IA vs. GenAI vs. IA con agentes: Descifrando el panorama de la información

(Parte 1 de la serie: La evolución de la inteligencia ERP: De los datos a los agentes)

En la sala de juntas, la "IA" es una palabra de moda que se usa para resolver cualquier problema. En la planta de producción, es fuente de confusión. "¿Es ChatGPT adecuado para mi almacén?" " ¿Predice la falta de existencias o envía correos electrónicos?" "¿Es seguro?"

Para elaborar una hoja de ruta realista para Infor LN, las definiciones genéricas son peligrosas. Debemos analizar la arquitectura oficial. Según la estrategia técnica de Infor, no se trata de una única tecnología monolítica, sino de una trinidad: Infor AI, GenAIy Agentic AI.

Comprender la diferencia te ayudará a entender qué problemas empresariales puedes resolver realmente.

Infor AI: El analista predictivo

En la documentación oficial, Infor AI (anteriormente conocida como Coleman AI Platform) se refiere específicamente al predictivo y prescriptivo .

Piensa en Infor AI como tu mejor científico de datos.
Le encantan los números, los patrones y la historia.
No crea contenido nuevo (no escribirá un poema).
En cambio, consume enormes cantidades de datos históricos estructurados para descubrir patrones ocultos.

Bajo el capó:

• Aprendizaje automático (ML): Utiliza algoritmos (como regresión o clasificación) para entrenar modelos.
• Misiones: En la terminología de Infor, se crean "Misiones", flujos de trabajo de aprendizaje automático específicos que se encargan de la preparación de datos, la ingeniería de características (detección de valores atípicos) y el entrenamiento.
• Datos estructurados: Se benefician enormemente de filas y columnas limpias (historial de ventas, lecturas de sensores IoT).

Caso de uso de Infor LN: Previsión de la demanda

No le preguntas a Infor AI "¿Cómo van las ventas?". Le proporcionas 5 años de historial de ventas, índices de estacionalidad y factores económicos. Ejecuta una tarea y genera como resultado:

“Venderás 452 unidades del artículo X en noviembre con un 92% de probabilidad.”

GenAI: El motor contextual

Definición oficial: GenAI es la capacidad impulsada por los Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLM, por sus siglas en inglés) integrados en Infor OS a través del Orquestador GenAI.
Aquí es donde suele centrarse la atención, pero el enfoque de Infor está estrictamente orientado al negocio.

Bajo el capó: Cómo GenAI realmente “piensa”

Para entender por qué GenAI es diferente del software tradicional, necesitamos desglosar tres conceptos clave: LLM, Tokens y Transformers.

1. El LLM (Modelo de Lenguaje a Gran Escala)
   no es una base de conocimiento como una biblioteca, sino un motor probabilístico. Ha sido entrenado con grandes cantidades de texto para aprender la relación estadística entre las palabras. No «conoce» la respuesta; predice la respuesta más probable basándose en patrones.
2. El Token: La moneda de la IA
   GenAI no lee palabras como nosotros. Divide el texto en Tokens (aproximadamente 4 caracteres o 0,75 palabras).

• Entrada: “Infor LN”
• Vista de IA: [Infor] [ LN] (2 tokens) Cuando pagas por los servicios de GenAI (a través de tokens de AWS Bedrock o Infor), estás pagando por el procesamiento de estos fragmentos.

1. El Transformer
   es la tecnología revolucionaria (la "T" de GPT).
   A diferencia de los modelos antiguos que leen el texto de izquierda a derecha, un Transformer lee la oración completa de una sola vez y asigna "pesos de atención" a los diferentes tokens.

• Frase: “El proyecto ha superado el presupuesto porque del acero .”
• Mecanismo: El Transformer entiende que la palabra "presupuesto" está matemáticamente vinculada a "acero". Comprende el contexto, no solo las palabras clave.

1. Predicción del siguiente token: Cuando GenAI escribe un resumen, literalmente está jugando a "Adivina la siguiente palabra".

1. Lee tu mensaje: “El estado del proyecto es…”
2. Calcula las probabilidades: “Retrasado” (70%), “A tiempo” (20%), “Desconocido” (10%).
3. Selecciona "Retrasado" y repite el proceso.

Vídeo recomendado: Para una explicación visual de estos conceptos, consulta la Introducción a la IA generativa:

Caso de uso de Infor LN: Widget de Project 360 En sesiones como Project 360 (tppdm6500m100), Infor aplica esta tecnología específicamente:

• Entrada: el sistema alimenta al LLM con datos estructurados (filas de presupuesto, problemas abiertos, hitos) convertidos en tokens.
• La indicación: usted hace clic en una indicación prediseñada como "Resumen ejecutivo del proyecto".
• El resultado: el transformador analiza los tokens y genera una narrativa coherente:

“El proyecto se ha retrasado 3 semanas debido a la escasez de recursos en la Fase 2. Los costes de los materiales son un 10% superiores a lo previsto.”

IA agencial: El futuro autónomo

Definición oficial: esta es la nueva frontera descrita en la hoja de ruta.
IA agencial se refiere a "agentes basados ​​en roles microverticales".

La lógica: mientras que GenAI brinda asistencia (debes hacer clic en "Resumir"), Agentic AI actúa. Se basa en resultados, no en tareas.

Bajo el capó: Los agentes están diseñados con "Control Orquestado".
Cuentan con la autorización de seguridad y la lógica necesarias para ejecutar procesos en toda la suite Infor (LN, IDM, M3) de forma autónoma, esperando normalmente solo una "aprobación humana" final.

Imagina un agente de la cadena de suministro que:

1. Detecta retrasos en los envíos (Información de Infor AI).
2. Lee el contrato para comprobar las penalizaciones (Habilidad de GenAI).
3. Acciones: de forma proactiva una orden de compra para un proveedor secundario y la pone en cola para su aprobación.

Resumen: La herramienta adecuada para el trabajo

En lugar de una matriz confusa, aquí le mostramos cómo identificar la herramienta que necesita:

A continuación: dejaremos atrás los paneles estáticos y veremos cómo Text-to-SQL le permite interactuar con sus datos a través de la inteligencia empresarial generativa.

Escrito por Andrea Guaccio 

17 de diciembre de 2025