Cómo crear un agente IA

• Descubrirá qué es un agente IA y sus tipos, desde asistentes hasta agentes autónomos.
• Aprenderá los conceptos básicos de la creación y entrenamiento de agentes IA, incluyendo el aprendizaje automático (ML) y el procesamiento de lenguaje natural (NLP).
• Conocerá las 7 etapas esenciales para desarrollar y desplegar agentes IA, desde la definición del propósito hasta la monitorización continua.
• Obtendrá información sobre herramientas y frameworks populares como LangGraph, Vertex AI y Microsoft Copilot Studio, y cómo Salesforce Agentforce simplifica este proceso.
• Comprenderá la importancia de la seguridad de datos y la ética en IA durante todo el ciclo de vida del agente.

Por último, existe un curso estructurado que detalla la configuración técnica y el despliegue de estos agentes.

Un agente IA es un programa informático diseñado para ayudar a las personas realizando tareas y respondiendo a preguntas. 

Los agentes de inteligencia artificial (IA) van más allá de los chatbots básicos: aprenden a partir de una amplia variedad de entradas lingüísticas y facilitan tareas cotidianas como gestionar emails, programar citas, establecer recordatorios, gestionar horarios o aportar información, por ejemplo, previsiones meteorológicas o noticias. Al comprender y responder al lenguaje humano, las interacciones con ellos resultan más naturales y sencillas.

El entrenamiento de un agente IA se basa en varios pasos clave para garantizar su eficacia y eficiencia. Esto incluye la recopilación y preparación de los datos, el entrenamiento del modelo, la evaluación, el ajuste y la implementación. 

Además, es imprescindible supervisar y actualizar el agente de forma continua para mantenerlo alineado con los objetivos del negocio. 

A continuación, profundizaremos en estos pasos para que pueda aprender a hacerlo por su cuenta.

Existen diversos tipos de agentes con IA, cada uno optimizado para diferentes necesidades:

• Agentes de asistencia: Se integran en herramientas y plataformas existentes para apoyar a los equipos con tareas personalizadas y específicas de su función. Por ejemplo, un agente que asista a un representante de ventas con la preparación de propuestas, o a un agente de servicio al cliente con la búsqueda rápida de información relevante para una consulta.
• Agentes autónomos (Agentic AI): Estos agentes IA operan de forma más independiente, comprendiendo las consultas de los clientes y respondiendo a ellas, o realizando secuencias de tareas sin intervención humana directa. Utilizan un agent builder, como Agentforce, para crear agentes que operan dinámicamente, en lugar de seguir reglas predefinidas. Se activan por cambios en los datos, eventos del sistema o automatizaciones, ejecutando acciones complejas y escalables en diversas funciones empresariales, desde la automatización de la fuerza de ventas hasta la gestión de inventario en e-commerce.

Crear y entrenar a un agente implica enseñarle a interpretar el lenguaje humano para que sus respuestas sean útiles y seguras. Este proceso se apoya en tres pilares tecnológicos fundamentales:

• Aprendizaje Automático (Machine Learning): es la base que permite al sistema mejorar automáticamente a través de la experiencia. Al entrenar al agente con datos históricos e interacciones reales, los algoritmos detectan patrones que les permiten predecir con mayor precisión qué respuesta o acción es la más adecuada para el usuario.
• Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y RAG Agéntica: tradicionalmente, la RAG permite que un modelo consulte datos externos para dar respuestas precisas. Sin embargo, la RAG Agéntica lleva este concepto un paso más allá. Mientras que la RAG estándar es un proceso lineal de "búsqueda y resumen", la RAG agéntica proporciona al agente la capacidad de razonar sobre la información que necesita. El agente puede decidir de forma autónoma qué bases de datos consultar, evaluar si la información obtenida es suficiente o contradictoria, y ejecutar múltiples pasos de búsqueda hasta encontrar la solución exacta.ento base del modelo.
• Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP): es la tecnología que permite al agente "entender" no solo las palabras, sino la intención y el sentimiento del usuario, haciendo que la comunicación sea fluida y eficaz.

