Cómo utilizar agentes de IA: una guía sencilla para empezar

Conclusiones clave

• Los agentes de IA trabajan para lograr objetivos, no solo indicaciones, planificando y actuando en su nombre.
• La forma más eficaz de empezar es con un flujo de trabajo pequeño y repetible que ya comprenda.
• Los objetivos claros y la propiedad definida ayudan a los agentes a tomar mejores decisiones en todo el flujo de trabajo.
• Los agentes de IA mejoran con la retroalimentación, por lo que las pruebas y el refinamiento son parte del uso exitoso.
• El valor real proviene de una configuración y supervisión bien pensadas, no de entregar todo de una vez.

Imagine un asistente que hace más que responder a las solicitudes. Puede planificar el trabajo, tomar decisiones y realizar un seguimiento en su nombre para que pueda concentrarse en prioridades de mayor impacto. Ése es el potencial de los agentes de IA y abre nuevas formas de trabajar que no eran prácticas hasta hace poco.

El desafío no es si los agentes de IA son impresionantes, sino cómo empezar a utilizarlos de manera que realmente ayuden. ¿Dónde marcan la mayor diferencia en su trabajo diario? ¿Qué tareas vale la pena delegar? ¿Y cómo se puede experimentar sin añadir complejidad ni riesgo?

En esta guía, aprenderá cómo utilizar agentes de IA en flujos de trabajo prácticos del mundo real, desde elegir el tipo correcto de agente hasta configurar uno paso a paso. No se requiere experiencia en codificación, solo un objetivo claro y voluntad de intentarlo.

Tabla de contenido

• ¿Qué son los agentes de IA y cómo funcionan?
• ¿Cómo se utilizan los agentes de IA?
• Ejemplos de agentes de IA en acción
• Cómo elegir los agentes de IA adecuados para sus necesidades
• Ventajas de utilizar agentes de IA
• Limitaciones del uso de agentes de IA
• De las indicaciones al progreso: poner a trabajar a los agentes de IA
• Preguntas frecuentes sobre cómo utilizar agentes de IA

¿Qué son los agentes de IA y cómo funcionan?

Los agentes de IA son sistemas impulsados ​​por IA que pueden trabajar para lograr un objetivo en su nombre, no solo responder a indicaciones individuales. En lugar de esperar instrucciones paso a paso, pueden planificar tareas, tomar medidas y ajustar su enfoque a medida que avanzan, con una supervisión mínima.

Lo que distingue a los agentes de IA es la agencia, o la capacidad de decidir qué hacer a continuación para avanzar. A alto nivel, los agentes de IA operan en un bucle continuo: reúnen el contexto relevante, eligen una acción, la llevan a cabo utilizando las herramientas disponibles y evalúan los resultados. Repiten este ciclo hasta que se alcanza el objetivo o se necesita su opinión.

Los agentes de IA de Grammarly son ejemplos de cómo la IA agente puede ayudarle a alcanzar sus objetivos planificando, actuando y adaptándose mientras trabaja. Integrados perfectamente en sus herramientas de escritura y en el lugar de trabajo, estos agentes de redacción especializados ofrecen de forma proactiva sugerencias en tiempo real basadas en lo que está trabajando. Ayudan a refinar elementos complejos de la escritura, incluidos el tono, la concisión, la especificidad, la progresión lógica y más. Gracias a las capacidades de toma de decisiones y el conocimiento contextual de estos agentes de IA, puede obtener apoyo en el momento adecuado y avanzar de manera más eficiente en las tareas sin perder el enfoque en el trabajo de alto valor.

En qué se diferencian los agentes de IA de las herramientas de IA tradicionales

Las herramientas tradicionales de IA, incluidos muchos sistemas de IA generativa, responden a indicaciones. Usted hace una pregunta o da una instrucción y ellos generan un resultado basado en la información que proporciona.

Los agentes de IA trabajan para lograr un objetivo. En lugar de esperar a recibir información paso a paso, pueden recopilar contexto, planificar tareas y tomar medidas por su cuenta, comprobando sólo cuando se necesita orientación o decisiones.

