AI inteligente, clave para aumentar la escala del negocio en cien veces

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Compilado por: AididiaoJP, Foresight News

La IA no es magia, pero tampoco es tan simple como «montar un programa de IA, automatizar todo y esperar a que lleguen los beneficios». La mayoría de las personas en realidad no tienen claro qué es exactamente la IA.

Y aquellos que realmente entienden (menos del 5%) intentan construirla por sí mismos, pero suelen fracasar. Los agentes inteligentes pueden tener «alucinaciones», olvidar en qué paso estaban a mitad de tarea, o llamar a herramientas incorrectas en momentos inapropiados. Durante las demostraciones funcionan a la perfección, pero en producción se desploman inmediatamente.

Yo llevo más de un año desplegando programas de IA. Mi carrera en software empezó en Meta, pero hace medio año dejé mi trabajo para fundar una empresa que se dedica a desplegar agentes de IA listos para producción en empresas. Ahora nuestros ingresos recurrentes anuales ya alcanzan los 3 millones de dólares y siguen creciendo. Esto no es porque seamos más inteligentes que los demás, sino porque hemos probado, fallado muchas veces y finalmente descubierto la fórmula del éxito.

A continuación, comparto todo lo que he aprendido en el proceso de construir agentes verdaderamente útiles. Ya seas principiante, experto o estés en un punto intermedio, estas experiencias te serán útiles.

Primera lección: el contexto lo es todo

Puede parecer muy obvio, quizás ya lo hayas oído antes. Pero precisamente por su importancia, vale la pena repetirlo. Muchas personas piensan que construir un agente inteligente es simplemente conectar varias herramientas: escoger un modelo, abrir permisos en bases de datos, y listo. Pero esa estrategia fracasa rápidamente por varias razones:

El agente no sabe qué es lo importante. No recuerda qué pasó hace cinco pasos, solo ve el paso actual y adivina qué hacer a continuación (y muchas veces se equivoca), o simplemente prueba suerte.

El contexto, en realidad, es la diferencia fundamental entre un agente que vale millones y uno que no vale nada. Es crucial enfocarse y optimizar en estos aspectos:

Qué recuerda el agente: no solo la tarea actual, sino toda la historia que llevó a la situación actual. Por ejemplo, al revisar facturas anómalas, el agente necesita saber: cómo se disparó la anomalía, quién envió la factura original, qué política se aplicó, cómo se resolvió la última vez con ese proveedor. Sin estos datos históricos, el agente solo adivina, y eso es peor que no tener inteligencia alguna. Porque si lo hiciera un humano, el problema ya estaría resuelto. Esto también explica por qué algunos dicen que «la IA es muy difícil de usar».

Cómo fluye la información: si tienes múltiples agentes, o uno que realiza varias etapas, la información debe transmitirse con precisión entre fases, sin perder, dañar o malinterpretar datos. El agente encargado de clasificar solicitudes, por ejemplo, debe pasar un contexto limpio y estructurado al agente que resuelve el problema. Si la transferencia no es rigurosa, el resultado será un caos. Esto implica que cada etapa debe tener entradas y salidas estructuradas y verificables. Un ejemplo es la función /compact en Claude Code, que permite transmitir contexto entre diferentes sesiones de LLM.

El conocimiento del agente sobre el dominio del negocio: un agente que revisa contratos legales debe entender qué cláusulas son clave, cómo se evalúan riesgos, cuáles son las políticas reales de la empresa. No basta con darle un montón de documentos y esperar que saque las conclusiones por sí mismo; esa es tu responsabilidad. Y también debes proporcionarle recursos en forma estructurada para que realmente tenga conocimientos del área.

Una mala gestión del contexto se manifiesta en: que el agente repite llamadas a la misma herramienta por olvidar que ya obtuvo la respuesta; que llama a herramientas incorrectas por recibir información errónea; que toma decisiones contradictorias con pasos anteriores; o que trata cada tarea como si fuera la primera, ignorando patrones evidentes en tareas similares previas.

