TN

Temas de hoy:

  • Javier Milei
  • Corte Suprema
  • Cristina Kirchner
  • Paro de pilotos
  • Dólar hoy
  • Selección argentina
  • Inflación
  • Tecno
  • EN VIVO
    tnTecnoNovedades

    Diccionario TN Tecno: estos son los cinco tipos de agentes de IA y para qué sirve cada uno

    Desde asistentes virtuales hasta vehículos autónomos, los sistemas con inteligencia artificial se nutren cada vez más de agentes autónomos de diferentes tipos y con diversos objetivos

    Rodrigo Álvarez
    Por 

    Rodrigo Álvarez

    21 de marzo 2025, 18:32hs
    estos son los 5 tipos de agentes de IA y para qué sirve cada uno
    Estos son los cinco tipos de agentes de IA y para qué sirve cada uno. (Foto: Meta AI).

    Uno de los conceptos más fascinantes dentro del universo de la inteligencia artificial (IA) son los agentes, entidades programadas para realizar tareas específicas de manera autónoma.

    Estos agentes de IA no solo son capaces de interactuar con su entorno, sino que también pueden tomar decisiones basadas en información disponible.

    Leé también: Las máquinas que piensan solas son realidad: cómo funciona la inteligencia artificial autónoma

    Desde asistentes virtuales hasta vehículos autónomos, los sistemas con inteligencia artificial se nutren cada vez más de agentes autónomos de diferentes tipos y con diversos objetivos que no solo contribuyen a optimizar el funcionamiento de las herramientas, sino también a mejorar la vida diaria.

    Desde asistentes virtuales hasta vehículos autónomos, los sistemas con inteligencia artificial se nutren cada vez más de agentes autónomos de diferentes tipos y con diversos objetivos. (Foto: AdobeStock).
    Desde asistentes virtuales hasta vehículos autónomos, los sistemas con inteligencia artificial se nutren cada vez más de agentes autónomos de diferentes tipos y con diversos objetivos. (Foto: AdobeStock).

    Estos son los diferentes tipo de Agentes de IA

    1. Agentes de reflejo simple

    Son los más básicos y funcionan según reglas condicionales que se activan en respuesta al entorno inmediato (condición-acción). No tienen memoria, por lo que no pueden recordar acciones pasadas ni predecir consecuencias futuras.

    A pesar de su simplicidad, estos agentes son útiles en situaciones en las que las decisiones deben tomarse con rapidez, como en sistemas de control de tráfico o en robots que necesitan reaccionar a obstáculos.

    Leé también: La UBA incorporó chatbots con inteligencia artificial para asistir a los estudiantes

    ► Ejemplos: chatbots básicos que detectan palabras clave y contestan con instrucciones, pasos a seguir o respuestas predefinidas; robots de distribución; robot aspiradora; enemigos en videojuegos que reaccionan de acuerdo a lo que hace el jugador; termostato que enciende un aire acondicionado.

    2. Agentes de reflejo basados en modelos

    Son un poco más complejos, ya que mantienen un modelo interno del mundo, que combinan con observaciones actuales para tomar decisiones más informadas.

    Al considerar aspectos no visibles del entorno, pueden anticipar posibles consecuencias de sus acciones.

    ► Ejemplos: asistentes virtuales como Siri, que gestionan conversaciones y recuerdan las preferencias del y las interacciones anteriores; robots de líneas de ensamblaje; chatbots de atención al cliente; y sistemas domésticos inteligentes, como luces o persianas automáticas, que adaptan su comportamiento según el estado actual y datos históricos del entorno.

    3. Agentes orientados a objetivos

    Diseñados para lograr metas específicas. Consideran las consecuencias futuras de sus acciones y planifican para lograr sus objetivos. Esto los hace aptos para tareas con toma de decisiones complejas. Son especialmente útiles en sistemas que requieren planificación a largo plazo, como en la gestión de recursos o en la planificación de rutas óptimas para entregas.

    ► Ejemplos: vehículos autónomos; drones de reparto; aplicaciones de asistentes de IA como Google Assistant o Amazon Alexa, que pueden establecer y gestionar objetivos, programar citas o configurar recordatorios; y aplicaciones de salud y bienestar que planifican rutinas y planes de dietas.

