Agentes de inteligencia artificial: ¿con qué se come eso?

¿Para qué usamos realmente la inteligencia artificial?

Antes de hablar de agentes, vale la pena mirar cómo utilizamos actualmente herramientas como ChatGPT.

Un estudio de OpenAI basado en el análisis de 1,5 millones de conversaciones encontró que aproximadamente tres cuartas partes de las conversaciones de los usuarios estaban relacionadas con tres grandes categorías: orientación práctica, búsqueda de información y escritura.

Y esto resulta bastante interesante porque refleja algo que vemos todos los días.

Agentes de IA para obtener información y aprender

Uno de los usos más frecuentes consiste simplemente en preguntar.

“Explícame esto.”

“¿Cómo funciona aquello?”

“¿Cuál es la diferencia entre SEO y SEM?”

“¿Cómo puedo mejorar mi estrategia de marketing?”

“Explícame este contrato.”

“¿Qué significa este concepto?”

La inteligencia artificial se ha convertido en una especie de asistente de consulta permanente.

Y esto tiene una enorme importancia para emprendedores y profesionales porque reduce el tiempo necesario para comenzar a investigar un tema.

Pero hay una advertencia: obtener información rápidamente no significa automáticamente obtener información correcta.

Aquí entra nuevamente el criterio humano.

Agentes de IA para escribir, crear y producir

El segundo gran territorio es la creación: textos para redes sociales, correos electrónicos, artículos, guiones, ideas publicitarias, propuestas comerciales, descripciones de productos, traducciones, resúmenes y muchas otras tareas.

En marketing, esto ha producido una verdadera explosión, la IA ha reducido considerablemente el tiempo necesario para producir determinados tipos de contenido.

Pero producir más contenido no significa necesariamente producir mejor marketing.

Ese detalle parece pequeño, pero es gigantesco.

Agentes de IA para planificar y ejecutar tareas

El tercer territorio es probablemente el que más nos interesa cuando hablamos de agentes.

La IA puede ayudarnos a organizar proyectos, crear planes, analizar información, estructurar procesos y tomar decisiones dentro de un contexto determinado.

Aquí comienza el salto desde:

“Haz esto por mí.”

hacia:

“Encárgate de este proceso y avanza hasta alcanzar este objetivo.”

Y ahí es donde aparecen los agentes.

¿Cómo se convierte ChatGPT en un agente de inteligencia artificial?

Aquí hay una confusión muy común. ChatGPT, Claude o Gemini no son necesariamente “el agente” que hace todo por arte de magia; son modelos y plataformas de inteligencia artificial que pueden formar parte de un sistema de agentes de IA.

Podemos pensar en ellos como el cerebro.

Pero un cerebro necesita sentidos, memoria, herramientas y la capacidad de interactuar con el mundo.

Un agente normalmente necesita varios elementos:

• Un objetivo: qué queremos conseguir.
• Instrucciones: cómo debe comportarse.
• Un modelo de IA: por ejemplo, un modelo de OpenAI, Anthropic o Google.
• Información: documentos, bases de datos, páginas web, hojas de cálculo, etc.
• Memoria o contexto: información que necesita conservar durante el proceso.
• Herramientas: aplicaciones y servicios con los que puede interactuar.
• Un flujo de trabajo: la secuencia lógica que conecta todas esas piezas.
• Reglas y límites: qué puede y qué no puede hacer.
• Supervisión humana: especialmente cuando las acciones tienen consecuencias importantes.

Por eso, construir un agente puede implicar bastante más que abrir ChatGPT y escribir un buen prompt.

¿Necesito saber programar para crear un agente de IA?

Esta es otra pregunta que aparece rápidamente cuando uno comienza a investigar sobre agentes.

La respuesta corta es: no necesariamente, pero los conocimientos técnicos ayudan muchísimo.

Actualmente existen plataformas no-code y low-code que permiten construir determinados agentes y automatizaciones mediante interfaces visuales, conectando aplicaciones y servicios sin tener que programar todo desde cero.

