⚙️ Unidad 5: Crea tu propio agente
Crear un agente de IA implica ir más allá del uso de herramientas individuales y asumir un rol activo en el diseño de flujos automatizados, útiles y adaptados a necesidades reales. Esta unidad aborda los fundamentos para construir agentes simples desde un enfoque accesible, sin requerir conocimientos de programación, pero con una visión estratégica orientada a resultados (Brown et al., 2020; OpenAI, 2023).
De los prompts a los agentes funcionales
Mientras un prompt dirige una tarea puntual, un agente ejecuta múltiples acciones de forma estructurada. Aprenderás a diferenciar estos conceptos y a identificar qué tipo de agente —asistente, creativo o automatizador— responde mejor a tu objetivo. La unidad presenta casos prácticos donde diseñar agentes desde cero permite escalar procesos y optimizar tiempos sin perder control sobre la lógica que los guía (Kass, 2022).
Diseño sin programar, pero con intención
El enfoque está en que comprendas la lógica detrás del diseño: entrada, flujo de operaciones y salida. Aunque no requieres saber código, sí es necesario adoptar una mentalidad de orquestador, capaz de visualizar necesidades, seleccionar herramientas y coordinar pasos. Esto permite construir soluciones funcionales sin depender exclusivamente de técnicos o desarrolladores (Shin, 2021).
Aplicación del conocimiento en tu entorno
Los agentes tienen aplicaciones directas en contextos profesionales como la educación, la consultoría, la gestión de proyectos y la creación de contenidos. Esta unidad enfatiza el uso estratégico de agentes que no solo ejecuten tareas, sino que reflejen tu criterio al automatizar decisiones y generar resultados útiles para ti o tus usuarios (Siau & Wang, 2018).
Qué te deja esta unidad
Al concluir esta unidad, habrás desarrollado la capacidad de transformar ideas en agentes básicos que respondan a tus necesidades. Entenderás cómo estructurar procesos con IA de forma autónoma, práctica y ética, aplicando el conocimiento adquirido de manera creativa y funcional.
Referencias
Brown, T., et al. (2020). Language Models are Few-Shot Learners. arXiv preprint arXiv:2005.14165.
Kass, A. (2022). Intelligent Agents in the Workplace. AI Magazine.
OpenAI. (2023). Custom GPTs and Assistants: Design and Deployment.
Shin, D. (2021). The logic of AI agents and human-AI collaboration. Computers in Human Behavior, 120, 106750.
Siau, K., & Wang, W. (2018). Building trust in artificial intelligence, machine learning, and robotics. ACM SIGMIS Database, 49(2), 38–42.