La inteligencia artificial general, conocida habitualmente por las siglas AGI de Artificial General Intelligence, es un concepto que describe un tipo de inteligencia artificial capaz de aprender, razonar, adaptarse y resolver problemas en una amplia variedad de contextos, sin estar limitada a una única tarea concreta.
Aunque la AGI todavía no existe como una tecnología plenamente desarrollada y aceptada de forma general, las empresas ya pueden aprovechar muchas capacidades avanzadas de la IA actual. Si quieres analizar qué procesos de tu organización pueden automatizarse o mejorarse, puedes conocer el servicio de consultoría de inteligencia artificial para empresas de Process Control y estudiar qué soluciones pueden aportar valor real a tu negocio.
La diferencia fundamental entre la AGI y los sistemas actuales es el alcance. Hoy existen modelos capaces de generar texto, analizar imágenes, programar, realizar predicciones o ejecutar tareas mediante agentes, pero siguen trabajando dentro de límites concretos. Una verdadera inteligencia artificial general tendría, en teoría, una capacidad mucho más amplia para transferir conocimientos entre ámbitos y enfrentarse a situaciones nuevas.
¿Qué es la inteligencia artificial general o AGI?
La inteligencia artificial general es un concepto teórico que describe sistemas capaces de desarrollar una capacidad intelectual amplia y adaptable, similar en algunos aspectos a la capacidad humana para aprender y aplicar conocimientos en distintas situaciones.
A diferencia de una inteligencia artificial especializada, que puede destacar enormemente en una tarea concreta, una AGI debería ser capaz de desenvolverse en ámbitos diferentes sin necesitar un sistema independiente para cada uno de ellos.
¿Qué significan las siglas AGI?
Las siglas AGI proceden de Artificial General Intelligence, que en español se traduce como inteligencia artificial general.
El término se utiliza para diferenciar este concepto de la inteligencia artificial específica o estrecha, que es la que utilizamos actualmente en herramientas de generación de contenidos, asistentes virtuales, sistemas de recomendación, análisis predictivo o visión artificial.
¿Qué tendría que ser capaz de hacer una inteligencia artificial general?
No existe una única definición técnica universal, pero una AGI debería reunir capacidades mucho más generales que los sistemas actuales.
- Aprender en distintos contextos.
- Aplicar conocimientos adquiridos en un ámbito a otro diferente.
- Resolver problemas que no haya visto anteriormente.
- Razonar ante información incompleta o ambigua.
- Planificar acciones para alcanzar un objetivo.
- Adaptarse a cambios en el entorno.
- Combinar información procedente de diferentes formatos.
- Trabajar con un nivel de autonomía mucho mayor que los sistemas especializados actuales.
¿Existe actualmente la inteligencia artificial general?
Actualmente no existe un sistema universalmente aceptado como una verdadera inteligencia artificial general plenamente funcional.
Los modelos actuales han avanzado enormemente y pueden trabajar con lenguaje, imágenes, audio, vídeo, programación y otros formatos. Sin embargo, siguen presentando limitaciones relacionadas con la fiabilidad, el razonamiento, la autonomía, la comprensión del contexto y la capacidad para generalizar ante situaciones completamente nuevas.
¿Cuál es la diferencia entre inteligencia artificial e inteligencia artificial general?
La diferencia principal se encuentra en el alcance y la capacidad de adaptación.
Inteligencia artificial actual o IA específica
La inteligencia artificial actual está diseñada para resolver determinados tipos de tareas.
Un modelo puede generar textos, analizar imágenes, recomendar productos o predecir la demanda con resultados muy avanzados, pero sus capacidades siguen dependiendo del tipo de sistema, los datos y el entrenamiento recibido.
Inteligencia artificial general o AGI
Una AGI tendría una capacidad mucho más amplia para aprender, adaptarse y transferir conocimientos entre diferentes ámbitos.
En lugar de necesitar un sistema especializado para cada tarea, podría aplicar conocimientos previamente adquiridos a problemas nuevos.
Tabla comparativa entre IA actual y AGI
¿Cuáles serían las principales características de una AGI?
Aprendizaje autónomo y continuo
Una de las capacidades asociadas a la inteligencia artificial general sería la posibilidad de incorporar nuevos conocimientos de forma continua y utilizar la experiencia obtenida para mejorar su comportamiento.