Sin embargo, cuando el proyecto se vuelve más complejo, es posible que necesitemos trabajar con APIs, webhooks, JSON, bases de datos, autenticación o pequeños fragmentos de código.

Y aquí aprendí otra cosa importante mientras experimentaba con estos sistemas:

No necesariamente tienes que ser programador, pero conviene entender qué está haciendo el código.

Incluso cuando utilizamos herramientas visuales como n8n, puede llegar un momento en el que necesitemos modificar una expresión, interpretar un JSON, conectar una API o solucionar un error técnico.

Por eso, para construir agentes profesionales existen diferentes niveles de conocimiento.

Puedes comenzar utilizando herramientas no-code y luego avanzar hacia plataformas low-code.

Y cuando las necesidades aumentan, puedes incorporar conocimientos de programación o trabajar con un desarrollador.

Lo importante es entender que la inteligencia artificial no elimina la necesidad de conocimientos técnicos; en muchos casos cambia el tipo de conocimiento que necesitamos.

Para un profesional de marketing, diseño o negocios, esto puede significar que no necesitamos convertirnos en programadores, pero sí necesitamos desarrollar suficiente alfabetización tecnológica para entender cómo funcionan las herramientas que estamos utilizando.

Y cuando el proyecto lo requiera, contar con una persona especializada en programación puede ahorrar muchísimo tiempo y evitar errores.

Agentes de IA y flujos de trabajo

Aquí quiero hacer una reflexión personal.

Cuando comencé a investigar este tema, encontré algo que me resultó familiar: muchos agentes funcionan alrededor de flujos de trabajo.

Y esto tiene sentido para quienes hemos trabajado con marketing digital.

Si alguna vez has creado un funnel de ventas, una automatización de email marketing o un proceso de captación de leads, probablemente ya tienes cierta familiaridad con esta lógica:

Entrada → decisión → acción → siguiente paso → resultado.

Por eso, aunque ClickFunnels no es un agente de inteligencia artificial, la experiencia trabajando con funnels puede ayudarte a comprender cómo se estructura un proceso automatizado.

La diferencia es que un funnel tradicional normalmente sigue una lógica mucho más predefinida.

Un agente puede incorporar inteligencia artificial para interpretar información, decidir entre diferentes caminos y adaptar sus acciones al contexto.

En otras palabras:

Un workflow tradicional sigue instrucciones. Un sistema agentic puede utilizar IA para decidir qué hacer dentro de esas instrucciones y objetivos.

Herramientas como n8n están precisamente construyendo ese puente entre inteligencia artificial y automatización. n8n permite conectar modelos de IA con cientos de servicios, incorporar lógica tradicional, herramientas, memoria y puntos de aprobación humana dentro de un mismo flujo.

¿Qué necesito para crear un agente de IA?

Aquí viene la parte que muchas publicaciones sobre inteligencia artificial suelen pasar por alto.

Crear un agente no empieza con:

“Quiero un agente.”

Empieza con:

“Tengo este problema y quiero conseguir este resultado.”

Parece una diferencia semántica.

No lo es.

Agentes de IA necesitan un objetivo concreto

Supongamos que tienes una empresa y dices:

“Quiero un agente de marketing.”

Eso no es suficiente.

¿Qué debería hacer?

¿Buscar clientes?

¿Responder emails?

¿Crear contenido?

¿Analizar competidores?

¿Encontrar oportunidades de venta?

¿Preparar campañas?

¿Analizar métricas?

¿Actualizar una base de datos?

¿Todo lo anterior?

Si intentamos hacer todo al mismo tiempo, probablemente terminaremos construyendo una criatura digital bastante complicada que hace muchas cosas regulares sin resultados claros o información poco definida.

Es mucho mejor comenzar con un problema específico.

Por ejemplo:

“Quiero identificar empresas que podrían necesitar servicios de diseño web y marketing, analizar cuáles son relevantes y organizar las oportunidades para desarrollar una estrategia comercial.”

Eso sí es un objetivo.

Y aquí es donde mi propia experiencia reciente experimentando con agentes me ha servido para entender mejor el proceso.

Mi experiencia creando agentes de IA para generar oportunidades de negocio

Yo también soy nuevo en experimentar con agentes de inteligencia artificial.

