Lo que el mercado tecnológico comercializa hoy bajo la etiqueta de "Inteligencia Artificial" o "Agente IA" es, en la gran mayoría de los casos, un Modelo de Lenguaje Grande (LLM) rodeado de automatización programada: instrucciones de sistema preconstruidas (system prompts), lógica hardcodeada, y llamadas a herramientas externas organizadas mediante programación convencional. Este conjunto no constituye una IA que razone, aprenda ni decida de forma autónoma. Es un motor de predicción textual de altísima sofisticación, integrado en una arquitectura de software clásica. Este artículo establece, de forma técnica y epistemológicamente rigurosa, la distinción fundamental entre ambas categorías: los LLMs son interpoladores estocásticos congelados cuya única operación real es predecir el siguiente token —no razonan, no aprenden, no comprenden—; el In-Context Learning es condicionamiento bayesiano efímero, no modificación real del sistema; la "alucinación" no es un error sino el comportamiento base del motor; un "Agente IA" basado en LLM es automatización de procesos robóticos (RPA) orquestada por texto; y el escalado masivo de parámetros ha demostrado empíricamente que no produce razonamiento causal. El artículo concluye definiendo qué propiedades arquitectónicas reales distinguen a una Inteligencia Artificial Agéntica Genuina de la simulación que se vende actualmente.
Eduardo andres Garcia Lecaros (Sat,) studied this question.