Algunos agentes siguen reglas simples, mientras que los más avanzados pueden gestionar flujos de trabajo complejos de varios pasos o coordinarse con otros agentes. Esto hace que los agentes de IA sean más adecuados para tareas en curso que, de otro modo, requerirían indicaciones repetidas y seguimiento manual.

¿Cómo se utilizan los agentes de IA?

El uso de agentes de IA se trata menos de emitir indicaciones y más de ponerlos a trabajar para lograr un resultado repetible. En lugar de pedirle a una IA que complete una tarea a la vez, le asigna un objetivo a un agente y le deja administrar los pasos necesarios para alcanzarlo.

La forma más eficaz de empezar es mantener el alcance pequeño, observar cómo funciona el agente y aumentar gradualmente su autonomía a medida que resulte fiable.

Paso 1: elija un flujo de trabajo repetible

Comience con un flujo de trabajo que ya realiza con frecuencia y que comprende bien. Los agentes de IA son más eficaces cuando pueden gestionar múltiples pasos conectados hacia un objetivo, especialmente cuando esos pasos requieren juicio o evolucionan con el tiempo.

Para empezar, céntrese en un flujo de trabajo contenido en lugar de en un proceso complejo de un extremo a otro. Esto hace que sea más fácil ver cómo el agente planifica, se adapta y mejora con comentarios.

Si necesita inspiración, estos casos de uso para principiantes son un buen punto de partida:

• Investigación y organización:haga que un agente recopile fuentes continuamente, las organice por tema, realice un seguimiento de lo que ya ha revisado y actualice notas o citas a medida que nueva información se vuelva relevante.
• Comunicación:pida a un agente que gestione un flujo de comunicación recurrente, como redactar seguimientos que hagan referencia a conversaciones anteriores, actualizar agendas a medida que evolucionan los proyectos y resumir hilos largos para diferentes audiencias.
• Creación de contenido:utilice un agente para respaldar un proceso de creación de un extremo a otro, como convertir notas preliminares en un esquema, redactar secciones, revisar el tono y la claridad e incorporar comentarios en todas las versiones.

Paso 2: utilice herramientas familiares

La buena noticia: probablemente no sea necesario aprender una plataforma completamente nueva para utilizar agentes de IA. Muchas herramientas en las que ya confía para el trabajo o la escuela ahora tienen capacidades de agente de IA y, a menudo, no requieren experiencia en codificación.

Comience con software conocido para reducir el esfuerzo de configuración y facilitar la prueba, el perfeccionamiento y la escala del comportamiento del agente a lo largo del tiempo. Busque capacidades de agente en herramientas como estas:

• Herramientas de escritura:procesadores de texto y editores de contenido con agentes integrados que pueden realizar un seguimiento de los borradores a lo largo del tiempo, mantener un tono coherente, sugerir revisiones entre versiones y aplicar comentarios a medida que evoluciona su trabajo.
• Herramientas de comunicación:clientes de correo electrónico y plataformas de colaboración con agentes que pueden hacer referencia a conversaciones pasadas, redactar seguimientos, actualizar agendas y resumir hilos largos a medida que avanzan las discusiones.
• Herramientas de gestión de proyectos y tareas:herramientas con agentes que pueden monitorear tareas, resaltar prioridades, ajustar cronogramas y hacer que el trabajo avance a medida que cambian las condiciones.
• Herramientas de investigación y aprendizaje:aplicaciones de investigación y toma de notas con agentes que pueden recopilar información de múltiples fuentes, organizarla a medida que crece su comprensión y conectar nuevos conocimientos con notas existentes.

Paso 3: definir una propiedad clara

Los objetivos claros ayudan a los agentes de IA a tomar mejores decisiones en todo el flujo de trabajo, no solo para una sola tarea, al definir cómo se ve el éxito.