Actualmente estoy explorando cómo implementar agentes para diferentes acciones y procesos relacionados con mi trabajo y con algunos proyectos para clientes.

Uno de los usos que estoy investigando está relacionado con la identificación de nuevas oportunidades de negocio y generación de leads a través de LinkedIn.

La idea no es simplemente buscar contactos, sino desarrollar un proceso que permita identificar empresas y profesionales que puedan necesitar servicios de diseño gráfico, diseño web, marketing y consultoría, analizar sus necesidades y organizar esa información para posteriormente desarrollar una estrategia de contacto.

Y aquí descubrí algo importante.

Para construir un agente de este tipo no basta con decirle a ChatGPT:

“Busca clientes por mí.”

Necesitamos construir un sistema alrededor de la inteligencia artificial.

En ese proceso pueden intervenir herramientas como Google Drive, documentos, almacenamiento de información, automatización con n8n y otras tecnologías que permiten conectar diferentes partes del proceso.

La inteligencia artificial puede analizar la información, pero necesita herramientas que le permitan acceder a ella, organizarla y, dependiendo del caso, ejecutar determinadas acciones.

Por eso, cuando comenzamos a construir un agente, la pregunta no debería ser solamente qué modelo de IA vamos a utilizar.

También debemos preguntarnos:

¿Con qué herramientas va a trabajar? ¿Qué información necesita? ¿Dónde se almacenará? ¿Qué acciones podrá ejecutar? ¿Y qué nivel de supervisión humana vamos a mantener?

¿Por qué necesitamos tantas herramientas para crear un agente?

Aquí aparece una pregunta muy lógica:

¿Por qué necesito tantas cosas si tengo ChatGPT?

Porque ChatGPT (o Gemini, o Claude) puede ser una parte fundamental del sistema, pero no necesariamente es todo el sistema.

Imaginemos nuevamente un agente para identificar oportunidades de negocio.

La inteligencia artificial puede analizar una empresa o una oportunidad.

Pero para hacerlo de manera automatizada, necesitamos conseguir esa información.

Después necesitamos guardarla.

Después compararla con nuestros servicios.

Después decidir si es relevante.

Después generar determinada información.

Después quizá guardar el resultado.

Y en algunos casos necesitaríamos interactuar con otras aplicaciones.

Ese conjunto de conexiones es lo que convierte una conversación con IA en un proceso automatizado mucho más completo.

• La IA aporta inteligencia.
• Las herramientas aportan acceso.
• El workflow aporta estructura.

Y el objetivo determina hacia dónde vamos.

Agentes de IA no significan “automatizarlo todo”

Esta es probablemente una de las reflexiones más importantes de todo este artículo.

Existe una tendencia a pensar que mientras más automatización tengamos, mejor.

No necesariamente.

Imaginemos que automatizamos una estrategia de marketing equivocada.

Ahora tendremos una estrategia equivocada funcionando 24 horas al día.

Eso no es eficiencia, eso es equivocarse con mayor velocidad.

Por eso considero que una de las primeras preguntas antes de construir un agente debería ser:

¿Qué estrategia quiero apoyar con este agente?

Si no existe una estrategia clara, el agente puede ser técnicamente impresionante y comercialmente inútil.

Puedes tener un Ferrari.

Pero si no sabes a dónde vas, solamente tendrás un Ferrari dando vueltas por la ciudad.

Y eso no es exactamente una estrategia de marketing.

El agente de inteligencia artificial necesita estrategia

Esta es una de las conclusiones a las que he llegado mientras experimento con estas herramientas.

Un agente necesita un objetivo claro, pero ese objetivo debe formar parte de una estrategia.

Por ejemplo:

Objetivo: conseguir nuevos clientes.

Eso todavía es demasiado amplio.

Podríamos convertirlo en:

Objetivo: identificar empresas de Miami que podrían necesitar servicios de diseño gráfico, diseño web o marketing.

Y luego:

Estrategia: identificar empresas dentro de determinados sectores, analizar su presencia digital, detectar oportunidades y preparar información para una posible prospección comercial.

