¿Qué es un agente de IA? Una guía para principiantes

Conclusiones clave

• Los agentes de IA son sistemas que pueden planificar, ejecutar y completar tareas en su nombre con una orientación mínima.
• A diferencia de los chatbots o los asistentes básicos, los agentes de IA pueden tomar decisiones, actuar y mejorar a través de comentarios a lo largo del tiempo.
• Los agentes de IA funcionan mejor como compañeros de equipo digitales que manejan tareas repetitivas, lo que le permite concentrarse en el trabajo estratégico.
• La revisión humana sigue siendo esencial, ya que los agentes de IA pueden cometer errores.
• No necesita experiencia técnica para comenzar. Comience con tareas pequeñas y de bajo riesgo para generar confianza.

Imagine un compañero de estudio que nunca se cansa, un entrenador de redacción que nunca juzga o un asistente de ventas que siempre encuentra las palabras perfectas. Esa es la promesa de los agentes de IA: herramientas que pueden recopilar contexto crítico, completar tareas y adaptarse en función de la retroalimentación con un nivel creciente de autonomía. Con estas herramientas, puede mejorar su escritura y optimizar sus flujos de trabajo, pero ¿cómo funcionan exactamente y cómo puede utilizarlas en su vida diaria?

En este artículo, explicaremos los agentes de IA, cómo funcionan y compartiremos ejemplos prácticos sobre cómo puede usarlos para mejorar su escritura, recibir comentarios personalizados y organizar sus tareas para mantener el rumbo.

Tabla de contenido

• ¿Qué son los agentes de IA?
• En qué se diferencian los agentes de IA de los chatbots y los asistentes de IA
• Cómo funcionan los agentes de IA
• Comprender los diferentes tipos de agentes de IA
• Ventajas de utilizar agentes de IA
• Limitaciones del uso de agentes de IA
• Comenzando con los agentes de IA
• La conclusión: por qué son importantes los agentes de IA
• Introducción a las preguntas frecuentes sobre los agentes de IA

¿Qué son los agentes de IA?

Un agente de IA es un sistema de software que puede realizar y completar tareas en nombre de un usuario una vez que se le ha asignado un objetivo. A diferencia de los chatbots y los asistentes de IA, que esperan instrucciones específicas, los agentes de IA pueden planificar, ejecutar y perfeccionar su enfoque basándose en comentarios o información nueva. Piense en ellos como un asistente digital o un compañero de equipo al que puede delegar tareas repetitivas, para que pueda concentrarse en pensar, crear y trabajar en lo más importante.

Los agentes de IA de Grammarly muestran cómo la IA agente puede mejorar específicamente la escritura y la comunicación. En lugar de esperar indicaciones puntuales, estos agentes apoyan todo el proceso de redacción , ayudándole a generar ideas, delinear, redactar, revisar y perfeccionar su trabajo en función del contexto, la audiencia y la intención.

Debido a que los agentes de Grammarly trabajan directamente dentro de las herramientas que ya utiliza, brindan orientación oportuna y relevante a medida que evoluciona su escritura. El resultado es un soporte de escritura que se siente proactivo y práctico, lo que le ayuda a comunicarse con mayor claridad mientras se concentra en el trabajo que más importa.

¿Qué significa realmente "agente" en los agentes de IA?

El "agente" en "agente de IA" se refiere a la capacidad del sistema para actuar con cierto grado de agencia. Los sistemas de software tradicionales sólo hacen lo que tú les dices, siguiendo paso a paso su programación. Los agentes de IA, por otro lado, no necesitan estar constantemente en mano: asígnales un objetivo y ellos determinarán los pasos para llegar allí. Los agentes también son proactivos y pueden tomar la iniciativa proponiendo acciones antes de que usted las solicite.

En qué se diferencian los agentes de IA de los chatbots y los asistentes de IA

Los asistentes y chatbots de IA están diseñados para responder a indicaciones específicas, ya sea responder una pregunta o realizar una tarea. Al utilizar estas herramientas, debe asegurarse de que el mensaje proporcione todo el contexto que necesitan para completar la tarea. También deberá consultarlos de manera proactiva: no planificarán ni completarán tareas hasta que usted se lo solicite explícitamente.

