Qué significa en la práctica
Un agente de IA combina un modelo de lenguaje con instrucciones, memoria y herramientas, lo que le permite planificar y ejecutar tareas de varios pasos.
Cuándo ayuda realmente la solución
Tiene más sentido cuando la tarea requiere varios pasos consecutivos, herramientas y decisiones sobre qué hacer después. El uso debe responder a un problema concreto, no solo a la disponibilidad de una nueva función.
Cómo preparar la implementación
El agente debe recibir únicamente las herramientas necesarias para la tarea. Toda acción que modifique datos, envíe un mensaje o inicie un pago requiere un registro de eventos, límites y un momento claramente definido de aprobación humana. En la práctica, conviene detallar las acciones permitidas, los límites y el punto de transferencia a una persona, y después probar los agentes con errores y datos incompletos.
Un límite que no debe ignorarse
Un agente con permisos amplios puede ejecutar en el sistema del cliente una acción que parece correcta, pero resulta indeseada. Por eso, antes de empezar hay que definir quién decide, las reglas de escalado y cómo detener la solución de forma segura.
Cómo comprobar el resultado
En este caso hay que medir el porcentaje de casos completados sin errores, el número de escalados, el coste de las llamadas a herramientas y todas las acciones con efectos externos. El resultado debe compararse con la forma anterior de trabajar, separando los casos habituales de las excepciones difíciles.