En lugar de objetivos vagos como "mejorar mi escritura", defina el estado final por el que desea que trabaje el agente. Por ejemplo:

• Revise los borradores en busca de lagunas lógicas, sugiera evidencia de respaldo y marque áreas que necesitan aclaración antes de compartirlas.
• Mantenga un tono seguro y coherente en todos los borradores, preservando al mismo tiempo la voz del autor.

Estos objetivos le dicen al agente qué priorizar y le brindan una manera clara de evaluar si está acercando de manera confiable su trabajo al resultado que desea.

Paso 4: Probar y perfeccionar el comportamiento

Ejecute una prueba pequeña y controlada antes de expandirse. Concéntrese en una tarea o escenario, como un correo electrónico de actualización semanal, en lugar de todo su flujo de trabajo.

Después de realizar la prueba, evalúe los resultados con respecto a su objetivo original. ¿En qué le va bien al agente y en qué se queda corto? Utilice esa retroalimentación para ajustar instrucciones, agregar ejemplos o aclarar prioridades. Pequeños ajustes pueden conducir a mejoras significativas a medida que el agente aprende cómo trabaja.

Paso 5: aumentar la autonomía con el tiempo

Una vez que el agente comience a ofrecer resultados consistentes, puede comenzar a darle más responsabilidad, no solo más tareas.

A continuación se muestran algunas formas de ampliar lo que un agente puede manejar, manteniendo al mismo tiempo el control de los humanos:

• Amplíe el flujo de trabajo:si un agente redacta de manera confiable actualizaciones de estado semanales, permítale también realizar un seguimiento del progreso a lo largo de la semana, identificar lo que es relevante y preparar un borrador antes de preguntar.
• Permita que los agentes trabajen entre herramientas y contextos:a medida que los agentes maduran, pueden transmitir contexto entre sistemas. Por ejemplo, un agente de planificación del trabajo podría extraer información de los documentos del proyecto, revisar su calendario para conocer las próximas reuniones o fechas límite y ajustar las prioridades a medida que cambien los cronogramas o los requisitos.
• Coordine varios agentes para lograr un único resultado:en configuraciones más avanzadas, los agentes especializados pueden trabajar juntos. Un agente puede recopilar y analizar investigaciones, otro puede redactar un informe o una presentación y un tercero puede encargarse de las revisiones, aprobaciones o distribución. Este enfoque, a menudo denominado orquestación de agentes, ayuda a gestionar trabajos complejos de varios pasos con una supervisión mínima.

Ejemplos de agentes de IA en acción

Los agentes de IA están diseñados para gestionar tareas a lo largo del tiempo manteniendo el contexto, tomando decisiones y avanzando hacia un objetivo. Los siguientes ejemplos muestran cómo se ve esto en la práctica en términos de redacción, coordinación, investigación y colaboración.

Agentes de IA para la escritura y la comunicación.

Los agentes de redacción gestionan la comunicación a lo largo del tiempo, adaptándose a los objetivos, las audiencias y los comentarios a medida que evoluciona el trabajo, en lugar de centrarse en un solo borrador.

Los ejemplos incluyen agentes que pueden:

• Ajuste automáticamente el tono según el destinatario y continúe aplicando esas preferencias en mensajes futuros.
• Revise los borradores comparándolos con objetivos o rúbricas definidos, identifique lagunas y sugiera revisiones específicas preservando al mismo tiempo la voz del escritor.
• Genere y pruebe múltiples versiones de mensajes para diferentes audiencias, luego refine los borradores futuros en función de lo que funcione mejor.
• Incorpore el contexto de conversaciones anteriores para redactar respuestas, seguimientos o actualizaciones sin necesidad de repetir la información general.

Agentes de IA para programación y seguimiento

Los agentes de programación y seguimiento reducen el trabajo de coordinación al rastrear los compromisos, las conversaciones y los tiempos entre herramientas, lo que garantiza que las tareas avancen sin un monitoreo constante.