Ahora sí tenemos algo que un sistema puede ayudar a ejecutar.

La diferencia entre ambos planteamientos es enorme.

La inteligencia artificial puede hacer muchas cosas, pero no necesariamente sabe cuál de todas esas cosas debería hacer por tu negocio.

Eso sigue siendo responsabilidad nuestra.

¿Los agentes de IA son gratuitos?

Aquí también hay que quitarle un poco de maquillaje al asunto.

Sí, existen posibilidades gratuitas para comenzar a experimentar.

Puedes utilizar versiones gratuitas de determinadas plataformas, herramientas de automatización con opciones gratuitas y diferentes servicios que permiten crear prototipos sin pagar inicialmente.

Pero eso no significa que todo el ecosistema de agentes de IA sea gratuito.

A medida que aumenta la cantidad de tareas, las automatizaciones, el número de consultas, el almacenamiento, las integraciones y la necesidad de modelos más capaces, aparecen costos.

Y las cuentas pagas pueden ofrecer acceso a modelos más potentes, mayores límites, mejores herramientas o funciones adicionales.

Por eso mi recomendación es: Primero valida el concepto y después invierte.

No pagues cinco plataformas porque viste cinco videos en YouTube diciendo que “necesitas estas cinco herramientas”.

Primero demuestra que el agente resuelve un problema real.

Después, optimiza el sistema y finalmente calcula cuánto te cuesta y cuánto valor produce.

ChatGPT, Claude y Gemini: ¿cuál es mejor?

Aquí entramos en un terreno peligroso porque la respuesta sencilla sería:

“El mío.”

Pero esa respuesta no sería muy útil.

ChatGPT, Claude y Gemini son plataformas y modelos que evolucionan rápidamente.

No existe una respuesta permanente a la pregunta de cuál es “el mejor”.

Depende de la tarea.

Una plataforma puede ser especialmente conveniente para determinadas tareas de escritura o análisis. Otra puede tener ventajas para programación, contexto o determinados flujos. Otra puede integrarse de manera especialmente natural con un ecosistema concreto.

Por eso, cuando hablamos de agentes, la pregunta más interesante no debería ser:

“¿Cuál IA es mejor?”

Sino:

“¿Qué combinación de modelo, herramientas, datos y automatización resuelve mejor mi problema?”

Ese cambio de pregunta es fundamental.

Agentes de IA y el futuro del marketing

Aquí es donde el tema comienza a ponerse realmente interesante.

McKinsey estima que los sistemas de IA agentic podrían llegar a intervenir en una parte muy significativa de las actividades actuales de marketing, incluyendo generación de contenido, pruebas de audiencias y planificación de medios. La consultora estima que estos sistemas podrían acelerar determinados procesos de creación y ejecución de campañas entre 10 y 15 veces.

Pero hay que leer estos datos con cuidado.

No significa que dentro de poco el departamento de marketing desaparecerá.

Significa que muchas tareas que actualmente requieren intervención humana podrían comenzar a ejecutarse mediante sistemas automatizados y agentes.

Y esto cambia el papel del profesional, en lugar de pasar todo el día produciendo tareas repetitivas, el profesional puede dedicar más tiempo a:

• estrategia;
• creatividad;
• análisis;
• posicionamiento;
• investigación;
• decisiones;
• relaciones con clientes;
• construcción de marca.

La IA puede encargarse de una parte creciente del trabajo operativo, pero alguien tiene que decidir qué trabajo vale la pena hacer.

La inteligencia artificial no sustituye el criterio humano

Esta es, para mí, la conclusión más importante. Un agente puede ser muy bueno y:

• Puede analizar información.
• Puede escribir.
• Puede organizar.
• Puede comparar.
• Puede automatizar.
• Puede tomar determinadas decisiones.

Pero eso no significa que debamos entregarle el volante y salir a tomar café. La experiencia humana sigue siendo fundamental.

Necesitamos aplicar:

Criterio, sentido común, experiencia y conocimiento del contexto.

Porque un agente puede ejecutar perfectamente una instrucción incorrecta.

