Cómo crear un agente de IA en 9 pasos

Para crear un agente de IA, combina un modelo de IA con instrucciones claras, las herramientas necesarias para completar una tarea y un flujo de trabajo que le permita decidir qué hacer a continuación.

A diferencia de un chatbot básico, que se limita a responder a tus prompts, un agente de IA puede realizar acciones, comprobar los resultados y seguir varios pasos hasta completar la tarea o necesitar tu intervención.

Estos son los nueve pasos para crear un agente de IA:

1. Define el objetivo del agente. Empieza por una tarea concreta. Decide qué información recibirá el agente, qué resultado debe generar, qué acciones puede realizar y qué condiciones debe cumplir para considerar que la tarea se ha completado correctamente.
2. Elige cómo vas a crearlo. Utiliza una herramienta no-code o un editor visual si buscas una configuración más sencilla. Si necesitas más control sobre el funcionamiento del agente, opta por desarrollarlo con código.
3. Elige el modelo de IA. Busca un modelo que se adapte a la tarea y a tus requisitos en cuanto al uso de herramientas, contexto, velocidad, precisión y coste.
4. Redacta las instrucciones del agente. Indica cuál es su función, cómo debe abordar la tarea, qué reglas debe seguir y cuándo debe detenerse o pedirte ayuda.
5. Conecta el agente a las herramientas y fuentes de datos. Dale acceso a todo lo que necesite para completar la tarea, como herramientas de búsqueda en internet, API, bases de datos, servicios de email u otras aplicaciones.
6. Añade memoria si la necesita. Decide qué información debe recordar mientras completa una tarea y si necesita conservar parte del contexto para futuras sesiones.
7. Crea el bucle de acciones. Configura un proceso que permita al agente elegir una acción, utilizar una herramienta, evaluar el resultado y decidir qué hacer a continuación.
8. Establece límites y reglas de aprobación. Limita los permisos, el acceso a herramientas, el gasto, los reintentos y las acciones de mayor riesgo. Exige aprobación antes de realizar acciones que puedan tener consecuencias importantes.
9. Prueba y mejora el agente. Utiliza tareas realistas, situaciones poco habituales, errores al usar herramientas y entradas potencialmente maliciosas para detectar problemas antes de darle más responsabilidades.

¿Cuáles son los componentes principales de un agente de IA?

Los componentes principales de un agente de IA suelen ser un modelo de IA, instrucciones, herramientas, memoria y un bucle del agente.

Estos componentes permiten al agente entender tu objetivo, decidir qué hacer a continuación, utilizar herramientas o servicios externos, mantener el contexto relevante y seguir trabajando hasta completar la tarea o necesitar tu intervención.

• Modelo de IA. Interpreta tu petición y decide cómo debe responder o actuar el agente. La mayoría de los agentes de IA utilizan modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para este fin.
• Instrucciones. Indican al agente cuál es su función, cómo debe comportarse y qué reglas debe seguir.
• Herramientas. Permiten al agente acceder a información o realizar acciones fuera del modelo de IA, como buscar en internet, consultar una base de datos o utilizar una API.
• Memoria. Mantiene disponible la información relevante mientras el agente trabaja en una tarea y, cuando es necesario, también entre distintas sesiones.
• Bucle del agente. Repite el proceso de decidir qué hacer, realizar una acción, comprobar el resultado y continuar hasta completar la tarea o necesitar tu intervención.

1. Define el objetivo del agente

Empieza por definir qué quieres que haga el agente, no qué tecnología vas a utilizar para crearlo. Un buen objetivo para un agente de IA debe centrarse en una tarea concreta.

Define qué recibirá el agente, qué resultado debe generar, qué información puede utilizar y qué acciones puede realizar.

Por ejemplo, “Crea un agente que se encargue de la atención al cliente” es un objetivo demasiado amplio para resultar útil.

Un objetivo más concreto sería: “Lee las solicitudes de asistencia recibidas, identifica el problema, busca información relevante en una base de conocimientos autorizada y redacta una respuesta para que una persona del equipo de atención al cliente la revise”.

