Glosario Logístico ¿Cuáles son las diferencias entre los AI Agents (agentes de IA) y la Generative AI (IA generativa) en la industria logística?

Fecha de inscripciónNOV 03, 2025

Resumen clave
La Generative AI (IA generativa) se puede definir como una “IA que genera” nuevo contenido, como texto e imágenes, a partir del conocimiento que ha aprendido.
Por su parte, el AI Agent (agente de IA) se refiere a una “IA que opera” objetivos predefinidos mediante el diseño de planes y la ejecución de procesos.

1. ¿Hasta dónde ha llegado la IA?

La Inteligencia Artificial (IA), considerada una de las tecnologías centrales de la Cuarta Revolución Industrial, ya se ha consolidado como un activo estratégico en la industria logística. Más allá de automatizar tareas repetitivas, la IA analiza y predice enormes volúmenes de datos logísticos, lo que permite operaciones de cadena de suministro más sofisticadas. Particularmente en el mundo actual, donde la complejidad y la volatilidad de las cadenas de suministro globales se intensifican, la IA se evalúa como un motor clave no solo para mejorar la productividad, sino también para la respuesta ante crisis y la innovación en la experiencia del cliente.

2. Generative AI (IA generativa): Automatización de la comunicación y del contenid

La Generative AI (IA generativa) es una tecnología de inteligencia artificial que aprende a partir de grandes volúmenes de datos para crear nuevo contenido o información.
Esta tecnología amplía su campo de aplicación desde la búsqueda diaria de información —como las búsquedas basadas en texto, la creación de imágenes o de código— hasta la generación de contenido creativo.
A partir de un prompt (instrucción), la IA produce un resultado creativo. Entre las herramientas representativas se incluyen ChatGPT, Perplexity, Gemini y Midjourney.

En la industria logística, el uso de la Generative AI (IA generativa) se centra principalmente en la automatización de la comunicación y del contenido.
Por ejemplo, muestra una alta eficiencia en tareas como atención al cliente, redacción de correos electrónicos, traducción y resumen de informes internos.
Cello Square responde rápidamente a las consultas de los clientes mediante un chatbot basado en IA y proporciona información de seguimiento en tiempo real y guías de servicio en lenguaje natural.

Además, dado el gran número de clientes globales, el uso de funciones de traducción basadas en IA para reducir las barreras de comunicación multilingüe es uno de los puntos más importantes.
De esta manera, la Generative AI (IA generativa) contribuye a mejorar la productividad interna de las empresas logísticas y a mantener interacciones más ágiles y coherentes con los clientes.

3. AI Agent (Agente de IA): La aparición de la “IA que trabaja”

Mientras tanto, una tecnología que ha ganado atención recientemente es el AI Agent (agente de IA), una versión más avanzada que la Generative AI (IA generativa). Un AI Agent (agente de IA) es un sistema autónomo que va más allá de simplemente proporcionar información: establece sus propios planes y ejecuta las acciones necesarias según los objetivos predefinidos. Si la Generative AI es una “IA que responde”, el AI Agent es una “IA que trabaja”.

Mientras que la Generative AI se basa en interacciones estáticas de tipo prompt–respuesta, un AI Agent se compone de los siguientes elementos:

Percepción (Perception): comprensión del contexto o situación
Planificación (Planning): establecimiento de estrategias para alcanzar los objetivos
Acción (Action): ejecución de tareas reales

Por ejemplo, si un cliente pregunta: “¿Cuál es el horario de transporte aéreo más rápido para esta semana?”, una Generative AI entendería la pregunta y proporcionaría una respuesta sencilla. En cambio, un AI Agent analizaría la solicitud del cliente, buscaría información de cada aerolínea y condiciones de envío, derivaría la ruta óptima basándose en datos en tiempo real e incluso podría proceder con la reserva automática si fuera necesario.

Esto va más allá de la simple automatización de tareas y demuestra la llegada de una era en la que la IA realiza de forma autónoma partes reales de las operaciones empresariales.

