¿Es una IA capaz de gestionar una empresa o sustituir a todo mi equipo? Esta es una de las preguntas con las que me encuentro cuando la gente detecta que tengo cierta experiencia y controlo sobre todo lo que tiene que ver con la Inteligencia Artificial.
Porque si, la IA es capaz de escribir textos, analizar documentos, generar imágenes, programar aplicaciones y ayudarnos a tomar decisiones. En esto creo que estaremos bastante de acuerdo pero, a día de hoy, estamos entrando en una nueva etapa, la de los Agentes de Inteligencia Artificial.
Hasta ahora, la mayoría de las personas utilizábamos la Inteligencia Artificial como una herramienta a la que le pedíamos algo y esperábamos una respuesta. Escribíamos un prompt, obteníamos un resultado y, en mayor o menor medida, utilizábamos esa respuesta para continuar con nuestro trabajo.
¿Porqué los agentes de Inteligencia Artificial cambian las reglas del juego?
Ya no hablamos únicamente de una IA que responde preguntas, sino de sistemas capaces de recibir un objetivo, interpretar el contexto, decidir qué acciones deben realizar y utilizar diferentes herramientas para intentar alcanzar un resultado.
Y digo “intentar” de una forma completamente intencionada. Porque un agente de Inteligencia Artificial no es un empleado digital infalible cercano al unicornio alado capaz de solucionar todos los problemas de nuestra empresa o de nuestro proyecto. Un agente de IA no sustituye mágicamente a un equipo y, mucho menos, convierte un proceso mal diseñado en uno eficiente por el simple hecho de añadirle Inteligencia Artificial.
En este post te contaré qué es un agente de Inteligencia Artificial, cómo funciona, en qué se diferencia de una automatización tradicional y cómo puedes utilizar agentes de IA para crear valor real dentro de una empresa sin dejarte arrastrar por el humo o las modas.
¿Qué es un agente de Inteligencia Artificial?
Un agente de Inteligencia Artificial es un sistema capaz de recibir un objetivo, analizar TODA la información disponible, tomar ciertas decisiones y ejecutar una serie de acciones para INTENTAR completar una tarea.
La diferencia principal frente a una Inteligencia Artificial generativa tradicional está en la capacidad de actuar, buscarse la vida y tomar decisiones en el proceso de completar la tarea que se le ha pedido.
Cuando utilizas un chat de IA convencional como pueden ser ChatGPT o Gemini, normalmente eres tú quien dirige el proceso. Haces una pregunta, revisas la respuesta, aportas nueva información y decides cuál debe ser el siguiente paso.
En un sistema agéntico, parte de ese proceso puede delegarse.
Por ejemplo, en lugar de pedirle a una IA que redacte un correo, podrías pedirle que revise los mensajes recibidos, identifique cuáles contienen una solicitud comercial, busque información sobre esas empresas, prepare una respuesta personalizada y deje los correos guardados como borradores para que una persona los revise.
El agente no se limita a generar un texto. Tiene un objetivo, consulta diferentes fuentes de información, utiliza herramientas y completa una secuencia de acciones.
Pero ¡MUCHO OJO CON ESTO!
Que un sistema pueda actuar de una forma más autónoma no significa que debamos permitirle hacer cualquier cosa sin supervisión.
La autonomía no es un interruptor que sólo puede estar encendido o apagado. Es más bien un termostato que tenemos que regular en función de la importancia de la tarea, el riesgo asociado y la capacidad del sistema para recuperarse de un posible error.
¿Cómo funciona un agente de IA?
Aunque así contado y visto con cierta distancia, un sistema agéntico pueda parecer algo casi mágico, los angentes de IA suelen estar formado por una combinación de elementos bastante comprensibles y que no escapan a los conceptos básicos necesarios que te permiten controlar cualquier inteligencia artificial o, sistema de inteligencia artificial.
En primer lugar, necesita un objetivo.
Ese objetivo puede ser tan sencillo como clasificar las solicitudes recibidas por el equipo de atención al cliente o tan complejo como investigar un mercado, detectar oportunidades de negocio y preparar un informe con las conclusiones o llevar una idea desde cero hasta crear un producto mínimo viable. El límite está en nuestra capacidad de imaginar como el valor fundamental de los agentes de inteligencia artificial pueden ayudarnos a cumplir nuestro objetivi.