Capacidad de adaptación a situaciones nuevas
Una AGI debería poder enfrentarse a situaciones que no hayan formado parte de su entrenamiento de una forma mucho más flexible que los sistemas actuales.
Transferencia de conocimientos entre diferentes tareas
Un sistema general debería ser capaz de utilizar conocimientos adquiridos en una tarea para resolver otra diferente.
Esta capacidad de transferencia representa una de las grandes diferencias frente a muchas soluciones actuales de inteligencia artificial.
Razonamiento y resolución de problemas
La AGI se asocia con la capacidad de analizar situaciones complejas, evaluar distintas posibilidades y elegir estrategias adecuadas para resolver problemas.
Comprensión del contexto
Los sistemas actuales pueden trabajar con grandes cantidades de contexto, pero siguen cometiendo errores cuando se enfrentan a situaciones ambiguas o fuera de los patrones aprendidos.
Una AGI debería interpretar el contexto con mayor flexibilidad.
Capacidad de planificación
Otro elemento asociado a la inteligencia artificial general es la posibilidad de definir pasos, evaluar resultados y modificar una estrategia cuando las condiciones cambian.
Interacción con distintos tipos de información
Una AGI podría integrar texto, voz, imágenes, vídeo, datos procedentes de sensores y otras fuentes para interpretar situaciones más complejas.
¿Cómo funcionaría una inteligencia artificial general?
Todavía no existe una arquitectura aceptada que defina exactamente cómo funcionaría una AGI. Por eso, cualquier explicación debe entenderse como una descripción de las capacidades que teóricamente debería reunir y no como el funcionamiento de una tecnología disponible actualmente.
Aprendizaje a partir de distintos tipos de información
Una AGI tendría que poder aprender de distintas fuentes y combinar información procedente de diferentes formatos.
Memoria y transferencia de conocimientos
El sistema debería conservar conocimientos relevantes y reutilizarlos cuando aparezcan problemas relacionados en otros ámbitos.
Razonamiento ante problemas nuevos
Una verdadera inteligencia artificial general debería resolver problemas que no coincidan exactamente con los ejemplos utilizados durante su entrenamiento.
Planificación y toma de decisiones
El sistema tendría que analizar un objetivo, dividirlo en pasos y modificar su actuación cuando los resultados no fueran los esperados.
Adaptación mediante experiencia
La experiencia adquirida debería servir para mejorar el comportamiento futuro sin depender de un entrenamiento específico para cada nueva situación.
¿Qué tecnologías podrían contribuir al desarrollo de la AGI?
No sabemos si las tecnologías actuales conducirán directamente a una AGI, pero existen diferentes áreas de investigación que están aumentando progresivamente las capacidades de los sistemas de inteligencia artificial.
Machine learning
El machine learning permite que los sistemas aprendan patrones a partir de datos y constituye una de las bases de gran parte de la inteligencia artificial moderna.
Deep learning y redes neuronales
El deep learning utiliza redes neuronales con múltiples capas capaces de trabajar con grandes volúmenes de información y detectar relaciones complejas.
Grandes modelos de lenguaje
Los grandes modelos de lenguaje han demostrado capacidades avanzadas para trabajar con texto, código y razonamiento sobre determinados tipos de problemas.
Sin embargo, su existencia no implica que ya hayamos alcanzado la inteligencia artificial general.
Modelos multimodales
Los modelos multimodales pueden trabajar simultáneamente con texto, imágenes, audio y otros formatos, lo que amplía significativamente su capacidad para interpretar información.
Aprendizaje por refuerzo
El aprendizaje por refuerzo permite que un sistema aprenda mediante las consecuencias de sus acciones, intentando maximizar determinados resultados.
Agentes de inteligencia artificial
Los agentes permiten que los modelos utilicen herramientas, consulten información y ejecuten diferentes pasos para alcanzar un objetivo.
Puedes ampliar este concepto en la guía de Process Control sobre qué es la IA agéntica y cuáles son sus aplicaciones en empresas.
Robótica
La robótica permite trasladar determinadas capacidades de inteligencia artificial al mundo físico y constituye otro ámbito relevante en la investigación sobre sistemas más autónomos.
Potencia de cálculo e infraestructura
Los avances en hardware e infraestructura han permitido entrenar y ejecutar modelos cada vez más complejos, aunque todavía no sabemos qué recursos serían necesarios para crear una verdadera inteligencia artificial general.