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Al crear un agente IA, el primer paso es definir claramente su propósito y funciones. Esto implica decidir las tareas y funciones específicas que el agente realizará. A continuación, le explicamos cómo abordar este paso:

1. Determine las tareas y funciones del agente IA: Indique los problemas que desea que resuelva el agente IA o las tareas que desea que gestione. ¿Quiere un agente autónomo? ¿Lo necesita para responder a las consultas de los clientes, ayudar a los usuarios a comprar online u ofrecer información sobre su empresa? Sus funciones deben adaptarse a las necesidades que desea satisfacer.

Por ejemplo, ¿necesita un agente de compras virtual? Este agente ayuda a los usuarios a navegar por las tiendas online, y ofrece consejos de compra personalizados basados en las preferencias del usuario y el comportamiento que ha demostrado en compras anteriores. Puede sugerir ideas de regalos, encontrar las mejores ofertas o incluso ayudar con elecciones relacionadas con la moda.

2. Identifique a su público objetivo: Cada usuario tiene distintas expectativas y formas de interactuar con la tecnología. Por ejemplo, un agente IA diseñado para profesionales del sector de atención sanitaria podría necesitar comprender y utilizar la terminología médica con precisión.

3. Reflexione sobre los casos de uso o las situaciones específicas en los que se utilizará su agente IA: Definirlos puede ayudar a aclarar qué funciones y capacidades se necesitan. Por ejemplo, un chatbot de atención al cliente debe gestionar consultas, reclamaciones y posiblemente transacciones, mientras que un agente de compras virtuales debe tener la capacidad de sugerir productos, comparar precios y comprender las preferencias del usuario.

Definir estos casos de uso ayuda a aclarar qué capacidades se necesitan. Un ejemplo real de éxito es CaixaBank, que ha desplegado agentes de IA para asistir a más de 300 empleados en sus tareas de servicio, optimizando la atención al cliente en el sector bancario.

Al igual que un estudiante aprende con los libros de texto, un agente IA aprende con los datos. Si los datos son incorrectos o de mala calidad, la IA aprenderá conceptos equivocados y cometerá errores. Los datos de alta calidad garantizan que la IA pueda comprender y procesar con precisión las entradas de los usuarios.

Para entrenar a su agente IA, debe recopilar datos que reflejen el tipo de interacciones que tendrá con los usuarios. Esto podría incluir:

• Transcripciones de texto: recopile transcripciones de conversaciones de registros de chat, tickets de asistencia o emails que sean similares a las interacciones que se van a tener con la IA.
• Grabaciones de voz: si la IA responde a comandos o consultas habladas, las grabaciones de voz son esenciales para ayudarla a comprender distintos acentos, entonaciones y patrones de habla.
• Registros de interacción: los datos de interacciones anteriores con sistemas similares pueden ofrecer información práctica sobre los comportamientos de los usuarios y las consultas o comandos comunes.

Una vez que tenga sus datos, deben limpiarse para prepararlos para el entrenamiento. Es decir, hay que eliminar datos irrelevantes o incorrectos, corregir errores y garantizar la coherencia en todo el conjunto de datos. Por ejemplo, habría que corregir errores tipográficos en las transcripciones de texto o filtrar el ruido de fondo en las grabaciones de voz.

Y por último, hay que etiquetarlo. Esta tarea consiste en agregar etiquetas (etiquetas o metadatos ) para describir lo que representa cada fragmento de dato. Por ejemplo, etiquetar un fragmento de texto con la intención del usuario, como "reservar un vuelo" o "preguntar por el horario de la tienda". Esto ayuda a la IA a comprender el contexto y el propósito de las entradas de usuario.

Es fundamental garantizar que todo este proceso cumpla con el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR), asegurando la anonimización de la información personal sensible y el manejo ético de los datos para proteger la privacidad del usuario.

Este paso consiste en seleccionar la arquitectura de inteligencia artificial que determinará la capacidad de razonamiento de su agente. Actualmente, no solo se elige un modelo, sino también la técnica para que este acceda a la información:

1. Modelos Fundacionales (LLMs): puede optar por modelos preentrenados como GPT (excelente para generación creativa y tareas generales) o BERT (especializado en comprensión profunda del contexto). Los modelos modernos son multimodales, lo que significa que pueden procesar no solo texto, sino también voz e imágenes para una experiencia más completa.
2. RAG: permite al agente consultar sus bases de datos o documentos en tiempo real, lo que garantiza respuestas precisas y reduce las "alucinaciones" de los LLM.
3. Ajuste Fino (Fine-tuning): si su agente requiere un lenguaje técnico muy específico (como en el sector legal o médico), puede realizar un entrenamiento adicional sobre un modelo base para adaptar su tono y vocabulario especializado.