Una vez que tenemos el objetivo, viene una de las partes donde más fallamos las personas a la hora de relacionarnos con la Inteligencia Artificial, ya sea agéntica o una IA generativa tradicional. Todas las IA necesitan un buen contexto. Es decir, información sobre la empresa, sus productos, sus usuarios, sus procesos, las reglas que debe respetar... En definitiva, un conocimiento profundo que sirva para no sólo cumplir el objetivo que le hemos marcado si no poder hacerlo de la forma correcta.
Además, en ese punto de generar contexto, un agente de IA puede tener acceso a diferentes herramientas. Por ejemplo, un buscador, una base de datos, el correo electrónico, el CRM de la empresa, una hoja de cálculo o una aplicación interna que le permita retroalimentarse de la información necesaria para poder cubrir nuestros objetivos y expectativas sobre el resultado esperado.
A partir de estos elementos, el sistema planifica y ejecuta diferentes acciones hasta obtener un resultado o llegar a un punto en el que necesita la intervención de una persona para que le valide o, le de más contexto, para continuar con su tarea.
En conclusión, podríamos resumir el proceso de una IA agéntica de la siguiente manera:
Objetivo → contexto → decisión → acción → revisión del resultado.
Lo verdaderamente interesante es que este ciclo puede repetirse varias veces y no ser lineal. Como te mencionaba unas líneas más arriba, el agente puede detenerse, por ejemplo, en la parte de contexto y ejecutar algunas acciones necesarias para que ese contexto crezca y le ayude a cumplir mejor con el objetivo final que le hemos definido.
Un ejemplo sencillo: Imagina un agente encargado de investigar posibles clientes. Primero podría buscar empresas que cumplan determinados criterios. Después revisaría sus páginas web, identificaría su actividad, comprobaría si encajan con el perfil de cliente ideal y, finalmente, prepararía una lista priorizada.
Si durante el proceso descubre que una empresa no cumple los requisitos, puede descartarla y continuar con la siguiente.
Esto hace que los agentes sean especialmente útiles en tareas que requieren varios pasos, diferentes fuentes de información y pequeñas decisiones intermedias.
¿Un agente de IA es lo mismo que una automatización?
La respuesta corta es no, aunque ambos conceptos pueden trabajar juntos.
Una automatización tradicional sigue unas reglas definidas previamente. El proceso siempre sigue el mismo camino. Si ocurre A, el sistema ejecuta B.
Por ejemplo: cuando una persona rellena un formulario, guarda sus datos en el CRM y envía un correo de confirmación.
Sin embargo, Un agente de Inteligencia Artificial tiene una mayor capacidad para interpretar situaciones que no son exactamente iguales y decidir cuál puede ser el siguiente paso y, detectar incluso, si ese siguiente paso requiere de una intervención humana o no.
Por ejemplo, podría analizar el mensaje escrito en el formulario, detectar la intención del usuario, valorar la urgencia de la solicitud y decidir a qué persona o departamento debería asignarla.
La automatización de procesos es un mecanísmo ideal para eficientar los procesos de las empresas cuando estos son predecibles y se conocen a la perfección las reglas que lo definen y queremos ejecutar ese proceso una y otra vez de una forma mucho más eficiente, y muchas veces económica, para la empresa.
Los agentes son interesantes cuando existe cierta variabilidad, cuando la información no está completamente estructurada o cuando es necesario tomar pequeñas decisiones durante el proceso.
Por eso te sugiero que, si estás leyendo este post porque quieres implantar un sistema de agentes de IA en tu empresa, negocio o emprendimiento, valores muy bien, en primer lugar que es lo que realmente necesitas ya que los agentes de IA utilizados para hacer simples automatizaciones de procesos es como matar moscas a cañonazos. Además de que la factura que te pasen por montar un agente de IA no va a ser precisamente pequeña.
Por lo tanto, analiza bien tu caso o pide a un experto por ejemplo en Diseño de Producto especializado en IA que analice bien tu caso ya que, si una regla sencilla resuelve el problema de forma fiable, no necesitas añadir una capa de Inteligencia Artificial. Estarías incrementando el coste, la complejidad y la incertidumbre sin obtener necesariamente más valor.
¿Para qué puede utilizar una empresa los agentes de IA?
El valor fundamental de los agentes de inteligencia artificial aparece cuando ayudan a reducir el esfuerzo de una tarea, mejoran la calidad de un resultado, aceleran un proceso o permiten hacer algo que antes no era viable por un sistema informático porque su complejidad requería de una persona evaluando un montón de variables para tomar decisiones.