Diferencias entre AGI, IA generativa y agentes de IA
AGI, IA generativa y agentes de inteligencia artificial son conceptos relacionados, pero no equivalentes.
¿Qué es la IA generativa?
La IA generativa está especializada en producir nuevos contenidos, como textos, imágenes, audio, vídeo o código.
¿Qué es un agente de IA?
Un agente de IA utiliza modelos, herramientas y datos para completar uno o varios pasos orientados a alcanzar un objetivo.
¿Por qué un agente autónomo no es necesariamente una AGI?
Un agente puede ejecutar procesos complejos y utilizar varias aplicaciones, pero eso no significa que posea una inteligencia general comparable a la humana.
Su capacidad continúa dependiendo del modelo, de las herramientas disponibles, de las instrucciones y del entorno en el que ha sido configurado.
AGI vs. IA generativa vs. agentes de IA
Para profundizar en los sistemas que sí existen actualmente, puedes consultar la comparativa entre agentes de IA y asistentes de IA.
¿ChatGPT es una inteligencia artificial general?
ChatGPT no debe considerarse una inteligencia artificial general plenamente desarrollada.
Es una aplicación basada en modelos avanzados de inteligencia artificial generativa capaces de trabajar con lenguaje y otros tipos de información. Puede resolver muchas tareas diferentes, pero sigue presentando limitaciones en fiabilidad, razonamiento, memoria, autonomía y generalización.
¿Gemini es una AGI?
Gemini es una familia de modelos avanzados de inteligencia artificial, pero tampoco debe presentarse como una AGI plenamente funcional.
¿Claude es una AGI?
Claude es otro sistema avanzado de inteligencia artificial generativa, pero sus capacidades actuales no equivalen a una inteligencia artificial general.
¿Qué diferencia hay entre AGI e inteligencia artificial fuerte?
¿Son lo mismo AGI e IA fuerte?
Los términos AGI e inteligencia artificial fuerte suelen utilizarse de forma muy similar, aunque dependiendo de la fuente pueden existir matices.
La AGI suele centrarse especialmente en la capacidad de un sistema para desempeñar múltiples tareas cognitivas y transferir conocimientos entre diferentes contextos.
Por qué las definiciones pueden variar según la fuente
La inteligencia artificial general continúa siendo un concepto de investigación y debate, por lo que no existe una única definición técnica universalmente aceptada.
Por eso es importante explicar qué significado se está utilizando cuando se habla de AGI, inteligencia artificial fuerte o inteligencia de nivel humano.
¿Qué diferencia hay entre AGI y superinteligencia artificial?
Inteligencia artificial específica
La inteligencia artificial específica está orientada a tareas o ámbitos concretos. Es la categoría en la que se encuentran las soluciones actuales.
Inteligencia artificial general
La AGI describiría un sistema capaz de aprender y desenvolverse con flexibilidad en una gran variedad de tareas intelectuales.
Superinteligencia artificial o ASI
La superinteligencia artificial o ASI es un concepto todavía más teórico que describe sistemas capaces de superar ampliamente la inteligencia humana en múltiples áreas.
Por tanto, la progresión conceptual puede resumirse como IA específica → AGI → superinteligencia artificial, aunque esto no significa que sepamos con certeza que la evolución tecnológica vaya a seguir necesariamente esas etapas.
¿Existen ejemplos reales de inteligencia artificial general?
Actualmente no existe un ejemplo universalmente aceptado de inteligencia artificial general plenamente funcional.
Sí existen tecnologías que muestran algunas de las capacidades asociadas habitualmente con la AGI, pero no deben confundirse con una inteligencia general completa.
Grandes modelos multimodales
Los modelos multimodales pueden combinar texto, imagen, voz y otros formatos, acercándose a sistemas capaces de trabajar con información más variada.
Agentes autónomos de IA
Los agentes pueden planificar determinados pasos, utilizar herramientas y ejecutar acciones, aunque continúan dependiendo de modelos, instrucciones y sistemas externos.
Sistemas de robótica avanzada
La robótica combina sensores, modelos y sistemas de control para interactuar con entornos físicos, pero tampoco constituye por sí misma una AGI.
IA aplicada a investigación científica
La inteligencia artificial ya puede ayudar a analizar grandes cantidades de datos científicos y apoyar determinados procesos de investigación, aunque normalmente mediante sistemas especializados.