Los agentes de IA, por otro lado, pueden fijar un objetivo (por ejemplo, “Mejorar mi ensayo” o “Resumir estas notas de la reunión”) y decidir qué pasos dar a continuación, adaptándose a medida que avanzan. Pueden reunir y utilizar el contexto necesario, adaptarse a los cambios e incluso colaborar con otros agentes para completar objetivos de varios pasos.

A continuación se ofrece un vistazo en paralelo a lo que cada uno puede hacer y cómo encajan en su flujo de trabajo:

Formas prácticas de utilizar agentes de IA en el trabajo diario

Los agentes de IA pueden ayudarle a trabajar de manera más eficiente ayudándolo con tareas complejas y manejando el trabajo manual sin que se le solicite, como por ejemplo:

• Resumir información:convertir largas transcripciones de reuniones, conferencias o artículos de investigación en resúmenes concisos con conclusiones claras.
• Proporcionar comentarios personalizados:revisar su escritura para resaltar argumentos poco claros, sugerir transiciones más sólidas y volver a verificar las revisiones para mejorar.
• Gestionar la comunicación:enviar seguimientos amables, programar reuniones o redactar mensajes de divulgación para establecer contactos o proyectos de clientes.
• Organizar proyectos y tareas:priorizar las tareas pendientes y marcar los próximos pasos para que pueda concentrarse en el trabajo estratégico, no en el trabajo pesado.

Cómo funcionan los agentes de IA

En un nivel alto, los agentes de IA operan en un bucle continuo que les ayuda a avanzar hacia un objetivo con una eficacia cada vez mayor. En lugar de responder una vez y detenerse, los agentes observan lo que sucede, deciden qué hacer a continuación, toman medidas y realizan ajustes en función de los resultados. Este ciclo permite a los agentes de IA manejar tareas de varios pasos y adaptarse a medida que cambian las condiciones.

El bucle del agente: percibir, planificar, actuar, aprender

La mayoría de los agentes de IA siguen el mismo proceso de cuatro pasos:

1. Percibir:el agente recopila la información que necesita para completar la tarea. Por ejemplo, podría leer sus correos electrónicos para evaluar el tono, el contexto y el propósito de su mensaje.
2. Planificar: utilizando lo aprendido, el agente decide qué acciones ayudarán a alcanzar la meta, como aclarar oraciones confusas, eliminar lenguaje incierto o mejorar las transiciones.
3. Actuar: El agente lleva a cabo su plan reescribiendo secciones poco claras, reemplazando frases débiles por otras más fuertes y suavizando las transiciones.
4. Aprender: cuando rechaza una edición o realiza sus propios cambios, el agente aprende de esos comentarios y adapta su enfoque para la siguiente tarea.

Este ciclo se repite hasta que se alcanza el objetivo o la tarea cambia.

Componentes clave que hacen que los agentes de IA funcionen

Detrás de este ciclo hay varios componentes centrales que permiten a los agentes de IA operar con autonomía:

• Percepción:así es como un agente entiende lo que sucede a su alrededor. Toma todo lo que usted le proporciona (correos electrónicos, notas de reuniones, hojas de cálculo) y analiza esa información para recopilar contexto. También puede monitorear estas fuentes en busca de cambios, de modo que cuando aparezca algo nuevo, pueda tomar medidas automáticamente.
• Toma de decisiones:utilizando grandes modelos de lenguaje (LLM) y técnicas de razonamiento, el agente determina qué hacer a continuación para lograr su objetivo. Por ejemplo, podría utilizar un LLM para comprender cómo se ve el lenguaje "seguro" y aplicar su razonamiento para identificar frases inciertas en el borrador de su correo electrónico.
• Ejecución:para llevar a cabo su plan, el agente se conecta directamente a sus herramientas (como su bandeja de entrada, calendario o editor de documentos) a través de interfaces de programación de aplicaciones (API) e integraciones. Esta configuración le permite enviar correos electrónicos de seguimiento, agregar notas de reuniones o realizar investigaciones relevantes de otra plataforma en su nombre.
• Memoria:el agente recuerda lo que ha aprendido (sus preferencias, comentarios e instrucciones anteriores) para poder tomar decisiones más inteligentes y adaptarse mejor a su estilo con el tiempo.

