Un asistente de IA responde a su solicitud y espera la siguiente instrucción. Un agente de IA puede elegir y ejecutar varios pasos para alcanzar un objetivo, a menudo utilizando herramientas y comprobando resultados intermedios. Ambos pueden usar el mismo modelo de lenguaje; la diferencia práctica está en cuánto delega del workflow y en qué momento revisa el trabajo.
Por ejemplo, un asistente puede sugerirle cómo limpiar una columna de un CSV. Un agente podría buscar datos que faltan en los sitios web de empresas, registrar las fuentes y completar un resultado listo para revisar. No debería confiar en ninguno de los dos para verificar hechos sin una comprobación adicional.
| Decisión | Asistente de IA | Agente de IA |
|---|---|---|
| ¿Quién elige el siguiente paso? | Usted indica cada paso mediante prompts | El workflow puede seleccionar la siguiente herramienta o acción dentro de los límites definidos |
| Uso recomendado | Redactar, explicar o realizar una transformación que quiera revisar de inmediato | Investigar o procesar múltiples registros en varios pasos |
| Momento de revisión | Revise cada respuesta o vista previa antes de continuar | Compruebe las fuentes, los campos de salida, los errores y los costes después de la ejecución |
En este artículo veremos:
- Agentes de IA:
- Asistentes de IA:
- Cuándo usar un agente de IA y cuándo un asistente
Qué son los agentes de IA
A diferencia de la AGI y la SSI, el término agente de IA está bien definido. Un agente de IA es un sistema capaz de decidir su propio camino y los pasos que debe seguir para completar una tarea o alcanzar un objetivo determinado.
Lo mejor de los agentes de IA es que pueden cambiar de estrategia si la inicial no funciona. Esto permite diseñar workflows y automatizaciones de varios pasos para hacer más en menos tiempo.
📘 Definición breve de los agentes de IA
Sistemas autónomos y orientados a objetivos, capaces de planificar, razonar, actuar de forma proactiva e iterar hasta alcanzar sus metas.
Cómo funciona un agente de IA
Un agente de IA suele funcionar de la siguiente manera:
- Recibe una tarea o un objetivo del usuario
- Procesa y analiza los requisitos
- Diseña una estrategia inicial para abordar la tarea
- Prueba otras estrategias si la primera no funciona
- Continúa adaptándose y ajustándose hasta que:
- Alcanza el objetivo
- Llega al número máximo de iteraciones
- Determina que la tarea no puede completarse
Este proceso iterativo diferencia a los agentes de IA de los asistentes más sencillos, ya que pueden ajustar su estrategia de forma autónoma según los resultados y el feedback.
Ejemplos de agentes de IA y qué pueden hacer
Los agentes de IA pueden investigar
El scraping tradicional suele requerir selectores o reglas de extracción. En cambio, un agente de investigación con IA puede utilizar un prompt para buscar información en distintas páginas, aunque usted deberá comprobar tanto la fuente como el valor extraído.
Pueden:
- Investigar cualquier tema
- Monitorizar competidores a gran escala
- Extraer y analizar reseñas
- Crear informes completos
Estas tareas pueden automatizarse y sus resultados revisarse antes de utilizarlos.
Así puede convertir investigaciones que consumen mucho tiempo en procesos automatizados.
Ejemplo de agente de investigación: AI Research Agent de Datablist
AI Researcher de Datablist le permite automatizar búsquedas repetitivas en Google sin experiencia técnica ni configuraciones de API complejas.
Estas son algunas formas de utilizarlo:
- Investigar datos sobre elementos de un CSV; por ejemplo:
suba una lista de personas e indique,Dígame si esta persona apareció en un artículo de prensa en 2025 - Investigar una lista de productos y comparar los precios encontrados en sus páginas de origen; vuelva a ejecutar la búsqueda cuando necesite datos actualizados
- Partir de una URL para crear una lista; por ejemplo, facilitar una página de categoría y extraer de ella todos los productos
- Crear búsquedas automatizadas sin datos de referencia. Resulta ideal si solo necesita automatizar búsquedas repetitivas en Google; por ejemplo, para obtener las últimas noticias sobre robots humanoides
El agente cuenta con un límite de pasos configurable y puede devolver resultados parciales cuando no consigue terminar. Indíquele una fuente concreta o una regla de aceptación y revise los valores ausentes y las URL de origen antes de confiar en la lista.