También debes decidir cuándo tendrá que detenerse y dejar la tarea en manos de una persona. En el caso del agente para la bandeja de entrada de atención al cliente, podrías permitirle responder preguntas habituales con la información de una base de conocimientos autorizada, pero exigir que derive a una persona las reclamaciones de facturación y las solicitudes de cambios en las cuentas.

Además, define qué requisitos debe cumplir para considerar que ha realizado correctamente su tarea. En este ejemplo, podría tratarse de identificar bien las solicitudes, utilizar únicamente información autorizada, derivar los casos adecuados y no realizar acciones para las que no tiene permiso.

Antes de crear el flujo de trabajo de IA, comprueba también si realmente necesitas un agente. Si el proceso sigue unas reglas predecibles y siempre consta de los mismos pasos, una automatización convencional suele ser suficiente.

Un agente de IA resulta más útil cuando la tarea implica entradas variables, información no estructurada o decisiones que dependen del contexto. El grado de autonomía que quieras darle para tomar esas decisiones también puede determinar el tipo de agente de IA que necesitas.

2. Elige cómo vas a crear el agente

Si quieres configurar el agente rápidamente y sin apenas programar, opta por una herramienta no-code o un editor visual. Si sabes programar y necesitas controlar mejor su funcionamiento, puedes desarrollarlo con código.

Ten en cuenta tus conocimientos técnicos, la complejidad del flujo de trabajo y el grado de personalización que necesitas.

Las herramientas visuales para crear agentes de IA, como n8n y Make, permiten conectar modelos de IA, herramientas, aplicaciones y distintos pasos de un flujo de trabajo. Esta opción funciona bien si puedes representar visualmente la mayor parte del proceso, pero quieres que el agente siga tomando decisiones durante su ejecución.

Por ejemplo, el flujo de un agente de atención al cliente podría iniciarse al recibir un correo electrónico. A continuación, el agente identificaría la solicitud y decidiría si debe buscar información para preparar una respuesta o derivar el mensaje a una persona.

Si optas por desarrollar el agente con código, podrás crear lógica, integraciones y herramientas personalizadas cuando necesites controlar con mayor precisión su funcionamiento.

Por ejemplo, puedes crear un agente de IA con Python si necesitas un comportamiento que resulte más fácil de desarrollar y mantener mediante código.

Puedes programar toda la lógica o recurrir a un framework para agentes, como LangGraph, CrewAI o el SDK de agentes de OpenAI, para gestionar funciones habituales.

LangGraph permite personalizar flujos de trabajo de agentes y gestionar estados. CrewAI ofrece agentes y flujos, mientras que el SDK de agentes de OpenAI incluye agentes, herramientas, transferencias, sesiones y otras funciones para crear agentes.

3. Elige un modelo de IA

Elige el modelo de IA en función de la complejidad de la tarea, las herramientas que necesite utilizar el agente y la importancia que tengan para ti la velocidad y el coste.

Toma como punto de partida el objetivo que has definido antes. Si el agente solo necesita clasificar mensajes, extraer información o dar formato a respuestas, puede bastar con un modelo rápido y económico como GPT-5.6 Luna de OpenAI.

Si tiene que interpretar solicitudes ambiguas, planificar varios pasos o elegir entre acciones similares, quizá necesites un modelo más avanzado, como GPT-5.6 Sol.

Si el agente utiliza herramientas externas, comprueba si el modelo puede realizar llamadas a herramientas, es decir, si puede elegir la herramienta adecuada y generar la información necesaria para utilizarla. Cuantas más herramientas añadas, más importante será que lo haga de forma fiable, ya que tendrá más opciones entre las que elegir.

Ten en cuenta también cuánta información necesita procesar el modelo a la vez. Una ventana de contexto más amplia permite trabajar con más historial de conversaciones, documentos y resultados anteriores de las herramientas.

Sin embargo, los proveedores de modelos suelen cobrar por tokens, las unidades de texto que procesan. Por tanto, añadir contexto innecesario aumenta tanto el coste como el tiempo de procesamiento. Proporciona al modelo únicamente la información que necesite.