Juntos, estos componentes permiten a los agentes de IA ir más allá de respuestas únicas y brindar apoyo continuo y orientado a objetivos.

Comprender los diferentes tipos de agentes de IA

Los agentes de IA van desde simples seguidores de reglas hasta sistemas que pueden planificar, aprender y colaborar. A menudo se agrupan en dos niveles:cinco tipos principalesque forman la base de la mayoría de los sistemas de IA yagentes avanzadosque se basan en ellos para manejar desafíos más complejos.

Los cinco principales muestran cómo los agentes evolucionan desde seguir instrucciones básicas hasta razonar y aprender por sí mismos, cada uno añadiendo más conciencia y capacidad de toma de decisiones que el anterior:

• Agentes reflejos simples:el tipo más básico. Siguen reglas preestablecidas de “si X, entonces Y”, pero no pueden manejar situaciones fuera de esas reglas.
• Agentes reflejos basados ​​en modelos:un paso adelante respecto a los agentes reflejos simples. Realizan un seguimiento de lo sucedido para poder adaptarse cuando las cosas cambien.
• Agentes basados ​​en objetivos:una vez que se les asigna un objetivo, estos agentes pueden planificar los pasos necesarios para alcanzarlo.
• Agentes basados ​​en servicios públicos:estos agentes tienen como objetivo alcanzar los objetivos de la mejor manera posible sopesando múltiples opciones y eligiendo la que brinde el mayor beneficio.
• Agentes de aprendizaje:aprenden de la experiencia y utilizan la retroalimentación para perfeccionar su forma de percibir, planificar y actuar.

Los agentes avanzados combinan o escalan estas habilidades para colaborar y asumir desafíos más dinámicos:

• Sistemas multiagente (MAS):equipos de agentes que trabajan juntos, como abejas en una colmena, cada uno de los cuales contribuye a un objetivo compartido.
• Agentes jerárquicos:una versión estructurada de sistemas multiagente. Un agente "gerente" delega tareas a agentes "trabajadores" para una mayor eficiencia.
• Agentes compuestos híbridos:el tipo más versátil. Combinan enfoques reflejos, basados ​​en objetivos y de aprendizaje para reaccionar rápidamente y pensar estratégicamente.

Echemos un vistazo más de cerca a cómo se comparan estos agentes:

Ventajas de utilizar agentes de IA

Al descargar tareas rutinarias y repetitivas a los agentes de IA, puede liberar tiempo para el trabajo que solo usted puede hacer. Aquí hay algunas formas en que los agentes pueden ayudar:

• Reduzca el trabajo pesado:permita que los agentes se encarguen de tareas que consumen mucho tiempo y que lo alejan del trabajo significativo. ¿Estudiar para los exámenes? Haga que uno convierta sus notas en tarjetas didácticas y cuestionarios rápidos.
• Automatiza el trabajo manual:deja de lado las tareas repetitivas que agotan tu energía. Por ejemplo, los equipos de ventas pueden utilizar agentes para redactar mensajes de divulgación y programar reuniones mientras se concentran en construir relaciones.
• Reciba comentarios personalizados:los agentes de IA pueden aprender su estilo y adaptarse a sus preferencias, para que usted reciba sugerencias que tengan sentido para usted. Por ejemplo, los agentes de IA pueden revisar textos de marketing y brindar sugerencias que se alineen con las pautas de la marca en lugar de consejos genéricos.
• Proporcione asistencia proactiva: los agentes no se limitan a esperar órdenes: pueden mostrar sugerencias útiles o próximos pasos en función de lo que sucede en tiempo real. Por ejemplo, un agente de atención al cliente podría indicarle tickets anteriores similares o recomendarle soluciones que funcionaron antes.
• Aborde proyectos complejos: los proyectos grandes pueden resultar abrumadores, pero los agentes los hacen manejables al ayudar a descomponerlos. ¿Escribir un trabajo de investigación o un informe crítico? Un agente crea su esquema, otro se encarga de la investigación y un tercero revisa todo para asegurarse de que su voz brille en todo momento.