Una buena gestión del contexto hace que el agente funcione como un experto en el negocio: puede establecer conexiones entre diferentes informaciones sin que tú le digas explícitamente cómo se relacionan.

El contexto es la clave para distinguir entre un agente que solo puede hacer demostraciones y uno que realmente funciona en producción y entrega resultados.

Segunda lección: la IA es un multiplicador de resultados

Visión errónea: «Con esto, ya no necesitamos contratar gente».

Visión correcta: «Con esto, tres personas pueden hacer el trabajo que antes hacían quince».

La IA terminará reemplazando parte del trabajo humano, y negarlo sería engañarse a uno mismo. Pero lo positivo es que la IA no reemplaza la toma de decisiones humanas, sino que elimina fricciones relacionadas: buscar información, recopilar datos, hacer cruces, formatear, distribuir tareas, hacer seguimientos y recordatorios, etc.

Por ejemplo: el equipo financiero todavía necesita decidir sobre anomalías, pero con la IA ya no tienen que dedicar el 70% de su semana a buscar facturas faltantes; en ese tiempo pueden resolver realmente el problema. La IA realiza todo el trabajo básico, y los humanos solo aprueban al final. Según mi experiencia atendiendo clientes, en realidad las empresas no despiden empleados por esto. El trabajo de los empleados cambia, pasa de tareas manuales y tediosas a actividades de mayor valor, al menos por ahora. A largo plazo, con el avance de la IA, esto podría cambiar.

Las empresas que realmente se benefician de la IA no son las que quieren eliminar a los humanos del proceso, sino las que entienden que la mayor parte del tiempo de los empleados se dedica a «trabajos preparatorios», no a crear valor real.

Siguiendo esta lógica, al diseñar agentes, no necesitas obsesionarte con la «precisión»: deja que el agente haga lo que mejor sabe, y que los humanos se concentren en lo que mejor hacen.

Esto también acelera la implementación: no es necesario que el agente maneje todas las excepciones extremas, basta con que resuelva bien los casos comunes y pase las excepciones complejas a los humanos, con suficiente contexto para que puedan resolverlas rápidamente. Al menos, esa debería ser la estrategia en la etapa actual.

Tercera lección: memoria y gestión del estado

Cómo un agente guarda información dentro de una tarea y entre tareas determina si puede escalar en tamaño y complejidad.

Existen tres patrones comunes:

Agentes independientes: manejan un flujo completo de trabajo de principio a fin. Son los más fáciles de construir porque toda la información contextual está en un solo lugar. Pero a medida que el proceso se alarga, gestionar el estado se vuelve difícil: el agente debe recordar decisiones tomadas en el paso 3 para usarlas en el paso 10. Si la ventana de contexto se llena o la estructura de memoria no es adecuada, las decisiones posteriores carecerán de información clave, y los errores aumentarán.

Agentes en paralelo: trabajan en diferentes partes del mismo problema simultáneamente. Son más rápidos, pero introducen problemas de coordinación: ¿cómo se combinan los resultados? ¿Qué pasa si dos agentes llegan a conclusiones contradictorias? Es necesario definir protocolos claros para integrar información y resolver conflictos. Normalmente, se requiere un «árbitro» (persona o otro LLM) para gestionar desacuerdos o condiciones de carrera.

Agentes en colaboración: trabajan en secuencia, pasando tareas de uno a otro. Por ejemplo, un agente A clasifica, luego pasa a B para investigar, y finalmente a C para ejecutar la solución. Este patrón funciona en flujos de trabajo con fases definidas, pero la transferencia de información entre agentes es la parte más delicada. La información que aprende un agente debe entregarse en un formato que el siguiente pueda usar directamente.

El error más común es tratar estos patrones como «soluciones de implementación». En realidad, son decisiones arquitectónicas que definen los límites de capacidad del agente.