La velocidad y el coste también son importantes porque el agente puede consultar el modelo varias veces para completar una sola tarea. En lugar de evaluar una única petición al modelo, compara cuánto tarda en completar toda la tarea y cuánto cuesta.

Para la primera versión, elige un modelo que pueda completar tus tareas de prueba de forma fiable. Cuando el agente funcione correctamente, prueba modelos más rápidos o económicos para las tareas sencillas y comprueba si puedes reducir costes sin perjudicar el rendimiento.

Por ejemplo, un agente de atención al cliente podría utilizar un modelo más económico para clasificar correos sencillos y otro más avanzado para gestionar solicitudes ambiguas o decidir cuándo debe derivar un caso a una persona.

4. Redacta las instrucciones del sistema

Redacta instrucciones que indiquen al agente cuál es su función, cómo debe completar la tarea, qué reglas debe seguir y cuándo debe detenerse o pedir ayuda.

Empieza por asignarle una función clara. Por ejemplo: “Eres un agente de atención al cliente de ejemplo.com que se encarga de las consultas habituales sobre productos y facturación”.

Cuando redactes tu prompt de IA, convierte los objetivos generales en reglas concretas.

En lugar de pedir al agente que “sea útil”, indícale exactamente qué debe hacer: “Responde a las preguntas habituales sobre productos utilizando la base de conocimientos autorizada. Deriva a una persona las solicitudes de reembolso superiores a 90€ y las solicitudes que impliquen cambiar la titularidad de una cuenta”.

Si la tarea requiere varias acciones, divide las instrucciones en pasos claros. Para el agente de atención al cliente, podrías escribir:

1. Identifica qué necesita el cliente.
2. Busca información relevante en la base de conocimientos autorizada.
3. Redacta una respuesta utilizando únicamente la información que encuentres.
4. Deriva a una persona las solicitudes de cambio de cuenta, las de reembolso superiores a 90€ y aquellas a las que no puedas responder de forma fiable.
5. Devuelve la categoría de la solicitud, el borrador de la respuesta, las fuentes utilizadas y el estado de la derivación.

Indica también qué debe hacer el agente cuando el proceso habitual no funcione. Incluye situaciones como la falta de información, errores en las herramientas, solicitudes que queden fuera de sus funciones o acciones que requieran aprobación.

Si ya dispones de procedimientos escritos, guiones de atención al cliente, preguntas frecuentes o documentos con políticas, utiliza sus reglas y excepciones como punto de partida para redactar las instrucciones del agente.

Procura que las instrucciones sean concretas. Añadir más reglas no mejora automáticamente el agente, sobre todo si se solapan o se contradicen.

5. Conecta el agente a las herramientas

Conecta el agente a las herramientas y fuentes de datos que necesite para completar su tarea. Estas conexiones suelen tener dos funciones.

Algunas permiten acceder a información, por ejemplo, una base de conocimientos, una base de datos o un sistema de gestión de relaciones con clientes (CRM). Otras permiten realizar acciones, como enviar un correo electrónico, actualizar una hoja de cálculo o crear un ticket de soporte.

La forma de conectar estas herramientas dependerá de cómo estés creando el agente.

Algunos creadores de agentes no-code incluyen herramientas integradas, como la búsqueda en internet o en archivos. Para utilizar servicios externos como Gmail, Google Sheets, Slack o un CRM, normalmente tendrás que conectar y autorizar tu cuenta.

En plataformas como n8n o Make, puedes añadir una integración ya preparada y conectar tu cuenta iniciando sesión o proporcionando las credenciales necesarias. Si no existe una integración adecuada, quizá tengas que conectarte al servicio mediante su API.

Si desarrollas el agente con código, puedes programar funciones que realicen tareas concretas o hagan llamadas a distintas API y ponerlas a disposición del agente como herramientas. Asigna a cada herramienta un nombre y una descripción claros para que el agente entienda qué hace y cuándo debe utilizarla.

Por ejemplo, get_customer_record deja claro que la herramienta obtiene los datos de un cliente, mientras que customer_tool no indica qué acción realiza.