Estos agentes pueden:

• Coordine reuniones de varias personas verificando la disponibilidad, proponiendo horarios óptimos y ajustando los planes a medida que cambian los horarios.
• Supervise las bandejas de entrada y los hilos de chat para identificar los mensajes que requieren seguimiento y recordarle que debe responder en el momento adecuado.
• Sugiera disponibilidad automáticamente cuando se mencione la programación en un correo electrónico o conversación.
• Realice un seguimiento de los plazos, los hitos o los controles recurrentes en todas las herramientas y envíe avisos oportunos cuando sea necesario actuar.

Agentes de IA para la investigación y el aprendizaje

Los agentes de investigación y aprendizaje asumen la responsabilidad de recopilar, organizar y actualizar información a medida que se dispone de nuevo material.

Los ejemplos incluyen agentes que pueden:

• Busque en múltiples bases de datos o fuentes para crear y mantener una revisión de la literatura a lo largo del tiempo.
• Organice los hallazgos por tema, relevancia o cronograma a medida que se agrega nueva información.
• Convierta notas o material fuente en guías de estudio, resúmenes y preguntas de práctica en evolución.
• Verifique los reclamos con múltiples fuentes y señale inconsistencias o evidencia faltante.

Agentes de IA para la colaboración en equipo

Los agentes de colaboración apoyan el trabajo compartido al mantener el contexto, resaltar las prioridades y hacer que los proyectos avancen, incluso cuando las personas trabajan de forma asincrónica.

Estos agentes pueden:

• Resuma hilos de conversación largos y resalte decisiones, preguntas abiertas y próximos pasos.
• Dirija preguntas o solicitudes a los miembros adecuados del equipo según el contexto y la carga de trabajo.
• Cree agendas de reuniones a partir de actualizaciones recientes y problemas no resueltos.
• Convierta los debates de las reuniones en listas de tareas con propietarios y plazos claros y luego realice un seguimiento del progreso en todas las herramientas.

Cómo elegir los agentes de IA adecuados para sus necesidades

El agente de IA adecuado depende del tipo de trabajo con el que desea ayuda. Algunos agentes se enfocan en mejorar la forma en que crea contenido, mientras que otros lo ayudan a administrar tareas, información y seguimiento.

Gramatical y sobrehumano: agentes de IA para la escritura y la productividad

Los agentes de inteligencia artificial de Grammarly centrados en la escritura te ayudan a redactar, revisar y perfeccionar la comunicación dondequiera que escribas. Estos agentes brindan sugerencias proactivas y conscientes del contexto para mejorar la claridad, el tono, la experiencia en el tema y la efectividad mientras preservan su voz.

Para flujos de trabajo que van más allá de las tareas de escritura, Superhuman proporciona agentes de inteligencia artificial centrados en la productividad que lo ayudan a sentirse más en control de su trabajo. Los agentes de IA sobrehumanos pueden ayudarlo a administrar su calendario y bandeja de entrada, buscar y recuperar conocimientos y administrar sus acciones y tareas en todas las herramientas. Al igual que los agentes de inteligencia artificial de Grammarly, ofrecen recomendaciones proactivas al mostrar información relevante, priorizar los próximos pasos y respaldar la coordinación a lo largo del día.

Ambas plataformas no requieren codificación y se integran con las herramientas que ya utiliza. Juntos, muestran cómo los agentes de IA pueden respaldar tanto la creación como la ejecución, ayudándole a pasar de las ideas a la acción de manera más eficiente.

Otros agentes de IA para estudiantes y profesionales

Más allá de Superhuman y Grammarly, muchas aplicaciones populares ya incluyen funciones de agente de IA que puedes probar hoy. Algunos ejemplos incluyen:

• Los agentes de inteligencia artificial de Slack pueden resumir hilos de conversación, dirigir preguntas a los miembros adecuados del equipo y realizar un seguimiento de las acciones de las discusiones del canal.
• Los agentes de IA de Asana pueden ayudarte a administrar calendarios de contenido, mantener los lanzamientos encaminados y administrar TI y otros procesos en el lugar de trabajo.
• Los agentes de inteligencia artificial de compras de Amazon pueden ayudarlo a encontrar y comprar productos del sitio web de otra marca si no están disponibles en Amazon, mientras que los agentes de Google pueden llamar a las tiendas en su nombre para preguntar sobre los productos, si están en stock y sobre ventas o promociones.
• Los agentes de inteligencia artificial de Otter pueden ayudarlo a transcribir notas de clases o reuniones, extraer información clave y actualizarla en las herramientas existentes.
• El Asistente de Google y Siri pueden administrar sus tareas diarias configurando recordatorios, brindando una descripción general de sus datos y aprendiendo sus rutinas para brindar sugerencias proactivas a lo largo del día.

Ventajas de utilizar agentes de IA

Antes de empezar a confiar en los agentes de IA día a día, es útil tener una idea clara de dónde brillan y dónde pueden quedarse cortos. Comencemos mirando dónde destacan:

• Reduzca el trabajo pesado:permita que los agentes se encarguen de tareas que consumen mucho tiempo y que agotan su energía e interrumpen su impulso, como organizar sus notas, apuntes de conferencias y cuestionarios de práctica en una sola guía.
• Reciba comentarios personalizados:los agentes pueden adaptarse a su estilo y preferencias, ofreciendo sugerencias específicas que mejoran la claridad y el impacto mientras preservan su voz.
• Obtenga asistencia proactiva:en lugar de esperar instrucciones, los agentes pueden mostrar sugerencias relevantes en tiempo real, como tickets anteriores o soluciones probadas, al responder a un cliente.
• Aborde proyectos complejos:los agentes pueden dividir proyectos grandes, como artículos o resúmenes, en partes manejables, con diferentes agentes a cargo de la planificación, la investigación y la edición.

Limitaciones del uso de agentes de IA

Como hemos visto, los agentes de IA pueden ser un socio increíble para realizar más trabajo, pero eso no significa que sean perfectos. Comprender sus limitaciones es esencial para utilizarlos de forma eficaz y responsable. A continuación se presentan algunos errores comunes que vale la pena conocer y cómo solucionarlos:

• Alucinaciones:los agentes pueden producir información confiable pero incorrecta (por ejemplo, cuando les falta contexto), por lo que es importante verificar los hechos clave y preguntar por las fuentes.
• Exceso de confianza:debido a que los agentes no siempre explican su razonamiento, es fácil confiar demasiado en ellos. No confíe ciegamente en sus opiniones; trate sus resultados como borradores que necesitan revisión humana.
• Sesgo:los agentes están capacitados en grandes conjuntos de datos que pueden reflejar sesgos sociales, lo que genera resultados injustos o sesgados. Revise lo que producen y corrija el rumbo cuando algo anda mal.
• Privacidad de los datos:los agentes necesitan acceso a su información para ser útiles, pero compartir datos confidenciales genera riesgos. Limite el acceso a los datos a lo necesario y revise periódicamente los permisos y las políticas.
• Falta de creatividad:los agentes de IA a menudo utilizan patrones familiares e ideas seguras, por lo que el juicio humano sigue siendo esencial para el pensamiento original, las opiniones sólidas y los enfoques novedosos.

De las indicaciones al progreso: poner a trabajar a los agentes de IA

Los agentes de IA representan un cambio en la forma en que trabajamos con la IA. En lugar de pedir respuestas o resultados únicos, puede delegar la responsabilidad de obtener resultados significativos, permitiendo que los agentes planifiquen, actúen y realicen el seguimiento mientras usted mantiene el control.

Comenzar no requiere experiencia técnica ni una revisión completa de su flujo de trabajo. El enfoque más eficaz es empezar poco a poco, definir objetivos claros y aumentar gradualmente la autonomía a medida que se genera confianza en cómo trabaja un agente. Con la configuración adecuada y retroalimentación continua, los agentes de IA pueden ayudar a reducir el trabajo intenso, mantener el impulso y liberar tiempo para pensamientos de mayor impacto.