Por ejemplo, si quieres construir un agente para aprobar contratos de ventas, debes decidir: ¿debe un solo agente encargarse de todo? ¿O diseñar un agente de enrutamiento que distribuya tareas a agentes especializados en precios, legal, aprobación ejecutiva? Solo tú conoces el proceso real, y tu objetivo es que puedas enseñar estos procesos a tus agentes.

¿Cómo decidir? Depende de la complejidad de cada etapa, cuánto contexto necesita transmitirse entre fases, y si las fases requieren colaboración en tiempo real o secuencial.

Si eliges mal la arquitectura, podrías pasar meses ajustando problemas que en realidad no son bugs, sino una mala estructura de diseño, un problema en la definición del problema o en la solución misma.

Cuarta lección: interceptar proactivamente las anomalías, no solo reportarlas después

Al diseñar sistemas de IA, la reacción más común es: crear un panel de control que muestre información y permita ver qué está pasando. Pero, por favor, basta de paneles.

Los paneles no sirven para mucho.

Tu equipo financiero ya sabe que faltan facturas, y el equipo de ventas ya sabe que algunos contratos están en legal.

La IA debería detectar y detener los problemas en el momento en que ocurren, y transferirlos a la persona correspondiente para que los resuelva, proporcionando toda la información necesaria para hacerlo, y actuando de inmediato.

¿Factura recibida pero con documentos incompletos? No solo anotarlo en un reporte. Marcarlo, identificar quién debe completar qué, y transferir el problema junto con el contexto completo (proveedor, monto, política aplicable, qué falta exactamente). Además, bloquear esa transacción hasta que se resuelva. Este paso es clave, porque si no, el problema se «filtrará» en toda la organización, y será difícil remediarlo a tiempo.

¿Contrato sin aprobación en 24 horas? No esperes a la reunión semanal. Automatiza la escalada, adjunta los detalles de la transacción, y permite que el aprobador decida rápidamente sin tener que buscar en múltiples sistemas. La urgencia debe estar clara.

¿Proveedor que no cumple con los hitos a tiempo? No esperes a que alguien lo descubra. Activa automáticamente planes de contingencia, y comienza el proceso de respuesta antes de que el problema sea evidente.

La función de tu agente de IA es: hacer que los problemas no puedan ser ignorados, y que resolverlos sea extremadamente sencillo.

Debe detectar y exponer los problemas directamente, no solo a través de un panel de control.

Esto es lo opuesto a cómo muchas empresas usan la IA: la usan para «ver» los problemas, pero tú deberías usar la IA para «forzar» la resolución rápida, y solo después, si quieres, hacer un panel para monitoreo.

Quinta lección: la economía de los agentes de IA vs SaaS generalista

Las empresas siguen comprando herramientas SaaS que nadie usa, por una razón sencilla.

El proceso de adquisición de SaaS es fácil: hay demostraciones, cotizaciones, listas de requisitos con casillas para marcar. Si alguien aprueba, creen que el proceso avanza (aunque muchas veces no sea así).

Lo peor de comprar SaaS de IA es que muchas veces simplemente se dejan allí. No se integran en el flujo de trabajo real, se convierten en otro sistema al que hay que acceder con login. Se migran datos, y un mes después solo es un proveedor más que gestionar. A los 12 meses, se abandona, pero no se puede dejar, porque cambiar cuesta mucho, y eso genera «deuda técnica».

Un agente de IA personalizado, basado en tus sistemas existentes, evita estos problemas.

Funciona dentro de las herramientas que ya usas, no crea nuevas plataformas, y en realidad acelera el trabajo actual. La IA realiza las tareas, los humanos solo revisan los resultados.

El costo real no es «desarrollo vs licencia», sino una lógica más simple:

SaaS acumula «deuda técnica»: cada herramienta comprada implica mantener integraciones, sistemas que se vuelven obsoletos, proveedores que pueden ser adquiridos, transformados o cerrados.