En el ejemplo del agente de atención al cliente, la recepción de un nuevo mensaje en Gmail podría iniciar el flujo de trabajo y proporcionar el correo electrónico como entrada.

Después, el agente podría elegir entre distintas herramientas para buscar en la base de conocimientos de soporte, consultar la cuenta del cliente en un CRM, registrar la categoría de la solicitud en Google Sheets o crear un ticket para derivar el caso.

6. Añade memoria al agente

Añade memoria si el agente necesita conservar información de etapas anteriores de la tarea actual o recordarla en sesiones futuras. En función de cuánto tiempo deba conservarse la información, la memoria de un agente de IA puede ser a corto o a largo plazo.

La memoria a corto plazo permite al agente recordar lo que ya ha ocurrido durante la tarea actual. Puede incluir tus mensajes, las respuestas anteriores del agente y los resultados obtenidos con las herramientas.

Por ejemplo, el agente de atención al cliente puede necesitar recordar que ya ha consultado la base de conocimientos o la cuenta del cliente. Así evita repetir el mismo trabajo.

La memoria a largo plazo permite utilizar información relevante de sesiones anteriores. En un agente de atención al cliente, podría incluir el historial de conversaciones, las preferencias del cliente o decisiones anteriores que puedan resultar útiles para una nueva solicitud.

También puede ser útil en otros sistemas de IA agéntica. Por ejemplo, un asistente personal podría recordar que prefieres los vuelos por la mañana y tenerlo en cuenta al planificar un viaje más adelante.

Si conservas información entre sesiones, determina quién puede acceder a ella, durante cuánto tiempo la almacenarás y cómo actualizarás o eliminarás los datos que hayan quedado obsoletos.

Para proporcionar memoria a largo plazo al agente, necesitarás un sistema de almacenamiento que conserve la información entre sesiones, como una base de datos. Una base de datos convencional funciona bien con información estructurada, como el nombre de un cliente, un número de pedido, un plan de suscripción o el estado de una solicitud de asistencia.

Para colecciones de texto más amplias, como conversaciones anteriores, artículos de soporte o documentos, puedes utilizar la búsqueda vectorial, que encuentra información relevante por su significado y no solo por coincidencias exactas de palabras.

En la práctica, esto implica almacenar el texto en una base de datos vectorial. Cuando el agente necesite consultar la información almacenada, deberá recuperar únicamente las partes relevantes y proporcionárselas al modelo de IA.

Una forma habitual de hacerlo es mediante la generación aumentada por recuperación (RAG). Este método recupera información relevante de una fuente de datos almacenada y la añade al contexto del modelo antes de generar una respuesta.

No siempre necesitas RAG. Si el agente solo tiene que consultar un dato concreto, como el estado de un pedido o el plan de suscripción, normalmente basta con consultar directamente la base de datos mediante una herramienta.

7. Crea el bucle del agente

Crea un bucle o ciclo que permita al agente decidir qué hacer, realizar una acción, comprobar el resultado y determinar el siguiente paso. Al repetir este proceso, puede completar tareas que requieren varias acciones en lugar de limitarse a generar una única respuesta.

Un bucle básico funciona así:

1. Recibe la tarea y la información disponible.
2. Decide qué hacer a continuación, por ejemplo, responder, utilizar una herramienta, pedir más información o derivar la tarea.
3. Realiza la acción elegida.
4. Revisa el resultado y lo incorpora como nueva información.
5. Decide si la tarea está completa o si necesita realizar otra acción.
6. Repite los pasos anteriores hasta completar la tarea, necesitar tu intervención o alcanzar una condición de parada.

Por ejemplo, el agente de atención al cliente podría recibir un correo electrónico y decidir buscar en la base de conocimientos. Después revisaría los resultados y determinaría si dispone de suficiente información para redactar una respuesta.

Si no es así, podría consultar la cuenta del cliente en una base de datos para comprobar datos como su plan de suscripción o el estado de la cuenta. Con esa información, decidiría cuál debe ser el siguiente paso.