Los agentes pueden utilizarse prácticamente en cualquier área de una empresa y pueden llegar a resolver prácticamente cualquier problema que te plantees. PERO antes de detallarte algunas áreas donde se pueden utilizar los agentes de IA para una empresa, me veo en la necesidad moral de remitirme al punto anterior. Analiza bien si realmente necesitas un agente de IA para tu empresa o una simple automatización ya que, te ahorrará muchos disgustos, quebraderos de cabeza y dinero para tu empresa... avisado quedas 🙃
Ahora si, veamos algunos ejemplos.
Agentes de IA para investigar mercados
Un agente puede buscar información sobre un sector, analizar competidores, detectar patrones y organizar los resultados para facilitar su revisión.
Esto no sustituye una investigación de mercado profesional, pero puede ayudarnos a construir una primera imagen del terreno y detectar preguntas que merezca la pena investigar con mayor profundidad.
La clave está en no confundir información con conocimiento.
El agente puede recopilar cientos de datos, pero una persona sigue teniendo que valorar qué significan, cómo afectan a la empresa y qué decisiones pueden tomarse a partir de ellos.
👉 TRUQUITO: Lo que mucha gente no sabe es que, este caso de uso concreto no hace falta que lo desarrolles en tu empresa, ya ha habido otros que han dedicado el esfuerzo en crear agentes orientados a este fin, un buen uso de herramientas como Perplexity, Gemini o incluso el propio ChatGPT pueden ayudarte a cumplimentar esta tarea ya que, aunque para el usuario medio siguen siendo simples chats, lo que opera estos servicios por debajo es un sistema de agentes... SPOILER: desarrollado por las empresas más grandes del mundo y, al menos mientras escribo estas líneas, con versiones gratuitas de uso.
Agentes para atención al cliente
Un agente puede clasificar solicitudes, recuperar información de la base de conocimiento, preparar respuestas y detectar casos que necesitan la intervención de una persona.
Esto permite que el equipo dedique menos tiempo a las consultas repetitivas y más energía a resolver situaciones complejas.
Pero tenemos que tener muchísimo cuidado.
Un agente que responde incorrectamente a una pregunta sencilla puede generar una pequeña molestia. Un agente que da información equivocada sobre temas sensibles como pueden ser un pago, una cancelación o una condición contractual puede crear un problema mucho más serio.
Por eso es fundamental definir qué puede resolver y que no un agente de IA, hacerle ver claramente qué situaciones debe escalar y qué decisiones nunca puede tomar por sí solo.
Agentes de IA para equipos de producto
Los equipos de producto pueden utilizar agentes para organizar feedback, analizar entrevistas, agrupar solicitudes, detectar problemas recurrentes, preparar documentación generar PRDs para los equipos de tecnología...
Imagina que tienes cientos de comentarios procedentes del soporte, encuestas, entrevistas y reseñas.
Un agente podría agrupar toda esa información, detectar temas comunes y relacionarlos con determinadas partes del producto.
Esto no significa que el agente deba decidir el roadmap.
Priorizar un producto requiere comprender la estrategia, el negocio, las capacidades del equipo, los usuarios y el contexto de la empresa. La IA puede ayudarnos a ordenar las piezas e incluso a crear piezas complejas de información de una forma bastante precisa en cuestión de segundos, optimizando en mucho el flujo de trabajo de un product manager pero, la decisión sigue necesitando criterio y, el criterio, lo siguen poniendo a día de hoy las personas.
Agentes para procesos comerciales
Un agente puede investigar empresas, enriquecer contactos, preparar reuniones o crear borradores personalizados.
El peligro aparece cuando utilizamos esta capacidad para producir mensajes de forma masiva sin aportar ningún valor.
Automatizar el ruido suele conseguir una única cosa... generar más ruido.
Un buen agente comercial debería ayudar a las personas a comprender mejor al cliente y preparar interacciones más relevantes, no convertirse en una máquina de enviar correos que nadie quiere recibir.
Agentes para operaciones internas
También pueden utilizarse los agentes de IA para revisar documentos, actualizar sistemas, preparar informes, comprobar que se han completado determinadas tareas o coordinar información entre diferentes herramientas.
En muchos casos, estas aplicaciones internas son un magnífico punto de partida porque permiten aprender en un entorno más controlado y con menos impacto directo sobre los clientes ya que, al final, se automatizan procesos internos que muchas veces son complejos y un agente puede quitarnos todo el trabajo más técnico de escribir, encontrar la documentación, agregar toda la información diseminada por diferentes plataformas en un único documento...