    Leé también: Así es Ato, el dispositivo con IA para adultos mayores que manda recordatorios y conversa sobre fútbol y tango

    4. Agentes Basados en Utilidad

    Toman decisiones según una función de utilidad, que asigna un valor numérico a cada resultado posible. Su objetivo es maximizar esta utilidad, lo que significa que no solo buscan alcanzar metas, sino también optimizar la calidad del resultado.

    Este enfoque es crucial en aplicaciones donde la eficiencia y la calidad son primordiales, como en la gestión de energía o en la optimización de procesos industriales.

    ► Ejemplos: sistemas de recomendaciones personalizadas de contenidos, como Netflix o Spotify, o de comercio, como Amazon, que sugiere productos; y gestión de finanzas, inversiones y recomendaciones de trading.

    5. Agentes de Aprendizaje

    Son agentes que mejoran su desempeño con el tiempo mediante el aprendizaje de experiencias y retroalimentación. Ajustan su comportamiento y conocimientos a través de la interacción con el entorno, lo que los hace particularmente útiles en áreas como el reconocimiento de patrones, la clasificación de datos y el desarrollo de sistemas de recomendación.

    ► Ejemplos: NPC en videojuegos; sistemas de cuidado de salud, diagnósticos personalizados y predicción de enfermedades; y chatbots avanzados (GPT).

    Las más leídas de Tecno

    1

    Orgullo nacional: estudiantes argentinos se consagraron campeones del mundo en una competencia de la NASA

    2

    Qué es la estafa virtual de la “llamada silenciosa” y cómo evitarla

    3

    WhatsApp lanzó una calculadora para no salir de los chats: cómo se usa

    4

    Sintió olor a quemado en su cocina, revisó la tostadora y se llevó el susto de su vida

    5

    Chrome dejará de funcionar en estos equipos de Apple: el listado de los iPhone y iPad excluidos

    Suscribite a los newsletters de TN

    Recibí las últimas noticias de TN en tu correo.

    Temas de la nota

    Inteligencia artificialChatGPTIA

    Más sobre Tecno

    La adolescente soñaba con ganar popularidad en redes sociales y ser famosa. (Foto: Facebook/Aaron O'Rourke)

    “Ella quería ser famosa”: el desgarrador relato del papá de la joven que murió tras un peligroso reto viral

    Novedad en WhatsApp, para dinamizar la búsqueda de mensajes en borrador. (Foto: Adobe Stock)

    Los borradores en WhatsApp son difíciles de encontrar: la solución que prueba el mensajero

    El hilo dental smart incorpora sensores que transmiten datos a una aplicación móvil. (Foto: Pexels/Sora Shimazaki)

    Lo que faltaba: crean un hilo dental inteligente que analiza la saliva del

    Los comentarios publicados en tn-ar.noticiasalagoanas.com podrán ser reproducidos parcial o totalmente en la pantalla de Todo Noticias, como así también las imágenes de los autores.

    © 1996 - 2025, Artear

    Seguinos en las redes

    Descargate la app de TN

    google-playapp-store

    Últimas noticias

    • “Ella quería ser famosa”: el desgarrador relato del papá de la joven que murió tras un peligroso reto viral
    • Atentos Boca y River: ¿cómo se reforzaron sus rivales para el Mundial de Clubes?
    • El comunicado de la CGT ante un posible fallo de la Corte contra CFK: “La democracia está en peligro”
    • Los énfasis de Cristina Kirchner que revelan inseguridad

    Secciones

    • Últimas noticias
    • Elecciones 2025
    • Deportivo
    • Show
    • Economía
    • Internacional
    • Opinión
    • Policiales
    • Política
    • Sociedad

    Sitios amigos

    • Grupo Clarín
    • Artear
    • eltrece
    • Ciudad Magazine
    • El Doce
    • Cucinare
    • Canal (á)
    • Clarín
    • Olé
    • Mitre
    • La 100
    • Cienradios
    • TyC Sports
    • La Voz
    • Vía País

    Descargate la app de TN

    google-playapp-store

    Seguinos en las redes

    © 1996 - 2025, Artear

    Mapa del sitio
    Términos y Condiciones
    Políticas de privacidad
    Media Kit