Source: 『Hype Cycle for Artificial Intelligence 2025』 published by Gartner

En el Gartner IT Symposium, celebrado en septiembre, se destacaron el AI Agent (agente de IA) y los AI-ready data (datos preparados para IA) como las dos tecnologías fundamentales que se espera que experimenten un desarrollo más acelerado en el Gartner AI Hype Cycle 2025.
El enfoque está evolucionando desde una aproximación centrada en la Generative AI (IA generativa) hacia tecnologías base que sustentan una IA sostenible, como los AI-ready data y los AI Agents. ^[1]

Al analizar específicamente el sector de la cadena de suministro y la logística (Supply Chain & Logistics), Gartner predice que, para el año 2030, el 50% de la industria de gestión de la cadena de suministro (SCM) utilizará agentes inteligentes capaces de tomar decisiones autónomas dentro de sus propios ecosistemas. ^[2] Además, IBM anunció que el 70% de los ejecutivos considera que la introducción de AI Agents (agentes de IA) en los procesos de adquisiciones y aprovisionamiento dinámico permitirá a los empleados realizar análisis más profundos mediante la automatización de los procesos operativos para el año 2026. ^[3]
Actualmente, las empresas ya están desarrollando y utilizando AI Agents (agentes de IA) aprovechando tecnologías y técnicas de inteligencia artificial derivadas de los LLMs (Large Language Models) para ejecutar tareas complejas.

Numerosos sectores están considerando activamente y adoptando la siguiente fase evolutiva de la Generative AI (IA generativa), representada por los AI Agents (agentes de IA).

Ejemplos de uso de la Generative AI (IA generativa) y los AI Agents (agentes de IA) en la industria logística

Tipo	Generative AI	AI Agent
Rol / Característica	Sugiere nuevo contenido y apoya la toma de decisiones — automatiza la creación de documentos (documentos de envío, comunicaciones), recomienda rutas y proporciona escenarios, entre otros.	Combina capacidades de análisis y creación — toma decisiones en tiempo real según los cambios de condiciones y ejecuta acciones de forma automática (por ejemplo, cambios de ruta, procesamiento de documentos, ajustes de pedidos).
Tiempo de respuesta	Genera contenido en función de un prompt o instrucción — ofrece una respuesta relativamente rápida.	Proporciona respuestas en tiempo real o casi en tiempo real — reacciona de inmediato a los cambios de condiciones mediante el reconocimiento del contexto y el aprendizaje continuo.
Alcance de automatización	Requiere revisión humana de los documentos y recomendaciones generadas, o integración de sistemas por parte de un operador.	Vincula análisis, recomendación y operación — capaz de automatizar todo el flujo de trabajo sin intervención humana.
Áreas de uso en la industria logística	Automatiza la creación de documentos (documentos de envío, formularios aduaneros), genera mensajes de respuesta para clientes y simula escenarios, entre otros.	Recalcula rutas y actualiza automáticamente los horarios de envío, verifica e introduce documentos de forma automática, realiza modificaciones de pedidos y ajusta tareas entre múltiples sistemas.
Limitaciones	Posibilidad de errores en los documentos generados; necesidad de cumplimiento normativo.	Mayor complejidad del sistema; procesos de decisión poco transparentes; riesgo de propagación de errores; desafíos en gobernanza y seguridad.

4. ¿Cómo se utiliza un AI Agent (agente de IA) en la industria logística?

La industria logística presenta un nivel relativamente bajo de estandarización de sistemas en comparación con otros sectores, y enfrenta dificultades para aplicar nuevas tecnologías debido a leyes y diversas regulaciones. Por ello, la adopción de AI Agents (agentes de IA) avanza más lentamente que en otras industrias.
Un AI Agent no solo puede analizar y estimar datos, sino también reconocer el estado actual y tomar decisiones basadas en la información acumulada, permitiendo así decisiones óptimas y la automatización de la ejecución.
De este modo, puede aplicarse en diversas tareas dentro del sector logístico.
En la práctica, analiza los datos de seguimiento y detecta rutas que podrían presentar retrasos, recomendando alternativas o enviando notificaciones preventivas a los clientes.