Este uso de los agentes ayuda lo primero a entender a mucha gente en la empresa el verdadero valor y cómo funcionan estos sistemas. Además, permite a los profesionales en centrarse más en las labores más complejas que requieren de conceptos como la empatía, la visión o la estrategia para una mejor toma de decisiones.
💡 Experiencia Personal: Tanto a nivel profesional como para mis propios proyectos personales, este ha sido uno de los mejores usos en cuanto esfuerzo que supone y la recompensa que recibes que yo he detectado (hasta día de hoy) en las empresas. Construir un pequeño cerebro que sea utilizado por una IA para una empresa, un proyecto concreto o un equipo de trabajo es un ejercicio relativamente fácil de plantear, bastante sencillo de predecir el resultado y el impacto real para la empresa ya que, una vez creado ese cerebro, conectarlo con herramientas como Claude ya cambia de manera exponencial la forma de trabajar de los equipos y las empresas.
Cómo detectar un buen caso de uso para un agente de IA
Uno de los errores más habituales en casi todas las empresas consiste en empezar por la tecnología en vez de plantearnos cuál es el problema real que queremos solucionar y, después, ver cómo la tecnología puede ayudarnos a solucionar ese problema.
En el 95% de las ocasiones la dinámica en las empresas es la siguiente. La empresa descubre una nueva tecnología que es el Santo Grial y la solución a todos los problemas de la empresa, en este momento la moda es herramientas para crear agentes y, automáticamente, se pone a buscar algún lugar donde utilizarla.
En mi experiencia personal, el proceso debería ser justo el contrario. Primero tienes que encontrar un problema relevante y después valorar si un agente de IA es la mejor forma de resolverlo. Es por esto que el Diseño de Producto y un buen diseñador de producto es un rol clave para cualquier empresa.
De hecho, un buen diseñador de producto te hará una serie de preguntas que te ayudarán a detectar si ese caso de uso que tienes en mente es el mejor candidato para implantar un sistema de agentes de Inteligencia Artificial. Pero bueno, como yo soy diseñador de producto experto en innovación e inteligencia artificial, aquí te dejo algunas de las preguntas que yo te haría por si te ayudan a tomar la decisión sobre si tienes que plantear un sistema de agentes en tu empresa:
- La tarea sobre la que quieres aplicar agentes de IA ¿Es una tarea frecuente?
- Esa tarea que tienes detectada ¿Consume una cantidad relevante de tiempo al equipo?
- El cumplimiento de esa tarea ¿Tiene un resultado claro y predecible?
- ¿Es necesario para cumplir con el objetivo de esa tarea consultar varias fuentes de información?
- ¿Existen decisiones intermedias que no pueden resolverse únicamente con reglas fijas?
- ¿Una persona puede revisar el resultado antes de que se produzca un impacto importante?
- ¿Podemos medir si el agente está mejorando realmente el proceso?
Cuantas más respuestas afirmativas tengas, más interesante puede ser el caso de uso.
Pero también debes evaluar el riesgo.
No es lo mismo que un agente se equivoque clasificando una nota interna que permitiéndole realizar una transferencia, borrar información o enviar una comunicación importante a miles de clientes.
El valor potencial y el riesgo tienen que estar siempre encima de la misma mesa y tener un buen equilibrio entre esfuerzo y recompensa.
Cómo crear un agente de IA en una empresa
Repito por si no lo leíste en el punto anterior. Crear un agente no debería empezar conectando herramientas y escribiendo prompts. Debería comenzar definiendo con claridad el proceso que queremos mejorar y, a partir de aquí ya si, cómo creamos un agente de ia:
Define el objetivo
Un objetivo como “mejorar la atención al cliente” es demasiado amplio.
En cambio, “clasificar las solicitudes recibidas y preparar un borrador de respuesta utilizando la base de conocimiento” es mucho más concreto.
Cuanto más claro sea el objetivo, más fácil resultará diseñar el sistema, evaluar su comportamiento y medir sus resultados.
Estudia cómo se hace actualmente
Antes de automatizar un proceso necesitas entenderlo.
Habla con las personas que realizan esa tarea, observa cómo trabajan, identifica qué información utilizan y descubre dónde aparecen las excepciones.
Muchas empresas tienen procesos que parecen sencillos hasta que alguien intenta ponerlos por escrito.