Los agentes de IA pueden programar
Los agentes de programación con IA han transformado por completo el desarrollo al hacerlo accesible para todo el mundo, no solo para desarrolladores profesionales. Estos agentes convierten descripciones sencillas en aplicaciones funcionales, lo que permite crear software incluso con poca o ninguna experiencia programando.
Qué pueden hacer los agentes de programación con IA:
- Generar aplicaciones completas a partir de descripciones en lenguaje natural
- Gestionar automáticamente los detalles técnicos
- Crear interfaces de usuario y funcionalidades básicas
- Predecir algunas líneas de código según el codebase y los cambios recientes
Lo más importante es que estos agentes permiten a personas sin conocimientos técnicos convertir sus ideas en realidad con mayor rapidez.
Ejemplo de agente de programación: AI Coding Agent de Cursor
El AI Agent de Cursor destaca especialmente al configurar proyectos nuevos desde cero.
Estas son algunas formas de utilizarlo:
- Convertir lenguaje natural en código: describa lo que necesita, como «cree un formulario de inicio de sesión con validación de email», y generará el código
- Obtener explicaciones de código complejo: cuando encuentre código que no entiende, lo explicará de forma sencilla, ideal para aprender
- Crear aplicaciones sin experiencia programando: se ocupa de los detalles técnicos para que cualquiera pueda crear software funcional
Ejemplos reales de lo que puede crear:
- Una extensión de Chrome que bloquee los pop-ups de cookies: crea todos los archivos necesarios y gestiona las interacciones con el navegador
- Un bot de Slack que recuerde hacer pausas: configura automáticamente los ajustes, la programación y el sistema de mensajes
He oído que resultan menos útiles para aplicaciones que ya cuentan con un codebase.
Los agentes de IA pueden atender a clientes
Los agentes de atención al cliente probablemente sean los que más han influido hasta ahora en nuestra forma de trabajar. Veamos por qué.
Pueden gestionar las primeras consultas de los clientes, derivar los casos complejos a agentes humanos e incluso detectar y resolver de forma proactiva posibles problemas antes de que se agraven. Esto significa que:
- Los compradores pueden recibir soporte las 24 horas de una IA que:
- No se estresa ni se ve sobrecargada por los tickets que debe resolver
- Sigue un método sistemático para resolver problemas con eficiencia
- Al mismo tiempo, los agentes humanos pueden:
- Dedicar más tiempo a entender a los clientes
- Dejar de preocuparse por tener que pasar rápidamente a la siguiente conversación
El resultado es una resolución más rápida y menos errores.
Ejemplo de agente de atención al cliente: Decagon
Mi favorito indiscutible en esta categoría es Decagon.ai.
No soy cliente suyo porque se dirige principalmente a grandes empresas. Sin embargo, sí utilizo Notion y, cuando tengo alguna duda, el agente de atención al cliente con IA de Decagon a veces me responde de inmediato.
Las respuestas siempre son de gran calidad. Es cierto que en ocasiones sigo necesitando ayuda humana, pero la mayoría de las veces funciona lo bastante bien como para no recurrir a ella.
Ventajas de los agentes de IA
Toma de decisiones y planificación autónomas
Los agentes de IA pueden planificar y ejecutar por sí solos procesos de varios pasos, determinando el camino más eficiente para alcanzar sus objetivos.
Calidad y validación
- Pueden validar la información para comprobar su precisión
- Son capaces de abordar tareas complejas y con varias capas que requieren un análisis más profundo
Resolución iterativa de problemas
Lo que más me gusta de los agentes de IA es su capacidad para adaptarse a los resultados y al feedback. Esto los hace ideales para tareas complejas, aunque también puede convertirse en un error costoso si no establece ningún límite de iteraciones.
Eficiencia y automatización
- Convierten tareas que consumen mucho tiempo en procesos eficientes y automatizados
- Trabajan de forma sistemática para resolver problemas con eficacia
Buenas prácticas para agentes de IA
Cuando hablamos de buenas prácticas para agentes de IA, en realidad nos referimos a buenas prácticas para escribir prompts.