A medida que los agentes de IA se integran más en las herramientas que ya utiliza, la oportunidad no es automatizar todo, sino trabajar de manera más intencionada. Al combinar el juicio humano con la ejecución impulsada por agentes, puede convertir ideas en resultados de manera más eficiente y concentrar su energía donde más importa.

Los agentes de IA de Grammarly ofrecen un punto de partida práctico para usar IA agente porque están integrados en las aplicaciones y sitios web que ya usa a diario. Estos agentes trabajan de manera proactiva durante todo el proceso de creación de contenido, aprovechando su contexto para ayudarlo a crear contenido más atractivo y atractivo, comunicarse de manera más efectiva e incluso administrar su jornada laboral para que pueda sentirse realizado y en control.

Preguntas frecuentes sobre cómo utilizar agentes de IA

¿Cómo puedo empezar a utilizar agentes de IA?

Comience con una tarea sencilla y de bajo riesgo para ver cómo un agente de IA sigue instrucciones y produce resultados. A medida que refine sus objetivos y gane confianza, podrá aplicar gradualmente agentes a flujos de trabajo más importantes. Muchas herramientas y aplicaciones ahora incluyen capacidades de agente de IA integradas, lo que facilita la experimentación con las herramientas que ya utiliza.

¿Necesito habilidades técnicas para utilizar agentes de IA?

No. La mayoría de los agentes de IA modernos están diseñados para usarse sin codificación. Se basan en instrucciones en lenguaje sencillo, por lo que puede describir lo que desea que haga el agente y ajustar su comportamiento con el tiempo sin necesidad de experiencia técnica.

¿ChatGPT es un agente de IA?

No por sí solo. ChatGPT es una IA conversacional que responde a indicaciones pero no toma medidas ni persigue objetivos de forma independiente. Sin embargo, puede utilizarse como motor de razonamiento detrás de un agente de IA cuando se combina con herramientas, memoria y objetivos definidos que le permitan actuar de forma autónoma.

¿Grammarly tiene agentes de inteligencia artificial y de inteligencia artificial?

¡Sí! Grammarly ofrece experiencias de inteligencia artificial con agentes, incluidos agentes de inteligencia artificial diseñados para ayudarlo en todos sus flujos de trabajo. En lugar de responder solo a indicaciones puntuales como un asistente de IA, estos agentes de IA trabajan de manera proactiva, brindando comentarios relevantes y conscientes del contexto para ayudarlo a planificar, redactar, revisar y perfeccionar su escritura para alcanzar objetivos específicos y llegar a audiencias específicas.

Visite nuestro centro de agentes para obtener más información sobre los agentes de IA de Grammarly, cómo funcionan y cómo pueden mejorar sus flujos de trabajo diarios.

¿Cuál es la diferencia entre agentes de IA y chatbots?

Los chatbots responden a indicaciones individuales y esperan su próxima instrucción. Los agentes de IA, por el contrario, están diseñados para trabajar hacia un objetivo definido: planificar acciones, utilizar herramientas y adaptarse con el tiempo con una dirección menos paso a paso. Es la diferencia entre pedir ayuda una pregunta a la vez y trabajar con un asistente de inteligencia artificial que puede llevar adelante una tarea una vez que hayas establecido el objetivo.

¿Cuáles son los mejores agentes de IA para principiantes?

Los mejores agentes de IA para principiantes son aquellos que se adaptan naturalmente a su flujo de trabajo existente y ayudan con una tarea diaria específica. Por ejemplo, los agentes de inteligencia artificial de Grammarly trabajan en las herramientas de escritura que ya usa a diario y pueden ayudarlo con tareas de escritura específicas en cada paso de su flujo de trabajo, desde redactar hasta resumir y revisar. Los agentes de inteligencia artificial de Grammarly te ayudan de manera proactiva mientras trabajas, brindándote sugerencias e ideas basadas en lo que estás trabajando en ese momento.

Comenzar con agentes de IA integrados en las herramientas que ya utiliza es una forma útil de comenzar antes de pasar a opciones más avanzadas o personalizables.