Entonces aparecen decisiones invisibles, conocimientos que sólo tiene una persona y pequeños casos especiales que pueden cambiar completamente el resultado.
Un agente construido sobre un proceso que no comprendemos puede acelerar precisamente aquello que funciona mal.
Limita su campo de actuación
No necesitas construir desde el principio un agente capaz de completar todo el proceso, puedes comenzar con una parte concreta. De hecho, te recomiendo empezar con una pequeña parte del proceso, evaluar el resultado y cuando estemos conformes seguimos con lo siguiente.
Por ejemplo, en lugar de permitirle responder directamente a los clientes, puedes pedirle que clasifique las solicitudes y prepare borradores.
De esta forma, el equipo puede revisar su trabajo, detectar errores y mejorar el sistema antes de aumentar su autonomía.
Es exactamente la misma mentalidad que aplicaría al crear un MVP: generar el mayor aprendizaje posible con el menor esfuerzo y riesgo razonables.
Dale el contexto necesario
Un agente será tan bueno como la información y las instrucciones que tenga disponibles. Es fundamental que le des todo el contexto necesario al agente ya que necesita comprender qué debe hacer, qué no puede hacer, dónde encontrar la información y cuándo debe pedir ayuda.
También es importante que las fuentes estén actualizadas. Si el agente consulta documentación antigua, contradictoria o incompleta, no podemos esperar que produzca resultados fiables.
La Inteligencia Artificial no arregla automáticamente el desorden de una empresa. De hecho, si el cerebro de tu agente está bien montado lo que podrá pasar es que saque a relucir de manera natural muchos de los problemas existentes en la empresa, ya sean organizativos, de documentación, de clarida en los roles, los procesos... en fin, montar un agente de IA es, en si mismo, un ejercicio muy revelador de la realidad de las empresas, los proyectos y los equipos.
Incluye supervisión humana
La supervisión no debería añadirse al final como una medida de emergencia. Tiene que formar parte del diseño del sistema.
Debemos definir qué acciones requieren aprobación, qué errores deben generar una alerta y en qué situaciones el agente tiene que detenerse.
Un buen agente no es el que intenta resolverlo todo si no aquel que sabe reconocer cuándo no tiene suficiente información y necesita la intervención de una persona que pueda aplicar criterio y experiencia al proceso.
Mide los resultados
No tiene sentido decir que un agente funciona bien simplemente porque completa una tarea.
Tenemos que valorar la calidad del resultado, el tiempo ahorrado, el coste del sistema, la cantidad de correcciones necesarias y los posibles errores generados.
Imagina que un agente reduce a la mitad el tiempo necesario para preparar un informe, pero una persona tiene que revisar y rehacer casi todo su contenido. Quizás no estemos ahorrando tanto como parecía.
Las métricas deberían estar relacionadas con el objetivo del negocio, no únicamente con la actividad del agente.
¿Puede un agente de IA sustituir a una persona?
Este es, probablemente, el elefante en la habitación y una de las preguntas que más miedo y expectativas genera en cualquier conversación de café o hilo de reedit o linkedin. Y mi respuesta es clara NO... por ahora.
Y, como no es mi estilo vender humo, mi respuesta es: depende de la tarea, pero diseñar un agente como una copia completa de una persona suele ser un mal punto de partida.
Un puesto de trabajo está formado por muchas actividades diferentes. Algunas son repetitivas, otras necesitan empatía, contexto, experiencia, responsabilidad o capacidad para enfrentarse a situaciones completamente nuevas.
Los agentes pueden asumir determinadas tareas, pero eso no significa que comprendan todo el trabajo ni las consecuencias que rodean a cada decisión.
Creo que es más útil pensar en los agentes como una nueva capacidad dentro del equipo.
Pueden investigar, preparar, clasificar, comprobar y ejecutar ciertas acciones. Las personas pueden aportar criterio, definir objetivos, gestionar excepciones, asumir responsabilidades y tomar decisiones importantes.
El verdadero valor no está necesariamente en sustituir a alguien, sino en diseñar una mejor forma de trabajar entre personas y sistemas de Inteligencia Artificial.
Los riesgos de los agentes de IA
Cuanta más capacidad de acción tiene un sistema, mayor debe ser nuestra responsabilidad al diseñarlo.
Un agente puede utilizar información incorrecta, interpretar mal una instrucción, acceder a datos que no debería consultar o ejecutar una acción equivocada lo que, además puede provocar también un problema difícil de detectar.