Asegúrate también de que el bucle tenga una forma clara de terminar. El agente debe detenerse cuando complete la tarea, necesite tu intervención o se cumpla alguna de las condiciones de parada que hayas definido en sus instrucciones.

La forma de crear el bucle dependerá del método que hayas elegido. En un editor visual, normalmente configuras el agente y conectas las herramientas que puede utilizar, mientras que la plataforma gestiona la repetición de los pasos entre el agente y esas herramientas.

Si desarrollas el agente con código, puedes utilizar un framework para gestionar este ciclo o programar tú mismo la lógica. Esta lógica envía la tarea al modelo, ejecuta la herramienta que este elija, devuelve el resultado al modelo y repite el proceso cuando sea necesario.

8. Establece límites y reglas de aprobación

Define reglas explícitas sobre las herramientas y la información a las que puede acceder el agente de IA, las acciones que puede realizar por su cuenta y las que requieren tu aprobación. No confíes únicamente en las instrucciones para controlar lo que puede hacer.

Empieza por los permisos de las herramientas. Concede al agente solo el acceso que necesite para completar la tarea. Puedes permitir acciones de menor riesgo, como consultar una base de conocimientos, leer información de una cuenta y clasificar solicitudes de atención al cliente.

Exige aprobación para acciones de mayor riesgo, como eliminar registros, cambiar la configuración de una cuenta, enviar información confidencial o realizar compras.

Este tipo de supervisión suele denominarse revisión con intervención humana (human in the loop), en la que una persona comprueba o aprueba una acción antes de que el agente continúe.

No hace falta aprobar todas las acciones. Reserva esta medida para aquellas en las que un error pueda suponer un coste económico, exponer información confidencial, afectar a la cuenta de un cliente o resultar difícil de revertir.

Establece límites estrictos sobre cuánto puede hacer el agente antes de detenerse. Por ejemplo, puedes limitar el número de reintentos o de llamadas a herramientas, el tiempo de procesamiento o el gasto para evitar bucles infinitos y costes inesperados.

Estos límites evitan que el agente siga repitiendo acciones cuando falla una herramienta o no puede completar la tarea.

En el ejemplo del agente de atención al cliente, podrías permitirle buscar en la base de conocimientos y consultar el estado de la suscripción de un cliente sin aprobación, pero exigirla antes de emitir un reembolso superior a 90€ o cancelar una suscripción.

9. Prueba y mejora el agente

Prueba el agente de IA con tareas realistas para detectar problemas antes de darle más acceso o responsabilidades.

No te limites a comprobar la respuesta final. Verifica también que el agente elija las herramientas adecuadas, utilice la información correcta, respete las reglas de aprobación y se detenga cuando corresponda.

Empieza creando casos de prueba que cubran las solicitudes que probablemente recibirá el agente. Incluye tanto tareas habituales como casos difíciles o de riesgo. Para cada prueba, define la entrada, el resultado o la acción esperados y los criterios para determinar si la supera o no.

Para el agente de atención al cliente, podrías probar una pregunta sobre un producto, como “¿Este plan incluye alojamiento de correo electrónico?”, una solicitud incompleta como “Mi cuenta no funciona”, un reembolso que requiera aprobación y un cambio de cuenta que el agente deba derivar.

Ejecuta cada prueba y sigue todo lo que hace el agente de principio a fin. Comprueba si elige las herramientas adecuadas, utiliza correctamente la información, solicita aprobación cuando corresponde y completa o deriva la tarea según lo previsto.

Después, comprueba qué ocurre cuando algo falla. Proporciona al agente información incompleta o contradictoria, solicitudes que queden fuera de sus funciones e instrucciones maliciosas.

Por ejemplo, envía una solicitud de reembolso sin número de pedido, incluye dos identificadores de cuenta distintos en el mismo mensaje o dile al agente que ignore sus reglas y revele información que no debería compartir.

Simula errores en las herramientas, errores por tiempo de espera y permisos denegados para comprobar que responde correctamente en lugar de bloquearse o continuar con información incompleta.