Sin embargo, con los agentes de IA hay ciertas reglas que requieren aún más atención, ya que siguen siendo sistemas de IA que necesitan límites e instrucciones claros para ofrecer los mejores resultados.
Defina parámetros y criterios de validación claros
- Establezca restricciones precisas, como
muéstreme únicamente reseñas de 4 estrellas o más. - Indique siempre al agente que valide sus resultados y fuentes de información; por ejemplo,
incluya siempre en el resultado la cita y el enlace utilizados - Defina objetivos concretos y el formato de salida deseado para obtener resultados precisos; por ejemplo,
Cree una barra de navegación con un logotipo y un buscador utilizando Tailwind CSS
Estructure las tareas
- Divida los workflows complejos en solicitudes más pequeñas y manejables, en lugar de abrumar al agente con procesos demasiado largos (un máximo de 3 o 4 pasos)
- Cuando conozca bien un proceso, ofrezca instrucciones claras sobre el enfoque que prefiere. Así podrá convertir al agente en una extensión fiable de su workflow. Eso es lo que hago yo cuando sé que la mejor opción consiste sencillamente en «multiplicarme»
Controle la calidad y las iteraciones
Como ya he mencionado, la resolución iterativa de problemas supone un cambio enorme, pero también puede resultar costosa. Por eso debería:
- Establecer límites de iteraciones; por ejemplo, «haga un máximo de 3 intentos para encontrar sus precios»
- Monitorizar los resultados solicitando un nivel de confianza; por ejemplo, «valore del 1 al 100 su grado de certeza para cada dato recopilado»
📘 Dato rápido
AI Research Agent de Datablist le permite establecer un número máximo de pasos. Esto limita la ejecución y su coste, pero no sustituye la revisión de las fuentes y los valores devueltos.
Eso es todo sobre los agentes de IA. Veamos ahora los asistentes de IA y por qué están tan infravalorados.
Qué es un asistente de IA
Un asistente de IA trabaja mediante el diálogo directo con los usuarios para ofrecer soluciones rápidas y relevantes basadas en su entrenamiento y en conocimientos adicionales.
Su fortaleza reside en procesar y trabajar a partir del feedback inmediato del usuario, potenciando la toma de decisiones y la creatividad humana en lugar de sustituirlas.
📘 Definición breve de los asistentes de IA
Sistemas dirigidos por el usuario y centrados en la interacción que responden consultas y realizan tareas a partir de instrucciones directas y de sus conocimientos.
Por qué se infravaloran los asistentes de IA
En mi opinión, los asistentes de IA están muy infravalorados porque exigen una mayor implicación del usuario y son más difíciles de vender que los agentes de IA.
Vender un producto basado en un agente de IA es fácil porque, básicamente, el mensaje es «usted descanse, que él se encarga». Con un asistente de IA, en cambio, solo puede decir «usted lo hace y él le ayuda».
Sé que suena un poco extremo, pero, si reducimos el mensaje a su esencia, eso es lo que realmente decimos al redactar el copy de este tipo de productos.
Por eso muchas empresas de AI SDR hacen buen marketing, pero tienen un mal producto. #sorrynotsorry
Cómo funciona un asistente de IA
Un asistente de IA suele funcionar de la siguiente manera:
- Recibe instrucciones directas o preguntas del usuario
- Sigue las indicaciones específicas del usuario
- Responde según su entrenamiento y los conocimientos disponibles
- Espera nuevas instrucciones para continuar o ajustar su enfoque
- Mantiene la interacción hasta que:
- Satisface la solicitud del usuario
- El usuario termina la conversación
- Necesita que el usuario aclare algún aspecto
A diferencia de los agentes de IA, que pueden iterar y adaptar su estrategia de manera autónoma, los asistentes dependen más de la orientación y la interacción directa del usuario para completar las tareas.
Ejemplos de asistentes de IA y qué pueden hacer
Los asistentes de IA ayudan a limpiar datos
La limpieza de datos solía ser una tarea tediosa que consumía mucho tiempo y exigía fórmulas complejas y conocimientos técnicos. Ahora los asistentes de IA permiten que cualquier persona limpie y transforme sus datos fácilmente mediante instrucciones de texto sencillas.