Ahora ha llegado el momento de entrenar el modelo de aprendizaje automático con los datos que ha preparado. En este paso es donde su IA comienza a aprender de los ejemplos que ha proporcionado para que en el futuro pueda realizar tareas por sí sola.

Para entrenar a su agente IA, siga estos pasos:

1. Configure su entorno: antes de comenzar el entrenamiento, configure su entorno de aprendizaje automático. Por ejemplo, prepare la instalación de bibliotecas de software y marcos que se necesitan para el aprendizaje automático.
2. Cargue sus datos: importe los datos limpios y etiquetados en su entorno para que puedan usarse para el entrenamiento.
3. Divida los datos: divida sus datos en al menos dos conjuntos: entrenamiento y pruebas. El conjunto de entrenamiento es lo que se usará para enseñar al modelo, y el conjunto de pruebas se usa para evaluar el grado de eficacia en el aprendizaje del modelo.
4. Elija un modelo: En función de esta decisión, inicialice el modelo de aprendizaje automático que desea entrenar.
5. Configure los parámetros de entrenamiento: establezca los parámetros que guiarán el proceso de entrenamiento. Esto incluye la tasa de aprendizaje, el tamaño del lote y el número de épocas ("epoch" en inglés). La tasa de aprendizaje determina cuánto ajusta el modelo sus parámetros como respuesta a los errores observados durante el procesamiento de datos. El tamaño del lote es el número de muestras de datos vistas por el modelo antes de que actualice sus parámetros internos. Y el número de épocas, que representa los ciclos completos de todo el conjunto de datos de entrenamiento, afecta a la profundidad del aprendizaje. La mayoría de las épocas proporcionan al modelo más oportunidades para aprender de los datos.
6. Entrene el modelo: comience el proceso de entrenamiento. El modelo utilizará los datos de entrenamiento para aprender, y ajustará sus parámetros internos para minimizar los errores.
7. Supervise el proceso de entrenamiento: realice un seguimiento de las métricas de rendimiento, como la precisión o la pérdida durante el entrenamiento. Estas métricas le indicarán la eficacia con la que está aprendiendo el modelo. Si el modelo no funciona de la forma prevista, es posible que deba ajustar los parámetros de entrenamiento. Por ejemplo, si la pérdida de entrenamiento no disminuye, plantéese la posibilidad de reducir la tasa de aprendizaje.

El valor real de un agente de IA no solo reside en su capacidad de conversar, sino en su capacidad de actuar. Para que un agente sea verdaderamente autónomo y eficaz, debe estar conectado con los ecosistemas donde residen sus usuarios y su información operativa. La integración permite que el agente trascienda la fase de "responder preguntas" y comience a "ejecutar tareas" de forma autónoma, orquestando procesos de extremo a extremo sin intervención humana.

Desde una perspectiva arquitectónica, existen tres patrones principales de integración que determinan cómo un agente razona y actúa sobre los sistemas de su organización: 

• las APIs(adecuadas para la recuperación directa de datos), 
• el Model Context Protocol o MCP (diseñado para razonamiento profundo y contexto complejo),
• la comunicación Agent-to-Agent o A2A (esencial para la orquestación multi-agente a escala empresarial). 

La elección del patrón correcto es tan importante como la configuración del propio agente. Para lograr una implementación integral, considere los siguientes tipos de integración:

• Canales de mensajería: para asegurar que el agente sea accesible, debe estar presente en las plataformas que su público ya utiliza. Integrar su agente con canales como WhatsApp, Slack, SMS, voz o correo electrónico permite una comunicación fluida y en tiempo real. Estas integraciones suelen utilizar la Agent API para exponer la inteligencia del agente en la plataforma donde reside el usuario, permitiendo una comunicación fluida en tiempo real. Plataformas como Agentforce están diseñadas para operar con una única configuración de agente desplegada de forma nativa en todos estos canales simultáneamente, eliminando la necesidad de desarrollos paralelos por canal. 
• Sistemas de negocio (CRM, ERP): un agente de IA alcanza su máximo rendimiento cuando dispone de un contexto integral del cliente. Al integrar la IA con plataformas CRM o ERP (ya sea mediante el protocolo MCP o APIs directas) el agente no solo consulta el historial de interacciones, sino que actúa sobre él. En entornos como Agentforce, esto permite actualizar estados de casos, registrar oportunidades y ejecutar flujos de trabajo complejos, siempre bajo los mismos modelos de seguridad y permisos que rigen el acceso de los usuarios humanos. Esta arquitectura garantiza que las acciones del agente sean auditables, trazables y conformes con normativas como el RGPD.
• Servicios Externos y Automatización (Webhooks): Aquí es donde el agente usa conectores (como los de MuleSoft) para actuar fuera de su sistema base. Esto le permite verificar inventarios, procesar transacciones seguras o activar flujos de trabajo externos. En este nivel, el agente no solo recibe datos, sino que "sale" a otros servicios para completar tareas de extremo a extremo.
• Orquestación Multi-Agente: este nivel es donde se activa la comunicación Agent-to-Agent. Aquí, un "Agente Orquestador" recibe una solicitud compleja y, en lugar de intentar hacerlo todo solo, delega sub-tareas a otros agentes especializados (por ejemplo, un agente experto en logística y otro en facturación). Esto permite resolver procesos empresariales masivos y fragmentados de forma coordinada y escalable.

El desarrollo de un agente IA implica probar y validar el sistema para garantizar que funcione de la forma prevista y cumpla con los objetivos que ha establecido. Este paso le ayuda a identificar y solucionar cualquier problema antes de que se implemente por completo.

Comience ejecutando el agente IA con una serie de tareas o consultas predefinidas para ver cómo responde. Es como hacerle un pequeño examen para ver si aprendió lo que se suponía que debía aprender.

Mida la precisión y la eficiencia con la que el agente IA realiza las tareas. Compruebe si las respuestas son correctas, cuánto tiempo tarda en responder y si las interacciones son fluidas.

A continuación, elija entre los diferentes métodos de pruebas:

• Pruebas de unidades: pruebe componentes o partes individuales del agente IA para asegurarse de que cada uno funciona correctamente de manera independiente.
• Pruebas de usuario: invite a usuarios reales a probar el agente IA en entornos controlados. Esto permite evaluar su desempeño en situaciones del mundo real y analizar los usuarios cómo interactúan con él.
• Pruebas A/B: compare dos versiones del agente con IA para determinar cuál funciona mejor. Por ejemplo, puede probar dos estilos de respuesta o flujos de interacción diferentes para ver cuál es más eficaz.

Tenga en cuenta el sobreajuste y el bajo rendimiento. El sobreajuste se produce cuando un agente IA tiene un buen rendimiento en los datos de entrenamiento, pero malo en los datos nuevos y que nunca ha visto. Para solucionar el sobreajuste, puede usar técnicas como la validación cruzada, en la que se rotan los datos que se utilizan para el entrenamiento y las pruebas con el fin de asegurarse de que el modelo generalice correctamente.

Y si el agente IA no está rindiendo a la altura de las expectativas, considere la posibilidad de volver a repasar la fase de entrenamiento para ajustar los parámetros, agregar más datos o incluso volver a entrenar el modelo.

Configure mecanismos para recopilar comentarios de los usuarios, como encuestas, formularios de comentarios o entrevistas directas. Preste atención a lo que a los usuarios les resulta útil, confuso o poco satisfactorio. Utilice los comentarios para realizar mejoras continuas en el agente IA. Con estos datos, puede ajustar los flujos de conversación, entrenar el modelo con más datos o ajustar la interfaz de usuario.

Finalmente, ha llegado el momento de implementar su agente IA en un entorno en vivo y descubrir cómo interactúa la IA con los usuarios reales.

Decida dónde desea implementar el agente IA: en su sitio web, en una aplicación móvil o en una plataforma activada por voz. A continuación,integre el agente IA en la plataforma elegida. Esto puede implicar la incrustación de código en una web, la configuración del agente en una aplicación móvil o la implementación del agente con las API de una plataforma de voz.