También puede interpretar mal una información.

Puede encontrar un dato incorrecto.

Puede tomar una decisión que técnicamente parece lógica, pero comercialmente no tiene sentido.

Y puede hacerlo mucho más rápido que nosotros. Por eso, en determinados procesos, debemos mantener al humano dentro del circuito.

La pregunta no debería ser:

“¿Cómo elimino al humano?”

Sino:

“¿En qué parte del proceso la inteligencia artificial puede ayudar al humano a trabajar mejor?”

Entonces, ¿con qué se come un agente de inteligencia artificial?

Después de investigar y comenzar a experimentar personalmente con ellos, mi respuesta sería bastante sencilla.

Un agente de inteligencia artificial se “come” con:

objetivos + estrategia + inteligencia artificial + datos + herramientas + automatización + supervisión humana.

Y, en algunos casos, una buena dosis de paciencia.

Porque construir un agente no siempre es tan sencillo como lo presentan algunos videos de redes sociales.

La tecnología está avanzando rápidamente, pero eso no significa que tengamos que correr detrás de cada nueva palabra de moda.

1. Primero debemos identificar el problema.
2. Después definir el objetivo.
3. Luego diseñar la estrategia.

Y solamente después decidir si necesitamos un agente.

Ese orden es importante.

Porque no necesitamos agentes de inteligencia artificial porque estén de moda.

Necesitamos agentes cuando pueden ayudarnos a resolver un problema concreto de una manera mejor, más rápida, más económica o más escalable.

Mi recomendación final sobre los agentes de IA

Si eres emprendedor, profesional de marketing o dueño de una pequeña empresa, mi recomendación es comenzar pequeño.

No intentes construir “el gran agente que manejará toda la empresa”.

Busca primero una tarea repetitiva.

Una tarea que consuma tiempo.

Una tarea que tenga un resultado fácilmente medible.

Y pregúntate:

¿Puede la inteligencia artificial hacer una parte de este proceso?

Si la respuesta es sí, entonces podemos comenzar a diseñar el flujo.

Eso fue precisamente lo que estoy haciendo yo.

Estoy experimentando, aprendiendo y construyendo mis propios agentes para entender no solamente cómo funcionan técnicamente, sino también cómo pueden convertirse en herramientas útiles para marketing, diseño y negocios reales.

Porque una cosa es saber construir un agente.

Y otra muy diferente es saber para qué construirlo.

Y en marketing, esa diferencia puede valer mucho dinero.

¿Necesitas ayuda con marketing, diseño o inteligencia artificial?

Soy Carlos Apitz, diseñador gráfico y profesional de marketing, y durante años he trabajado en comunicación visual, branding, publicidad, diseño digital y estrategias de marketing.

Mi trabajo también incluye coordinación de proyectos, asesoría y consultoría de marketing, diseño web y desarrollo de soluciones de comunicación para empresas y emprendedores.

Ahora estoy incorporando la inteligencia artificial y la automatización a estos procesos, no como sustitutos de la creatividad, la experiencia y el criterio profesional, sino como herramientas que pueden ayudarnos a desarrollar procesos más eficientes y encontrar nuevas oportunidades de negocio.

Si estás pensando en utilizar inteligencia artificial en tu negocio y no sabes por dónde comenzar, podemos analizar primero qué necesitas realmente y después determinar si una automatización, un workflow o un agente de IA tiene sentido para tu caso.

Puedes conocer más sobre mi trabajo y mis servicios en carlosapitz.com y linkteam305.com.

También puedes encontrarme en LinkedIn para seguir mis publicaciones y conversaciones sobre diseño, marketing, inteligencia artificial, tecnología y desarrollo de negocios.

Y ahora quiero conocer tu opinión.

¿Ya utilizas agentes de inteligencia artificial en tu trabajo o negocio?

¿Has construido alguno?

¿O todavía estás en la etapa de preguntarte, como yo al principio:

“¿Y con qué se come eso?”

Déjame tus comentarios después de este artículo. Me interesa conocer qué estás haciendo, qué problemas estás tratando de resolver y qué experiencias has tenido con los agentes de IA.