Agentes de IA
Agentes de IA o automatización tradicional: cómo elegir
Leer un correo, encontrar una referencia y preparar una respuesta puede requerir reglas, un modelo o un agente. La diferencia está en quién decide el siguiente paso.
No todas las tareas necesitan un agente
Quieres automatizar la respuesta a un correo. Si siempre llega con el mismo formato, quizá basten unas reglas. Si la referencia del pedido aparece escrita de formas distintas, un modelo puede extraerla. Y si falta información y hay que decidir dónde buscarla, un agente empieza a tener más sentido.
Anthropic distingue estos recorridos en su explicación de diciembre de 2024. En un workflow, el código fija los pasos. Un agente decide qué hacer a continuación según lo que encuentra. Microsoft recoge esa diferencia en Agent Framework. Puedes combinar ambos: mantener fijo casi todo el proceso y dejar una decisión concreta al modelo.
Antes de elegir la herramienta, concreta el encargo. «Preparar un borrador con la referencia correcta, sin enviarlo» dice mucho más que «responder correos». También deja claro dónde debe detenerse el sistema.
El mismo correo puede necesitar tres soluciones distintas
Imagina un equipo que recibe solicitudes por correo. Es un ejemplo hipotético. Si cada mensaje llega con una referencia y un formato conocido, una regla puede validarlo y dirigirlo al destino previsto. Si la referencia aparece entre frases distintas, un modelo puede extraerla dentro de un recorrido fijo.
La situación cambia si el mensaje no incluye esa referencia y hay varias consultas posibles para encontrarla. Un agente podría escoger entre las herramientas autorizadas, comprobar qué devuelve cada una y pedir una aclaración si quedan dos candidatos. El permiso para consultar no debería convertirse en permiso para modificar las solicitudes.
La pregunta útil es dónde aparece la incertidumbre. Interpretar una frase no exige necesariamente autonomía para cambiar el recorrido. Elegir entre consultas sí puede justificarla, siempre que puedas comprobar el resultado y acotar sus efectos.
| Necesidad | Punto de partida | Límite a definir |
|---|---|---|
| Reenviar un formato conocido | Reglas y validación | Destinos y excepciones explícitos |
| Extraer una referencia del texto | Modelo dentro de un flujo fijo | Formato válido y referencia existente |
| Elegir consultas para resolver datos incompletos | Agente con herramientas acotadas | Fuentes permitidas y salida ante dudas |
Prueba primero un recorrido pequeño
Para el ejemplo del correo, empezaría con cuatro pasos: recibir el mensaje, extraer la referencia, consultar su existencia y guardar un borrador. Si la referencia falta o no coincide, el recorrido termina pidiendo revisión. El modelo no necesita decidir cómo escribir en la base de datos ni buscar otro acceso por su cuenta.
Después revisaría las solicitudes que quedaron pendientes. Si muchas requieren escoger una consulta entre varias opciones conocidas, probaría un agente solo en ese tramo. Mantendría fijos la validación de la referencia y el guardado del borrador. Así puedes observar qué aporta esa decisión sin cambiar todo el proceso a la vez.
No empezaría añadiendo varios agentes para repartir cada paso. Primero compararía la solución sencilla con la alternativa sobre las mismas entradas y con los mismos criterios. La separación de responsabilidades puede hacerse con código y servicios; no cada responsabilidad necesita otro modelo.
Pon límites antes de ampliar la autonomía
Define qué recursos puede leer, qué puede modificar y cuándo debe pedir ayuda. Preparar un borrador y enviar un correo son acciones diferentes. Si solo has autorizado la primera, el servicio que envía debe impedir la segunda aunque el modelo la solicite.
Fija también un presupuesto de pasos, tiempo y consumo. Si una consulta falla, establece reintentos acotados y una salida que conserve lo ya hecho. Un agente que sigue buscando indefinidamente puede resultar caro sin acercarse al resultado esperado.
Decide con resultados comparables
Prueba correos habituales, mensajes ambiguos y solicitudes con datos que faltan. Comprueba si se identifica la referencia correcta, si el borrador queda guardado y si se detiene cuando debe. Registra también cuánto tarda, cuánto consume y cuántas veces interviene una persona.
Separa las tareas terminadas de las derivadas correctamente a revisión. Pedir ayuda puede ser el resultado adecuado, pero no equivale a resolver la tarea de forma autónoma. Esa diferencia permite decidir si merece la pena ampliar el recorrido o mejorar primero la información de entrada.
Elegiría la opción que cumpla los criterios y sea más fácil de mantener. Si un flujo con reglas y un modelo resuelve el problema, ya tienes una solución válida. La autonomía adicional debería responder a una necesidad que hayas observado en los casos de prueba.