Principales áreas de aplicación:

Respuesta ante riesgos: En casos de huelgas portuarias o condiciones meteorológicas adversas, sugiere rutas alternativas y las modifica automáticamente en función de los datos en tiempo real.
Automatización operativa: Supervisa el inventario en almacén, realiza pedidos de artículos con bajo stock y distribuye adecuadamente los excedentes.
Atención al cliente: El AI Agent gestiona el seguimiento de la carga y los cambios en los horarios de envío sin intervención humana.

En otras palabras, un AI Agent (agente de IA) se considera una “estructura que actúa y toma decisiones por sí misma”, utilizando tanto datos básicos como nuevos, abarcando desde la prevención de incidentes y la optimización operativa hasta la mejora del servicio al cliente.

5. ¿Cómo es el AI Agent de Samsung SDS?

Actualmente, las empresas ya están incorporando AI Agents (agentes de IA) en sus servicios, y Samsung SDS también los utiliza en diversas áreas, liderando la automatización de los procesos operativos.

Transporte local

Agente de gestión de despachos
Agente de gestión de visibilidad
Agente de gestión de liquidaciones

Transporte internacional

Co-Pilot para el procesamiento de documentos
Agente de gestión de riesgos

Gestión de almacenes

Agente de optimización de inventario
Co-Pilot para la optimización del flujo de trabajo de los operarios

La industria logística ha enfrentado durante mucho tiempo desafíos relacionados con la incertidumbre y la ineficiencia operativa. Sin embargo, la respuesta a estas limitaciones es el AI Agent (agente de IA), capaz de superarlas mediante la toma de decisiones autónoma y la ejecución automatizada.

Más allá del análisis y la generación de datos, los AI Agents que juzgan y actúan de forma independiente están transformando toda la industria gracias a su capacidad de respuesta ante riesgos, la automatización de operaciones y la atención al cliente.

Samsung SDS está un paso adelante en la aplicación de AI Agents en el transporte local, el transporte internacional y la gestión de almacenes, consolidándose como un socio confiable de logística digital en el que los clientes pueden confiar. Los detalles de cada área se presentarán en el próximo artículo publicado en Cello Square.

6. Futuro de la logística: ¿Qué sigue?

Las tecnologías de IA están dejando de ser meras herramientas y están transformando el paradigma mismo de los negocios logísticos. Si un sistema de IA se encargara completamente o apoyara todo el proceso —desde la atención al cliente, análisis de datos, toma de decisiones hasta la ejecución—, las empresas podrían enfocarse más en tareas estratégicas y los clientes disfrutarían de servicios más rápidos y precisos.

Para liderar el ecosistema logístico basado en IA, Cello Square está evolucionando como una plataforma logística inteligente que combina Generative AI (IA generativa) y AI Agent (agente de IA). El objetivo final de Cello Square es proporcionar servicios logísticos más rápidos, sencillos e inteligentes que los clientes desean, a través de una “plataforma donde la IA está trabajando”.

[Conclusiones principales]

✅ La Generative AI (IA generativa) es especialmente eficaz en comunicación y creación de contenido.
✅ El AI Agent (agente de IA) sobresale en diseñar y ejecutar planes.
✅ Donde se combinan ambas tecnologías, nacerán los estándares de la logística del futuro.

[Referencias]
[1] Gartner Hype Cycle Identifies Top AI Innovations in 2025.
https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2025-08-05-gartner-hype-cycle-identifies-top-ai-innovations-in-2025
[2] Scaling supply chain resilience: Agentic AI for autonomous operation, April 2025
[3] McKinsey Technology Trends Outlook, July 2025

▶ Este contenido es un guion adaptado creado utilizando ChatGPT.
▶ Se prohíbe el procesamiento secundario y el uso comercial de este contenido sin consentimiento previo.

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