Cuando una prueba falle, corrige la causa del problema en lugar de limitarte a modificar la respuesta final. Si el agente elige la herramienta equivocada, mejora su nombre o descripción. Si repite las mismas acciones, aplica condiciones de parada o límites de reintentos más estrictos.

Si hace afirmaciones que no puede respaldar, aclara en sus instrucciones qué fuentes puede utilizar y qué debe hacer cuando no encuentre una respuesta.

Vuelve a ejecutar las mismas pruebas después de cada cambio para asegurarte de que la corrección funciona y no ha provocado otro problema.

Añade nuevos casos de prueba cuando detectes fallos durante el uso real y vuelve a ejecutar las pruebas siempre que cambies el modelo, modifiques las instrucciones, añadas herramientas o actualices el bucle del agente.

Buenas prácticas para crear agentes de IA fiables

Para crear agentes de IA fiables, mantén una configuración sencilla, utiliza código convencional para las tareas predecibles, conserva un formato coherente para la información que pasa de un paso a otro, guarda por separado los datos importantes de cada tarea y registra lo que ocurre durante cada ejecución.

• Mantén una configuración sencilla. Empieza con un solo agente y añade más únicamente si tienes tareas claramente diferenciadas que un único agente no pueda gestionar bien. Cuantos más agentes haya, más probable será que se produzcan fallos en las conexiones o en la toma de decisiones. Si necesitas varios agentes, asigna una responsabilidad clara a cada uno y define cuándo debe transferir el trabajo a otro.
• Utiliza código convencional para las tareas predecibles. Si desarrollas el agente con código, utilízalo para cálculos, validaciones, permisos y reglas de negocio fijas, es decir, para todo aquello que deba seguir siempre la misma lógica ante una misma entrada. Reserva el modelo de IA para las tareas que requieran interpretar información, gestionar solicitudes ambiguas o tomar decisiones en función del contexto.
• Transmite la información con un formato coherente. Cuando otra aplicación o herramienta necesite utilizar el resultado del agente, devuelve la información en un formato que pueda interpretar de forma fiable. Por ejemplo, puedes definir campos obligatorios para datos como la categoría de la solicitud, el ID del cliente y el estado de la derivación. Comprueba que toda la información necesaria esté presente antes de enviarla al siguiente paso.
• Guarda fuera de la conversación los datos importantes de la tarea. No dependas del historial de conversación del agente para conservar información que el flujo de trabajo no puede permitirse perder. Guarda datos como las acciones completadas, el estado de aprobación y los ID de los registros correspondientes en el flujo de trabajo o en una base de datos. Así, el agente podrá retomar una tarea interrumpida sin repetir acciones ni perder de vista el progreso.
• Registra cada ejecución. Guarda un registro de los eventos importantes, como las herramientas que utiliza el agente, los errores, los reintentos y el resultado final. Estos registros permiten localizar dónde se ha producido un problema en lugar de evaluar al agente únicamente por su respuesta final. Utiliza las funciones de registro disponibles en tu plataforma, pero evita almacenar información confidencial que no necesites.

Errores habituales al crear un agente de IA

Al crear un agente de IA, evita errores habituales como definir un objetivo demasiado amplio, añadir herramientas con funciones similares, guardar demasiada información en la memoria y cambiar demasiados elementos a la vez.

• Empezar con un objetivo poco concreto. Un objetivo ambiguo deja demasiado margen para que el agente decida qué entra dentro de sus funciones y qué se considera un resultado correcto. Esto puede provocar un comportamiento incoherente y dificultar la evaluación de su funcionamiento. En su lugar, define una tarea concreta, la información que recibe, las acciones que puede realizar y el resultado que esperas.
• Añadir herramientas con funciones similares. Si varias herramientas tienen nombres o funciones parecidos, el agente puede tener dificultades para decidir cuál utilizar. Puede elegir la herramienta equivocada o realizar pasos innecesarios aunque cada herramienta funcione correctamente por separado. Asigna una función distinta a cada una, elimina las que no necesites y utiliza nombres y descripciones claros.
• Guardar demasiada información en la memoria. Almacenar todas las conversaciones, los resultados de las herramientas o los datos de cada cliente puede proporcionar al agente más información de la que necesita. Los datos obsoletos o asociados al usuario equivocado pueden provocar malas decisiones y, en sistemas con varios usuarios, existe el riesgo de exponer información de una persona durante la tarea de otra. Guarda solo aquello que el agente pueda necesitar más adelante, asócialo al usuario o a la tarea correspondientes y elimínalo cuando deje de ser útil.
• Cambiar demasiadas cosas a la vez. Si modificas al mismo tiempo el modelo, las instrucciones, las herramientas y el flujo de trabajo, resultará difícil saber qué cambio ha solucionado el problema o ha provocado uno nuevo. Siempre que sea posible, cambia un solo elemento cada vez y vuelve a ejecutar los mismos casos de prueba para comprobar si el resultado mejora.