Limitaciones del uso de agentes de IA

Los agentes de IA pueden hacer que el trabajo sea más eficiente, pero también plantean desafíos que vale la pena comprender y planificar. Aquí hay algunos errores comunes y cómo evitarlos:

• Alucinaciones:¿Alguna vez has visto una IA que suena segura pero se equivoca por completo? Los agentes pueden inventar cosas cuando les falta contexto o utilizan información desactualizada. Siempre verifique los detalles importantes o solicite citas.
• Exceso de confianza: los agentes pueden parecer tan capaces que es fácil olvidar que no son perfectos. No confíe ciegamente en sus resultados, especialmente en áreas sensibles. Trate los resultados como borradores que necesitan una revisión humana antes de que sean definitivos.
• Dependencias de múltiples agentes: cuando varios agentes trabajan juntos, las cosas pueden complicarse. Sin roles claros, podrían duplicar el trabajo o quedarse estancados. Defina responsabilidades y pruebe los flujos de trabajo con regularidad.
• Sesgo: los agentes aprenden de grandes conjuntos de datos que pueden reflejar sesgos injustos. Revise lo que producen y corrija el rumbo cuando sea necesario.
• Privacidad y seguridad de los datos: los agentes dependen de su información para ayudarlo, pero compartir demasiado es como dejar su administrador de contraseñas desbloqueado. Utilice herramientas confiables, limite el uso de datos confidenciales y revise la configuración de privacidad.
• Transparencia: los agentes pueden dar buenas respuestas sin explicar cómo llegaron a ellas. No confíe simplemente en su palabra: solicite fuentes o razonamientos para poder comprender la lógica detrás de su producción.
• Erosión de habilidades: el uso excesivo de la IA puede hacer que sea más fácil perder el contacto con tus propias habilidades. Deje que los agentes se encarguen de las cosas repetitivas mientras usted se concentra en la estrategia y la creatividad.

A continuación se ofrece un breve resumen de las principales preocupaciones, por qué son importantes y cómo abordarlas:

Usar agentes de IA de manera responsable

Los agentes de IA pueden ser herramientas poderosas para aprender y trabajar, pero son más efectivos cuando se usan intencionalmente. El objetivo no es subcontratar su pensamiento, sino utilizar agentes para generar nuevas ideas y encargarse de las partes tediosas de su trabajo. En la práctica, significa verificar los resultados de la IA, ser consciente de la información que se comparte y aplicar su propio criterio antes de actuar o publicar contenido generado por la IA. También es importante verificar las políticas de IA de su escuela o lugar de trabajo para asegurarse de que cumple con las pautas establecidas. Por ejemplo, muchas escuelas exigen que se cite adecuadamente el contenido generado por IA, tal como lo haría con cualquier otra fuente.

Comenzando con los agentes de IA

Si es nuevo en el uso de agentes de IA, la clave del éxito es la iteración: comenzar de manera simple, revisar cuidadosamente y generar confianza a medida que avanza. Aquí hay un desglose de cómo hacerlo:

1. Identifique una tarea repetible:para determinar un objetivo para su agente, piense en algo que haga con frecuencia, como programar reuniones, resumir contenido o enviar correos electrónicos de seguimiento. Estas tareas cotidianas son perfectas para probar cómo un agente puede hacer que su flujo de trabajo sea más eficiente.
2. Elija una herramienta:seleccione una con agentes diseñados para su tarea (como Grammarly para asistencia en redacción). Idealmente, la herramienta se adapta a su flujo de trabajo existente, minimizando el tiempo de configuración.
3. Comience poco a poco:pruebe al agente en una tarea de bajo riesgo para comprender cómo funciona y qué tipo de resultados puede esperar.
4. Revisar y perfeccionar:evaluar cuidadosamente el resultado. Si los resultados no son del todo correctos, ajuste su solicitud o brinde más contexto al agente. Incluso pequeños ajustes pueden dar lugar a resultados considerablemente mejores.
5. Amplíelo cuando funcione:una vez que esté seguro de los resultados, amplíe su uso: aplique el agente a proyectos de redacción más grandes, resúmenes de investigación o tareas de comunicación más complejas.