Si una IA escribe un texto erróneo, podemos verlo al leerlo. Pero si un agente actualiza cientos de registros silenciosamente, el error puede pasar desapercibido hasta que sus consecuencias sean mucho mayores.
Por eso necesitamos límites, permisos, registros de actividad y mecanismos para revertir acciones cuando sea posible.
Debemos proteger los datos de la empresa y de los usuarios, es por esto que, antes de conectar un agente con documentos internos, correos o bases de datos, tenemos que comprender qué información utilizará, dónde se procesará y quién tendrá acceso a ella.
La velocidad nunca debería servir como excusa para ignorar la seguridad, la privacidad o la responsabilidad.
Empieza pequeño, pero empieza con sentido
Los agentes de Inteligencia Artificial pueden transformar la forma en la que trabajamos, creamos productos y gestionamos empresas pero su valor no reside en que sean nuevos, llamativos o aparentemente autónomos. El valor aparece cuando resuelven un problema real.
Mi recomendación es que empieces por una tarea concreta, frecuente, medible y relativamente segura. Diseña un pequeño agente, permite que trabaje junto a una persona y observa cuidadosamente lo que ocurre.
Evalúa dónde acierta, dónde falla, qué información necesita y cuánto esfuerzo ahorra realmente, Después, podrás decidir si merece la pena aumentar su capacidad de acción, conectarlo con otras herramientas o aplicarlo a procesos más importantes.
En definitiva, un agente de Inteligencia Artificial no es una solución mágica ni un empleado digital que trabaja perfectamente mientras tú duermes.
Es un nuevo tipo de activo dentro de la empresa.
Un agente de Inteligencia Artificial bien diseñado puede reducir trabajo repetitivo, acelerar procesos, mejorar la capacidad de análisis y permitir que las personas dediquen más energía a tomar decisiones y crear valor.
Por contra, un agente de IA mal diseñado puede incrementar la complejidad, multiplicar errores y automatizar procesos que nunca deberían haberse construido de esa forma.
Como ocurre con cualquier innovación, la tecnología es sólo una parte de la ecuación y una herramienta que nos permite alcanzar nuestros objetivos de una forma más sencilla.
El verdadero reto consiste en comprender el problema, diseñar correctamente el sistema y encontrar el equilibrio entre la capacidad de la Inteligencia Artificial y el criterio de las personas.
¿Puede una Inteligencia Artificial sustituir al ser humano en las empresas?
👉 Experiencia personal: pocos días antes de escribir este post tenía una conversación que vinculaba con esto de si una IA nos va a quitar el trabajo y, la persona con la que hablaba me decía algo muy importante. No tenemos tanta claridad en la empresa ni información detallada y documentada como para que la IA pueda hacer nuestro trabajo de extremo a extremo.
Sin duda la persona que me dijo esto sabía muy bien de lo que estaba hablando y conecta muy bien con todo lo que habrás ido viendo en este post y en otros que tengo por ahí. Controlar la IA depende de tres conceptos que por sencillos que por sencillos que puedan ser de entender son muy difíciles de aplicar: Claridad, contexto y comunicación.
Bajo esos tres conceptos cualquier persona o empresa es capaz de controlar cualquier inteligencia artificial, te la vendan como te la vendan. Ya sea un asistente conversacional, una IA generativa o un sistema agéntico de intiligencia artificial.
Además, bajo esta tres premisas bien aplicadas estarás haciendo un buen uso de la inteligencia artificial y podrás sacarle todo el partido a esta tecnología que ha venido a revolucionar el mundo, las empresas y la forma que tenemos de trabajar.
Por lo tanto, si no sabes comunicarle a la IA con claridad tu objetivo y no eres capaz de aportarle el contexto suficiente estarás generando un problema mayor que el que esta tecnología, la vistan como la vistan, es capaz de solucionar.
O sea que, como reflexión final antes de montar un sistema de agentes de IA para tu empresa piensa muy bien si eso es lo que realmente necesitas. Si aún así llegas a la conclusión de que así es, cuestionate si tenéis claro para que lo váis a utilizar y si le podréis dar el contexto suficiente para que os resuelva el problema que tenéis. Si no es así, definid bien el objetivo y trabajar bien en la construcción del contexto y, cuando tengáis todo esto, motad el agente paso a paso, evaluando los resultados, iterando y aprendiendo en el camino.