¿Qué obstáculos impiden alcanzar una verdadera AGI?
Comprensión profunda del contexto
Los sistemas actuales pueden interpretar contextos complejos, pero todavía pueden cometer errores cuando cambian las condiciones o aparecen situaciones ambiguas.
Razonamiento fiable ante situaciones nuevas
Una AGI debería mantener un nivel de razonamiento consistente incluso cuando se enfrente a problemas que nunca haya visto.
Aprendizaje continuo sin perder conocimientos anteriores
Aprender constantemente sin deteriorar capacidades anteriores sigue siendo uno de los retos importantes de los sistemas de aprendizaje.
Sentido común
Gran parte de las decisiones humanas utilizan conocimientos implícitos sobre cómo funciona el mundo. Reproducir este tipo de razonamiento sigue siendo especialmente complejo.
Generalización entre dominios
Una AGI debería trasladar conocimientos entre disciplinas distintas sin necesitar un entrenamiento completamente nuevo.
Fiabilidad y reducción de errores
Un sistema general con gran autonomía necesitaría niveles de fiabilidad muy elevados, especialmente si sus decisiones pudieran tener consecuencias importantes.
Seguridad y alineamiento
Cuanto mayor sea la autonomía de un sistema, más importante resulta asegurar que sus acciones permanezcan dentro de los objetivos, permisos y límites establecidos.
Necesidades de computación y energía
El desarrollo de modelos cada vez más complejos exige importantes recursos tecnológicos. No sabemos todavía qué infraestructura sería necesaria para alcanzar una AGI, en caso de que resulte posible.
Beneficios potenciales de la inteligencia artificial general
Como la AGI todavía no existe, sus posibles beneficios deben entenderse como hipótesis basadas en las capacidades que se le atribuyen.
Resolución de problemas complejos
Una AGI podría combinar conocimientos procedentes de diferentes áreas para abordar problemas difíciles de resolver mediante sistemas especializados.
Aceleración de la investigación científica
Podría ayudar a analizar información, diseñar hipótesis o encontrar relaciones entre grandes cantidades de datos procedentes de diferentes disciplinas.
Automatización de procesos más avanzados
Una inteligencia general podría abordar tareas que actualmente requieren la intervención coordinada de diferentes modelos, aplicaciones y personas.
Mejora de la toma de decisiones
Podría analizar situaciones complejas teniendo en cuenta un número muy elevado de variables y fuentes de información.
Adaptación a problemas nuevos
Una de sus principales ventajas potenciales sería precisamente la capacidad para trabajar con situaciones desconocidas sin necesitar un sistema nuevo para cada caso.
Riesgos de la inteligencia artificial general
Las capacidades que harían especialmente útil a una AGI también plantearían nuevos riesgos si un sistema alcanzara niveles elevados de autonomía.
Pérdida de control sobre sistemas altamente autónomos
Cuanto mayor sea la capacidad de un sistema para tomar decisiones y ejecutar acciones, más importantes serán los mecanismos de control y supervisión.
Ciberseguridad
Un sistema con acceso a múltiples herramientas y datos empresariales podría convertirse en un objetivo especialmente sensible desde el punto de vista de la seguridad.
Sesgos y decisiones incorrectas
La capacidad general no garantizaría automáticamente decisiones correctas o neutrales. Los datos, los objetivos y el diseño del sistema seguirían siendo factores fundamentales.
Privacidad y uso de datos
Un sistema capaz de trabajar con grandes cantidades de información debería disponer de controles claros sobre qué datos puede utilizar y con qué finalidad.
Impacto sobre determinados empleos
Si una AGI pudiera realizar tareas intelectuales de carácter general, podría modificar de forma significativa muchas funciones profesionales.
El alcance de ese impacto es actualmente incierto.
Concentración tecnológica
El elevado coste de desarrollar sistemas avanzados podría concentrar determinadas capacidades en un número reducido de compañías y proveedores.
Responsabilidad sobre las decisiones de una AGI
Cuanto mayor sea la autonomía del sistema, más complejo resultaría determinar quién debe asumir la responsabilidad por determinadas decisiones o acciones.
Alineamiento con objetivos humanos
Uno de los grandes debates sobre sistemas muy avanzados es cómo garantizar que actúen conforme a los objetivos, límites y normas establecidos por las personas.
¿Qué impacto podría tener la AGI en las empresas?