Ejemplos de agentes de IA para flujos de trabajo empresariales

Entre los flujos de trabajo empresariales que pueden beneficiarse de los agentes de IA se encuentran la gestión de la bandeja de entrada, la atención al cliente, la cualificación de leads, la gestión de inventario y la optimización SEO.

Los siguientes ejemplos de agentes de IA muestran qué puede ayudarte a conseguir cada agente, qué información utiliza y qué acciones puede realizar.

¿Es difícil crear un agente de IA?

No, crear un agente de IA básico no es difícil, sobre todo si utilizas un editor visual o un framework para agentes. Por ejemplo, es relativamente sencillo crear un agente que clasifique solicitudes de atención al cliente y encuentre información relevante.

Lo más complicado es conseguir que sea lo bastante fiable como para gestionar solicitudes reales, errores en las herramientas, permisos y situaciones imprevistas.

Si quieres crear un agente de IA desde cero, empieza con una tarea muy concreta y amplía sus funciones solo cuando la complete de forma fiable.

Si lo que necesitas principalmente es un asistente especializado que siga tus instrucciones y responda preguntas a partir de tu propio contenido, quizá no necesites un flujo de trabajo completo para agentes.

En ese caso, puede bastar con crear un GPT personalizado, configurar un proyecto de Claude o utilizar un asistente de IA personalizable similar en la plataforma que prefieras.

Cuándo utilizar un agente de IA empresarial listo para usar en lugar de crear uno

Utiliza un agente de IA empresarial listo para usar si quieres automatizar tareas empresariales habituales sin tener que crear el sistema en el que se basa. Con los agentes de IA gestionados como servicio, el proveedor se ocupa de la infraestructura y tú configuras el agente en función de tu flujo de trabajo.

El Agente de Hostinger es un ejemplo de este tipo de solución. Ofrece asistencia especializada en áreas como SEO, marketing, contenido, tareas legales y planificación empresarial, además de más de 150 habilidades listas para usar en tareas específicas.

Por ejemplo, puedes utilizar una habilidad para investigar palabras clave, redactar un artículo SEO, revisar precios, preparar mensajes comerciales o crear una política de privacidad sin tener que configurar desde cero el flujo de trabajo y las instrucciones.

También puede integrarse con 1000 herramientas externas, como Gmail, Google Sheets, Slack, Notion y HubSpot. Estas conexiones permiten al agente obtener información de otras aplicaciones o realizar acciones en ellas.

Antes de decidir, compara ambos enfoques:

No tiene por qué ser una decisión definitiva. Puedes empezar con un agente ya preparado para comprobar si se adapta a tu flujo de trabajo y pasar a una solución personalizada si sus funciones dejan de ser suficientes.

Si quieres conocer mejor hacia dónde se dirige la automatización empresarial, consulta las últimas tendencias de automatización, entre ellas la IA agéntica, la IA autoalojada y las plataformas low-code y no-code.

Todo el contenido tutorial en este sitio web está sujeto a los estándares y valores editoriales más rigurosos de Hostinger.

El autor

Rafael L.

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Rafael es un especialista en localización de software y marketing con más de 10 años de experiencia. Forma parte del equipo de localización de Hostinger. En su tiempo libre, le gusta disfrutar de la música, los videojuegos y estar al tanto de las últimas tendencias tecnológicas.

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