Pueden:
- Eliminar símbolos y espacios innecesarios
- Adaptar los datos al formato que necesite
- Extraer y editar información
- Transformar, convertir o manipular datos
Dicho de forma aún más sencilla: pueden hacer cualquier cosa, siempre que la tarea pueda realizarse dentro de su hoja de cálculo.
Ejemplo de asistente para limpiar datos: AI Data Cleaning Assistant de Datablist
Esta herramienta integrada en la hoja de cálculo con IA de Datablist le permite hacer prácticamente todo lo que podría realizar en Excel o Google Sheets, pero sin fórmulas ni scripts complejos: solo necesita prompts sencillos.
La diferencia entre el asistente de IA de Datablist para editar datos y un agente de IA es que funciona con un sistema de vista previa y confirmación. Usted le asigna una tarea, el asistente genera la respuesta y le muestra una vista previa de los cambios antes de aplicarlos.
Después puede darle más instrucciones o aplicar los cambios. Vea el siguiente ejemplo:
Estas son otras tareas que AI Data Cleaning Assistant de Datablist puede realizar por usted:
- Generar identificadores únicos para cada fila
- Crear sistemas de scoring para priorizar leads o cuentas
- Convertir unidades en las especificaciones de productos
- Editar datos a gran escala
Este asistente de IA puede hacer prácticamente todo lo que necesite, siempre que la tarea se base en los datos de sus hojas. Así podrá expresar sus necesidades con palabras en lugar de buscar la fórmula adecuada.
Los asistentes de IA ayudan a escribir
Los asistentes de escritura con IA son uno de los mejores inventos de la humanidad. No solo ayudan a escribir, sino que también aceleran el aprendizaje.
Hace un año apenas hablaba inglés y ni siquiera podía escribir un email. Ahora redacto artículos de blog completos. Esto se debe a que pude aprender mucho más rápido que otras personas gracias a los asistentes de escritura con IA.
Pueden corregir errores gramaticales y ortográficos, cambiar palabras para ayudarle a expresarse mejor y hacer cualquier otra cosa que les pida, como:
- Crear bullet points a partir de una idea
- Cambiar el tono del texto
- Elaborar descripciones más detalladas
- Dar formato y dividir textos
Esto le ayuda a escribir más rápido y cometer menos errores sin perder su estilo ni la idea original.
Ejemplo de asistente de escritura: Notion AI Assistant
El asistente de IA de Notion es el mejor en esta categoría. Ni siquiera he probado otros productos porque funciona realmente bien.
Como ya he comentado, el asistente de IA de Notion me permite escribir deprisa, corregir errores ortográficos y hacer muchas otras cosas interesantes. Estos son algunos de los prompts rápidos que utilizo en Notion:
- Sustituya esto por un slug .png creado a partir de esta frase, utilizando guiones bajos (_)
- ¿Esta frase es gramaticalmente correcta? Si lo es, responda simplemente «sí». Si no lo es, indique exactamente qué falla, cómo mejorarlo y proponga dos versiones corregidas sin alterar el vocabulario que he utilizado. (Solo si hay errores gramaticales)
- Sustituya esta palabra por otra que exprese mejor X
La verdadera ventaja no consiste en escribir más deprisa, sino en encontrar inspiración rápidamente y ser más creativo.
Los asistentes de IA ayudan a programar
Los asistentes de programación con IA han evolucionado hasta convertirse en compañeros inteligentes para los desarrolladores.
Sus principales capacidades son:
- Generación y autocompletado de código en tiempo real
- Sugerencias inteligentes para depurar código y recomendaciones de optimización
- Explicaciones y documentación de código adaptadas al contexto
Permiten a los desarrolladores programar más rápido y con menos errores, ya que actúan como compañeros expertos que comprenden el contexto, explican fragmentos de código complejos y ayudan a mantener estándares de programación coherentes en todos los proyectos.
Ejemplo de asistente de programación: Amazon Q
Amazon Q
Amazon Q es un asistente de programación con IA que puede integrarse en cualquier entorno de desarrollo.
A diferencia de los agentes de IA, Amazon Q Developer utiliza un mecanismo de revisión y aplicación. Usted especifica una tarea, el asistente genera una respuesta con el código o las acciones propuestas y muestra una vista previa para que la apruebe antes de implementar los cambios.