Automatización de procesos complejos
Una verdadera AGI podría participar en procesos que actualmente necesitan diferentes sistemas especializados y múltiples intervenciones humanas.
Toma de decisiones entre diferentes departamentos
El sistema podría analizar simultáneamente información financiera, comercial, operativa y logística para valorar situaciones de forma más global.
Coordinación de ERP, CRM y otros sistemas
Una AGI podría, en teoría, utilizar diferentes aplicaciones empresariales y transferir información entre ellas para completar objetivos más amplios.
Planificación empresarial autónoma
Una capacidad de planificación general podría permitir analizar escenarios, revisar resultados y modificar determinadas estrategias de forma más dinámica.
Cambios en los puestos de trabajo
Si la AGI llegara a alcanzar las capacidades que se le atribuyen, probablemente modificaría muchas tareas profesionales. Sin embargo, cualquier afirmación concreta sobre qué puestos desaparecerían o cómo sería ese mercado laboral continúa siendo especulativa.
¿Cómo pueden prepararse las empresas para una posible llegada de la AGI?
Las empresas no necesitan esperar a la AGI para empezar a mejorar su madurez tecnológica. Muchas de las acciones que permitirían trabajar con sistemas futuros también aportan valor con la inteligencia artificial disponible actualmente.
Organizar y mejorar la calidad de los datos
Datos completos, actualizados y bien estructurados facilitan cualquier proyecto de inteligencia artificial.
Integrar los sistemas empresariales
Conectar ERP, CRM, bases de datos y otras herramientas reduce los silos de información y facilita la automatización.
Empezar a automatizar procesos con IA actual
No es necesario disponer de AGI para automatizar tareas administrativas, analizar documentación, consultar datos empresariales o mejorar determinados flujos de trabajo.
Formar a los equipos
Los empleados necesitan entender las posibilidades y límites de los sistemas actuales para utilizarlos con criterio.
Establecer políticas de uso y supervisión
La empresa debe definir qué datos pueden utilizarse, qué herramientas están autorizadas y qué decisiones necesitan revisión humana.
Crear una estrategia de inteligencia artificial
La adopción de IA debería responder a problemas y objetivos empresariales concretos, no limitarse a incorporar herramientas porque estén de moda.
Experimentar con agentes de IA en procesos controlados
Los agentes actuales permiten empezar a probar sistemas capaces de utilizar diferentes herramientas y automatizar flujos de varios pasos sin esperar a una futura AGI.
AGI y empresas: qué se puede hacer hoy con inteligencia artificial
La AGI continúa siendo un concepto de futuro, pero la inteligencia artificial actual ya permite desarrollar proyectos con impacto real dentro de las empresas.
Automatización inteligente de procesos
La IA puede interpretar documentos, correos y otros contenidos para iniciar o completar procesos automatizados.
Agentes de IA especializados
Los agentes pueden consultar información, analizarla y ejecutar acciones utilizando herramientas empresariales concretas.
IA conectada con ERP y CRM
Integrar los modelos con los sistemas de gestión permite trabajar con información real de clientes, ventas, facturación, proyectos o inventario.
Para comprender cómo la inteligencia artificial puede integrarse con los sistemas ERP y mejorar la gestión empresarial, puedes ver el siguiente vídeo:
Puedes ver un ejemplo concreto en la guía sobre Odoo y ChatGPT aplicados a procesos empresariales.
IA generativa aplicada a información empresarial
Los modelos generativos pueden resumir documentación, preparar respuestas, analizar información o ayudar a consultar datos utilizando lenguaje natural.
Análisis predictivo
La inteligencia artificial actual también puede utilizar datos históricos para detectar patrones y realizar determinadas previsiones.
Asistentes internos conectados con datos propios
Una organización puede crear asistentes capaces de consultar documentación interna y ayudar a sus empleados a encontrar información sin revisar manualmente múltiples sistemas.
En Process Control analizamos estos casos desde una perspectiva práctica. A través de nuestra consultoría de inteligencia artificial para empresas estudiamos procesos, datos y sistemas para detectar dónde puede aportar valor la IA actual, desarrollar automatizaciones, crear agentes e integrar soluciones con ERP, CRM, correo electrónico y otras herramientas.
¿Cuándo llegará la inteligencia artificial general?
No existe consenso sobre cuándo podría aparecer una inteligencia artificial general, ni tampoco sobre si los enfoques tecnológicos actuales conducirán necesariamente hasta ella.
