Claves para implementar asistentes y agentes de IA
La Inteligencia Artificial sigue evolucionando y ahora el principal cambio radica en la transición desde los asistentes hacia los agentes de IA. Y para ayudarnos a entender este ecosistema, en NEOLAND organizamos una Masterclass junto a Henry Jiménez, CEO y Chief AI Officer de Evolupedia. En ella, desgranó la diferencia entre un asistente y un agente, mostró herramientas en directo y compartió un framework estratégico para que las empresas dejen de «usar» la IA y empiecen a integrarla de forma automatizada.
Asistentes vs Agentes de IA
Henry Jiménez, CEO y Chief AI Officer de Evolupedia, comenzó esta Masterclass aclarando una confusión común: un asistentes y agentes de IA no son lo mismo; responden a necesidades y arquitecturas de software totalmente distintas.
Mientras que los asistentes tradicionales (como ChatGPT, Siri o Alexa) son reactivos y esperan tus órdenes, los agentes son proactivos, razonan de forma independiente, planifican por sí mismos y ejecutan tareas complejas de múltiples pasos.
El Agente: Proactivo y autónomo
Los agentes representan la verdadera transformación digital de los procesos de negocio.
- Cómo funcionan: Son proactivos. El usuario define un objetivo y el agente razona, planifica, se pregunta a sí mismo qué herramientas necesita y ejecuta cadenas de múltiples pasos de forma independiente.
- El estado actual: Aunque su objetivo a largo plazo es la autonomía total, actualmente operan de forma híbrida, encadenando múltiples pasos y requiriendo supervisión humana.
El Asistente: Reactivo y lineal
Modelos como ChatGPT, Claude o Copilot son herramientas maravillosas para la productividad individual, pero su naturaleza es reactiva.
- Cómo funcionan: Esperan de forma pasiva a que el usuario les dé una instrucción (prompt) para reaccionar.
- Limitación: Son lineales; ejecutan una sola tarea a la vez y requieren supervisión humana constante para avanzar al siguiente paso.
| Asistente de IA | Agente de IA |
|---|---|
| Reactivo: responde cuando preguntas | Proactivo: actúa por iniciativa propia |
| Lineal: una tarea a la vez | Autónomo: encadena múltiples pasos solo |
| Supervisado: necesita al humano en cada paso | Independiente: toma decisiones sin supervisión |
| Ejemplo: Claude ai. Copilot | Claude Cowork, Comet, Devin |
Claude para la creación de asistentes y agentes de IA
Durante la sesión, Henry mostró por qué Claude (Anthropic) se ha convertido en el rival más directo y disruptivo de OpenAI, destacando tres características que están redefiniendo el mercado:
Proyectos con memoria compartida
En Claude puedes crear un espacio de trabajo dedicado exclusivamente a un departamento (como Recursos Humanos o Marketing). Al subir archivos, históricos y reglas específicas, el modelo adquiere «memoria de contexto» y deja de responder con generalidades para ajustarse estrictamente a la realidad de la empresa.
Y puedes utilizar «Skills» o habilidades de Claude permiten dotar al asistente de un conocimiento contextualizado y específico para tareas concretas, mejorando significativamente su eficacia. Estas habilidades se crean con instrucciones detalladas y actúan como «manuales» internos que el agente consulta para ejecutar tareas con precisión.
MCP (Model Context Protocol): Conectores nativos
Claude fue el primero en lanzar este protocolo que permite conectar la IA con tus herramientas del día a día (Gmail, Google Drive, Calendar, GitHub o Canva) sin salir de su propia interfaz. La IA ya no solo escribe, sino que interactúa con tus aplicaciones.
Claude CoWork: El agente de escritorio
Es un agente autónomo que se instala en el sistema operativo. Esto transforma el asistente en un agente que colabora directamente en el entorno de trabajo del usuario, realizando tareas complejas. En la Masterclass se le pidió que organizara un escritorio caótico, el agente analizó la pantalla, detectó archivos, creó carpetas de forma inteligente y eliminó lo que no servía, por ejemplo.
Perplexity: Agente de Búsqueda y Navegación IA (Comet)
Perplexity se presenta como un buscador avanzado que integra múltiples LLMs y cuenta con su propio «Agente» llamado Comet. Este agente puede interactuar con navegadores web para realizar búsquedas, navegar por sitios, extraer información y realizar acciones en línea, demostrando una autonomía más allá de la simple respuesta textual.
Así, en esta Masterclass hubo una demostración de un agente navegador a través de Perplexity y su función Comet.
Henry demostró mediante comandos de voz cómo el agente tomaba el control del navegador para entrar en un supermercado online. El agente de forma autónoma introdujo el código postal, navegó por las categorías de productos y fue siguiendo instrucciones para llenar el carro de la compra. También se mostró cómo el agente puede comparar en diferentes sitios y elegir la mejor opción.
Pasos para implementar un Agente de IA en una empresa
Para cerrar la sesión, Henry compartió una guía práctica para las compañías que deseen dar el salto a la automatización agente:
- Mapear procesos repetitivos: Identificar qué tareas hace tu equipo más de 10 veces al día. Ese es tu primer caso de uso ideal.
- Definir el nivel de autonomía: Establece en qué pasos el agente puede actuar solo y en cuáles requiere validación humana. Ver dónde puede fallar y cómo puedo calibrar el riesgo
- Elegir la herramienta correcta: Decidir si se necesita un agente reactivo, un planificador o una orquestación multi-agente.
Estos tres pasos iniciales son los que llevan más tiempo y son el cuello de botella donde la mayor parte de las empresas fallan. Saltarse estas etapas conduce a implementaciones fallidas, ya que la ausencia de un proceso claro y datos de calidad compromete el éxito.
Además, es fundamental iniciar con proyectos de pequeña escala para poder medir y evaluar el desempeño del agente antes de una expansión más amplia. Este enfoque permite identificar fallos, ajustar la autonomía y calibrar el riesgo de manera controlada.
«Si en alguna parte escucháis que os montan agentes o asistentes autónomos perfectos en un mes, desconfiad. No funciona así. Crear los cimientos, limpiar la data y calibrar los filtros de información de una empresa lleva entre 3 y 6 meses en pymes, y hasta dos años en grandes corporaciones. Por eso hay que empezar ya”
En NEOLAND aprendes a utilizar Inteligencia Artificial
La era de los prompts manuales está dando paso a sistemas que piensan y ejecutan de forma coordinada. Ello nos ayuda a ser más rápidos y eficientes, algo que demandan en todas las empresas. Y saber utilizar la Inteligencia Artificial nos puede abrir nuevas oportunidades o ayudarnos a incrementar nuestro salario.
Es por ello que en NEOLAND la Inteligencia Artificial está integrada en el programa de todos nuestros Bootcamps, para que aprendas a aplicarla en cada especialidad.
Y no solo eso, también con todos nuestros Bootcamps, desde ahora, tienes incluido un Máster Profesional en Inteligencia Artificial. Esta formación contiene una base sólida que te enseña a pensar, trabajar y producir con IA. Es completamente a tu ritmo, con videoclases, ejercicios prácticos y proyectos reales.
Por último, en NEOLAND organizamos este tipo de Masterclass, como la impartida por Henry Jiménez, de manera periódica. Nuestro objetivo es que nuestra comunidad no solo use la tecnología del presente, sino que aprenda a diseñar la arquitectura del futuro.
Si quieres más información sobre cómo podemos ayudarte a entrar en el sector tecnológico o dar un salto profesional, rellena este formulario y nos pondremos en contacto contigo para asesorarte sin ningún compromiso.