La conclusión: por qué son importantes los agentes de IA

Los agentes de IA lo ayudan a ir más allá de la asistencia única y brindarle un soporte significativo para el trabajo real. Al asumir tareas repetitivas y que requieren mucho tiempo, y al ofrecer orientación sobre trabajos más complejos, como planificación, análisis y refinamiento de ideas, lo liberan para concentrarse en lo más importante.

Ya sea que esté sintetizando información, organizando su pensamiento o perfeccionando su comunicación, los agentes de IA trabajan junto a usted para reducir la fricción y sentirse más en control de su jornada laboral. Si está listo para experimentar cómo se siente ese tipo de soporte, puede comenzar hoy mismo con los agentes de redacción de IA de Grammarly .

Introducción a las preguntas frecuentes sobre los agentes de IA

¿Qué es un agente de IA y qué hace?

Un agente de IA es un sistema de software que actúa en su nombre para lograr un objetivo. Puede planificar tareas, llevarlas a cabo y ajustar su enfoque basándose en la retroalimentación. A diferencia de los chatbots de IA o los asistentes que esperan indicaciones, los agentes de IA pueden operar con más independencia y al mismo tiempo confiar en su orientación y revisión.

¿ChatGPT es un agente de IA?

ChatGPT no es un agente de inteligencia artificial por sí solo. Es un modelo conversacional que genera respuestas de texto a las indicaciones del usuario pero no realiza acciones independientes. Sin embargo, puede impulsar a los agentes de IA cuando se integra con herramientas o flujos de trabajo que le brindan objetivos, memoria y capacidad de actuar.

¿Cuáles son los cinco tipos de agentes de IA?

Los cinco tipos de agentes de IA son agentes reflejos simples, agentes reflejos basados ​​en modelos, agentes basados ​​en objetivos, agentes basados ​​en utilidades y agentes de aprendizaje. Estos tipos se complementan entre sí, desde seguir reglas básicas hasta razonamiento y aprendizaje. Así es como funciona cada uno de ellos:

1. Los agentes reflejos simples siguen reglas preestablecidas de "si-entonces".
2. Los agentes reflejos basados ​​en modelos utilizan una memoria limitada para adaptarse a las condiciones cambiantes.
3. Los agentes basados ​​en objetivos planifican acciones para alcanzar un objetivo específico.
4. Los agentes basados ​​en servicios públicos sopesan las opciones para elegir el resultado más eficaz.
5. Los agentes de aprendizaje mejoran su desempeño a través de la retroalimentación y la experiencia.

¿Cuáles son algunos ejemplos de agentes de IA?

Ejemplos comunes de agentes de IA incluyen:

• Chatbots de servicio al cliente que responden preguntas comunes de los clientes
• Agentes de recomendación que ofrecen sugerencias personalizadas a los compradores basadas en comportamientos pasados.
• Agentes de ventas que ayudan con la calificación de clientes potenciales y el alcance de ventas.
• Agentes de productividad que programan reuniones, realizan un seguimiento de tareas y resumen notas
• Agentes de redacción que ayudan con la redacción, edición y lluvia de ideas de contenido.

¿Grammarly tiene agentes de IA?

¡Sí! Grammarly ofrece agentes de redacción de IA que trabajan junto a usted durante todo su flujo de trabajo, en las aplicaciones y sitios que ya utiliza a diario. En lugar de responder únicamente a indicaciones puntuales, estos agentes lo ayudan a planificar, redactar, revisar y refinar su escritura utilizando el contexto sobre sus objetivos, audiencia e intención, para que pueda comunicarse de manera más clara, segura y efectiva.

Consulte nuestro centro de agentes para obtener más información sobre los agentes de IA de Grammarly.