Construir tu propio agente de IA acumula «capacidad»: cada mejora hace que el sistema sea más inteligente, cada nuevo flujo de trabajo amplía las posibilidades. La inversión crece en interés compuesto, no se deprecia con el tiempo.

Por eso, durante el último año he dicho: el SaaS de IA generalista no tiene futuro. Los datos del sector también lo confirman: la mayoría de las empresas que compran SaaS de IA lo dejan de usar en 6 meses, sin ver mejoras en productividad. Las empresas que realmente obtienen beneficios de la IA son las que tienen agentes personalizados, ya sea desarrollados internamente o por terceros.

Por eso, las empresas que dominan los agentes en las primeras etapas tendrán ventajas estructurales a largo plazo: están construyendo una infraestructura cada vez más potente. Otros solo alquilan herramientas que en algún momento tendrán que reemplazar. En un campo que cambia cada mes, perder una semana puede ser un golpe importante para tu hoja de ruta y negocio global.

Sexta lección: despliegue rápido

Si tu proyecto de IA tarda un año en estar en producción, ya estás perdido.

El plan no puede superar a los cambios. Es muy probable que el flujo de trabajo que diseñaste no refleje la realidad, y las situaciones límite que no anticipaste suelen ser las más importantes. En 12 meses, el campo de la IA puede cambiar radicalmente, y lo que construiste puede estar obsoleto.

En máximo 3 meses, debes tenerlo en producción.

En esta era de explosión de información, la verdadera habilidad está en: saber cómo aprovechar la información de manera efectiva, y colaborar con ella en lugar de luchar contra ella. Hay que hacer trabajo real: gestionar tareas auténticas, tomar decisiones reales, dejar registros trazables.

El problema más común que he visto es que los equipos internos de desarrollo subestiman el tiempo necesario: estiman que un proyecto de IA que debería tomar 3 meses, en realidad toma de 6 a 12 meses. O peor aún, dicen que en 3 meses, pero en la práctica, tras comenzar, se retrasan por «causas imprevistas». No es solo culpa de ellos, la IA es un campo complejo.

Por eso, necesitas ingenieros que realmente entiendan IA: que conozcan cómo funciona a escala, hayan visto problemas en escenarios reales, y conozcan sus capacidades y límites. Hoy en día, hay demasiados desarrolladores «a medias», que creen que la IA puede hacer de todo — eso está muy lejos de la realidad. Si quieres entrar en el campo de IA empresarial, debes dominar bien los límites prácticos de la IA.

Resumen

Construir agentes útiles requiere enfocarse en:

El contexto lo decide todo: un agente sin buen contexto es solo un generador de números aleatorios costoso. Es fundamental gestionar bien el flujo de información, la memoria persistente y la incorporación de conocimientos del dominio. Antes se burlaban de los «prompt engineers», ahora los «ingenieros de contexto» son su versión 2.0.

Diseñar para «potenciar» en lugar de «reemplazar»: que los humanos hagan lo que mejor saben, y que la IA facilite el camino, permitiendo que los humanos se concentren en tareas que realmente aportan valor.

La arquitectura es más importante que la elección del modelo: decidir si usar agentes independientes, en paralelo o en colaboración, es una decisión mucho más crítica que qué modelo usar. Primero, define bien la arquitectura.

Interceptar y resolver problemas, no solo reportarlos o hacer revisiones: los paneles de control son «tumbas» para los problemas. Hay que crear sistemas que obliguen a resolver los problemas rápidamente.

Lanzar rápido, iterar continuamente: el mejor agente es aquel que ya está en producción y en constante mejora, no el que todavía está en diseño. (Y debes seguir tu cronograma).

Todo lo demás son detalles.

La tecnología ya está lista, pero quizás tú aún no estás preparado.

Entender esto te permitirá escalar tu negocio 100 veces.