hacer se puede resolver mediante una técnica gráfica de una manera mucho más sencilla, mucho más económica y mucho más rápida’.
El ‘receso’ de la IA terminó y ahora el foco está en ponerla en funcionamiento
El campo de la IA se lanzó de cabeza a un período de exploración de modelos de IA generativa después del lanzamiento de ChatGPT. Esto marcó un cambio con respecto a un enfoque anterior en poner en práctica la IA y gestionar la deuda técnica asociada con el despliegue de sistemas de IA a escala, lo que Brethenoux llamó ingeniería de IA.
En enero de 2024, Brethenoux dijo que las organizaciones habían regresado de este “receso” y estaban volviendo a hacer de la ingeniería de IA una prioridad máxima mientras intentaban implementar de manera efectiva nuevas capacidades de IA generativa.
“A partir de enero de 2024, fue repentino para nosotros desde la perspectiva de la investigación; Terminó el recreo y regresamos al salón de clases”, explicó. “La pregunta era: ‘¿Cómo hacemos que esas malditas cosas funcionen?’, ‘¿Cuánto dinero cuestan?’, ‘¿Son realmente útiles?’ y ‘¿Dónde las usamos?’ La ingeniería de IA ha vuelto”.