Las estimaciones varían considerablemente. Algunas previsiones sitúan la posibilidad en horizontes relativamente próximos, mientras que otras consideran que podría necesitar décadas o que todavía no conocemos el camino técnico necesario.
Por esta razón, no resulta adecuado presentar una fecha concreta como si existiera una previsión fiable sobre la llegada de la AGI.
El futuro de la inteligencia artificial general
Evolución de los modelos multimodales
Los modelos capaces de combinar diferentes tipos de información continúan ampliando el alcance de los sistemas actuales.
Mayor autonomía de los agentes
Los agentes están aumentando su capacidad para utilizar herramientas y participar en procesos de varios pasos, aunque esto no significa que se hayan convertido en AGI.
Mejor razonamiento y planificación
La investigación continúa trabajando para mejorar la capacidad de los modelos de resolver problemas, organizar acciones y mantener respuestas más fiables.
Integración entre IA y robótica
La combinación de sistemas de inteligencia artificial con robots puede ampliar la autonomía en tareas que requieren interactuar con el mundo físico.
Importancia de la gobernanza y la seguridad
A medida que aumentan las capacidades y la autonomía de los sistemas, también crece la importancia de definir controles, permisos, supervisión y mecanismos de seguridad.
Preguntas frecuentes sobre inteligencia artificial general
¿Qué es la inteligencia artificial general o AGI?
La inteligencia artificial general es un concepto que describe sistemas capaces de aprender, razonar y adaptarse a múltiples tareas y contextos, en lugar de estar especializados únicamente en una función concreta.
¿Qué significan las siglas AGI?
AGI significa Artificial General Intelligence, que en español se traduce como inteligencia artificial general.
¿Existe actualmente una inteligencia artificial general?
Actualmente no existe un sistema universalmente aceptado como una inteligencia artificial general plenamente funcional. Los modelos actuales siguen presentando limitaciones importantes en razonamiento, fiabilidad y generalización.
¿Cuál es la diferencia entre IA y AGI?
La IA actual suele estar especializada en determinados tipos de tareas, mientras que una AGI debería poder aprender, adaptarse y transferir conocimientos entre múltiples ámbitos.
¿ChatGPT es una AGI?
No debe considerarse una AGI plenamente desarrollada. ChatGPT es una aplicación basada en modelos avanzados de inteligencia artificial generativa que puede realizar muchas tareas, pero continúa teniendo limitaciones importantes.
¿Cuál es la diferencia entre AGI e IA generativa?
La IA generativa está orientada principalmente a producir contenidos y respuestas. La AGI describiría una capacidad mucho más general para aprender, razonar y resolver problemas en diferentes ámbitos.
¿Cuál es la diferencia entre AGI e inteligencia artificial fuerte?
Ambos términos suelen utilizarse de forma similar, aunque algunas fuentes introducen matices. AGI suele referirse a sistemas con capacidades generales capaces de adaptarse a múltiples tareas.
¿Cuál es la diferencia entre AGI y superinteligencia artificial?
La AGI se asocia con capacidades generales comparables a las humanas. La superinteligencia artificial describe un sistema teórico que superaría ampliamente las capacidades humanas en múltiples ámbitos.
¿Cuándo llegará la inteligencia artificial general?
No existe consenso sobre cuándo podría desarrollarse una AGI, ni sobre si los enfoques actuales permitirán alcanzarla. Las estimaciones varían considerablemente y no puede establecerse una fecha fiable.
¿Qué impacto podría tener la AGI en las empresas?
Una AGI podría ampliar significativamente la automatización, el análisis y la toma de decisiones en diferentes áreas de una empresa. Sin embargo, como todavía no existe una AGI plenamente funcional, su impacto real continúa siendo hipotético.
La inteligencia artificial general continúa siendo uno de los grandes objetivos de investigación dentro del sector tecnológico, pero no hace falta esperar a su posible llegada para obtener valor de la IA. Las empresas ya pueden automatizar procesos, conectar agentes con sus sistemas de gestión, analizar datos y mejorar tareas operativas con las tecnologías actuales.
Si quieres estudiar qué aplicaciones tienen sentido para tu organización y cómo integrarlas con tus procesos actuales, puedes conocer la consultoría de inteligencia artificial para empresas de Process Control o contactar con nuestro equipo para analizar un caso concreto.