Escrito por Stephan Forseilles , CTO de Easyfairs y presidente del Grupo de trabajo de Innovación Digital de UFI .
Seamos sinceros: la IA ya no nos impresiona tanto como antes. Una vez que nos acostumbramos a chatear con ChatGPT o Claude, generar imágenes con Midjourney, crear vídeos con Runway o hacer deepfakes con HeyGen, nos preguntamos: «¿Y ahora qué?».
No me malinterpreten, estas herramientas son increíblemente útiles. Pero desde el auge de la IA hace uno o dos años, no hemos visto un avance realmente transformador. Estamos atrapados en un bucle: hacemos una pregunta, obtenemos un resultado, la reformulamos, obtenemos un resultado mejor, volvemos a ajustar la pregunta, obtenemos algo ligeramente mejorado… y luego nos excedemos y terminamos con algo inservible. Hay que volver a empezar.
Para quienes usamos LLM en nuestra rutina diaria —resumir documentos, comparar contratos, extraer tareas de las transcripciones de reuniones o responder con cortesía a correos electrónicos cuando preferiríamos enviar insultos— todo se ha vuelto… mundano. Como ir a comprar un helado. Útil, sí. ¿Pero emocionante? En realidad, no. Los LLM generan contenido sólido, pero no nos sirven .
Entran los agentes de IA
Los agentes de IA son sistemas de IA autónomos, adaptables y orientados a objetivos que trabajan de forma independiente para nosotros. Van más allá del modelo «conversacional» de los LLM y pueden realmente hacer cosas.
Tomemos como ejemplo el servicio de atención al cliente. Llevamos años con chatbots en sitios web. Pero los agentes modernos —imagínenlos como chatbots con esteroides— tienen un razonamiento, una comprensión del contexto e incluso una creatividad muy superiores. Pueden realizar acciones significativas, como reservar hoteles, restablecer contraseñas o realizar compras en línea.
Recientemente usé un agente de IA llamado DoBrowser , una extensión de Chrome, para registrarme en un evento. Le pedí: «Regístrame en el evento XXX, pero inventa todos los datos excepto esta dirección de correo electrónico…». Completó datos falsos plausibles, pulsó la casilla «No soy un robot» y completó el registro. Agradable, eficaz, y una pesadilla para la calidad de los datos.
DoBrowser funciona como un asistente personal que controla tu navegador. «Ve» la página web e interactúa con ella, como si fuera un humano (aunque técnicamente, lee el HTML directamente para mayor eficiencia). Otras herramientas como Adept.ai , Rewind.ai y PixieBrix hacen cosas similares: automatizan tareas repetitivas en el navegador o en todo el sistema (algunas pueden controlar la pantalla, el teclado y el ratón).
Agentes más simples: Tareas de ChatGPT y GPT personalizados
OpenAI introdujo recientemente ChatGPT Tasks , que permite programar tareas basadas en IA. Por ejemplo, puedes pedirle que busque noticias en la web a diario sobre un tema específico y te envíe un resumen; ya no tendrás que buscar en boletines o feeds RSS. Ideal para mantenerse informado o encontrar inspiración para tu blog (y sí, también puede escribirlas… pero esa es otra historia).
Los agentes pueden seguir siendo conversacionales; solo necesitan ser especializados y estar orientados a objetivos. De eso se trata el GPT personalizado . Se le asigna a ChatGPT un rol y un conjunto de instrucciones (p. ej., «Usted es un agente de soporte técnico para el software XXX. Guíe a los usuarios con esta documentación…»). Actúa como un experto y puede mejorar continuamente en función de las interacciones.
Otras plataformas que ofrecen capacidades de agentes personalizados similares son Claude de Anthropic, Gemini Agents de Google, Microsoft Copilot Studio y Amazon Bedrock Agents.
Cada uno le permite crear agentes adaptados a tareas o dominios de conocimiento específicos.
Agentes sin código: Zapier, Make, n8n
Una forma sencilla de crear agentes sencillos es mediante plataformas sin código como Zapier , Make o n8n . Estas herramientas permiten activar flujos de trabajo de IA según programaciones temporales, eventos (como envíos de formularios o actualizaciones de hojas de cálculo) o llamadas externas (también conocidas como «webhooks»).
Por ejemplo, cuando se agrega un nuevo expositor a mi hoja de Google, ChatGPT puede:
- Obtenga información sobre su producto desde su sitio web
- Escribe un mensaje de “Gracias” personalizado
- Generar un vídeo usando mi avatar de IA
Se puede añadir fácilmente otro paso para enviar el video por correo electrónico, WhatsApp u otro canal. Todo sin escribir ni una sola línea de código.
Este es solo un ejemplo. Se pueden realizar automatizaciones mucho más avanzadas. Y todo esto se puede hacer por menos de 100 € al mes en herramientas.
Por qué son importantes los agentes
Por eso me entusiasman tanto los agentes de IA y sigo probando e implementando nuevos. A veces olvido que configuré uno y me llevo una grata sorpresa cuando completa una tarea que no recordaba haber asignado.
Probablemente ya tenga en mente docenas de casos de uso, tanto profesionales como personales, en los que los agentes podrían ahorrar tiempo, aumentar la productividad o simplemente eliminar la fricción repetitiva de su día.
La IA y los LLM no van a desaparecer. De hecho, apenas están comenzando. Invertir un poco de tiempo cada semana en aprender y experimentar con agentes vale la pena.
¿Quieres empezar a trabajar? YouTube está lleno de tutoriales gratuitos increíbles sobre cómo crear y usar agentes. Y, por supuesto, tu LLM favorito (ya sea ChatGPT, Claude, DeepSeek, Gemini, Grok u otros) puede ser tu tutor personal. ¡Solo pregúntalo!