Una vez integrado, inicie el agente IA para comenzar a interactuar con los usuarios. Asegúrese de que todos los sistemas de asistencia estén correctamente implementados para que el inicio se lleve a cabo sin problemas.

Compruebe periódicamente el rendimiento de su agente IA. ¿Entiende correctamente las consultas de los usuarios? ¿Cómo gestiona las conversaciones complejas? Puede utilizar herramientas que proporcionen información práctica en tiempo real sobre el rendimiento del agente IA. Estas herramientas pueden mostrarle los plazos de respuesta, las tasas de éxito y los niveles de satisfacción del usuario.

Puede hacerlo recopilando los comentarios de los usuarios directamente a través de la plataforma mediante sistemas de puntuación, comentarios o enlaces directos a encuestas después de las interacciones con el agente IA. También puede configurar el registro de errores para detectar los problemas. Podrá recibir notificaciones si hay un aumento repentino en los errores o una disminución del rendimiento para que pueda actuar rápidamente.

Al implementar el agente de forma cuidadosa y configurar sistemas de supervisión, puede asegurarse de que no solo se ponga en marcha con gran eficacia, sino que también se adapte y mejore con el tiempo, y que continúe satisfaciendo las necesidades y expectativas de los usuarios.

La complejidad del desarrollo de agentes de IA ha impulsado la aparición de herramientas que simplifican el proceso, evolucionando de simples "chatbots" a sistemas autónomos con capacidad de razonamiento.

• LangGraph (Evolución de LangChain): si bien LangChain facilitó el inicio, LangGraph es ahora el estándar para agentes complejos. Permite crear grafos cíclicos donde los agentes pueden razonar, volver atrás y corregir sus propios errores, superando la lógica secuencial limitada de los primeros frameworks.
• AutoGen (Microsoft): especializado en sistemas multi-agente. Permite que varios LLM con roles distintos (ej. un programador, un revisor y un ejecutor) colaboren de forma autónoma para resolver tareas complejas mediante flujos de trabajo "agénticos".

• Vertex AI (Google Cloud): ofrece un entorno unificado para el ciclo de vida del ML. Su ventaja actual es la integración nativa de Gemini con herramientas de búsqueda y extensiones que permiten a los agentes interactuar con datos externos en tiempo real de forma simplificada.
• Microsoft Azure AI Studio / Copilot Studio: proporciona un entorno centrado en la gobernanza y seguridad. Copilot Studio ha evolucionado para permitir que los agentes no solo asistan al usuario, sino que automaticen procesos de fondo (background tasks) de manera segura dentro del ecosistema Microsoft 365.

• Salesforce Agentforce: representa el cambio de "copilotos" a agentes autónomos. A diferencia de sus predecesores, Agentforce utiliza el motor de razonamiento "Atlas" para ejecutar acciones de forma independiente sobre los datos de CRM.
• Diferenciador: se integra directamente con Data 360, permitiendo que el agente tome decisiones basadas en el historial real del cliente sin necesidad de programar integraciones complejas (Low-Code). Es la solución líder para empresas que buscan escala, seguridad y despliegue rápido.

Implementar agentes de IA ofrece un potencial inmenso, pero para que sean herramientas confiables, debemos abordar con proactividad tanto sus límites técnicos como sus implicaciones éticas.

• El primer gran reto es la calidad de los datos: una IA solo es tan buena como la información que recibe. 
• Más allá de la técnica, la confianza del usuario se basa en la responsabilidad y la equidad. Es fundamental vigilar que los agentes no amplifiquen sesgos presentes en sus datos de entrenamiento, garantizando respuestas justas para todos. 
• En cuanto a la privacidad, el manejo de datos sensibles bajo normativas como el GDPR no es negociable; herramientas como Einstein Trust Layer son ejemplos de cómo el enmascaramiento de datos y la auditoría pueden proteger la información corporativa.
• Por último, no debemos olvidar la transparencia: el usuario tiene derecho a entender cómo el agente llega a una conclusión. Establecer marcos de supervisión humana y protocolos de seguridad contra ataques externos asegura que, ante cualquier error o manipulación, siempre exista un control responsable.