Amazon Q puede:
- Generar fragmentos de código o funciones completas en cualquier lenguaje de programación
- Depurar errores de código y sugerir soluciones
- Optimizar el código existente en materia de rendimiento y seguridad
Lo mejor de este asistente de IA es que ni siquiera necesita una cuenta de AWS. Solo necesita un AWS Builder ID.
Ventajas de los asistentes de IA
Cada persona utiliza la IA de una manera distinta. Algunas ventajas ya se han olvidado porque los asistentes de IA están profundamente integrados en nuestra vida, pero para mí estas son las tres ventajas más importantes de los asistentes de IA.
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Hacer las cosas más rápido y delegar tareas
No quiero convertir estructuras de datos ni revisar cada coma que se me pueda escapar. Quiero avanzar deprisa. Por eso me centro en lo que realmente importa y utilizo mis asistentes de IA en Datablist y Notion para ocuparme de las tareas secundarias.
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Aprender a un ritmo imparable
La IA domina muy bien los conocimientos básicos, por lo que siempre la utilizo cuando empiezo a aprender algo nuevo. Cuando mejoro en esa materia, busco otras formas de seguir aprendiendo.
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Obtener una segunda opinión
Utilizo la IA para analizar mis ideas desde distintos ángulos y evaluarlas. El feedback no siempre es bueno, y no pasa nada, porque no busco ideas nuevas, sino algo que me impulse a seguir pensando.
Buenas prácticas para asistentes de IA
Trabajar con asistentes de IA exige buenas prácticas similares a las de los agentes. La clave está en escribir prompts claros y detallados que ayuden a la IA a trabajar con eficacia. Esto incluye, por ejemplo:
- Establecer límites claros
- La IA necesita límites concretos para no desviarse demasiado
- Unos límites bien definidos también reducen las alucinaciones y las respuestas irrelevantes
- Proporcionar contexto detallado
- Especifique exactamente lo que necesita
- Incluya ejemplos siempre que sea posible
- Explique la tarea, el objetivo y el enfoque que prefiere
Piense en el asistente de IA como en el becario perfecto: trabaja muy bien cuando recibe instrucciones claras, pero cometerá errores si no las tiene. Indique siempre tanto lo que debe hacer como lo que no debe hacer.
También puede consultar esta guía para aprender cómo escribir un prompt para una IA que interactúa con datos.
💡 Dato rápido
Los AI Copilots son similares a los asistentes de IA, pero están integrados en una aplicación o plataforma y utilizan el conocimiento de dicha plataforma como una extensión de sus capacidades.
Cuándo usar un agente o un asistente de IA
Depende de la tarea y del objetivo que quiera alcanzar.
Si desea configurar una automatización que le ahorre tiempo en una tarea repetitiva que realiza a diario —por ejemplo, automatizar búsquedas recurrentes en Google—, un agente de IA será la mejor opción.
Si simplemente quiere trabajar más rápido, revisando y confirmando cada respuesta de la IA en cada paso, elija un asistente de IA.
¿ChatGPT es un agente de IA?
No, ChatGPT es un chatbot de IA. Los agentes de IA trabajan de forma autónoma para alcanzar un objetivo, mientras que ChatGPT proporciona una respuesta. Por ejemplo, cuando solicita a un agente de investigación con IA que busque y recopile información en internet, este puede:
- Buscar de forma independiente en distintos sitios web y fuentes
- Adaptar continuamente su estrategia de búsqueda según lo que encuentre
- Ejecutar tareas de investigación complejas sin que el usuario tenga que intervenir constantemente
¿Cuáles son algunos ejemplos de agentes de IA?
Agente de investigación con IA: estos agentes pueden explorar por sí solos bases de datos y fuentes web para recopilar información completa sobre un tema concreto. Su principal ventaja es que pueden trabajar de manera independiente y verificar información.
Agente de atención al cliente con IA: su principal ventaja es la escalabilidad. Pueden gestionar interacciones continuas con clientes las 24 horas, mantener registros detallados de las conversaciones y adaptar sus respuestas según el sentimiento del cliente.
¿Qué puede hacer con un asistente de IA?
Los asistentes de IA pueden ayudarle con distintas tareas, entre ellas:
- Limpiar datos: eliminar símbolos, aplicar formatos y transformar información
- Escribir: corregir la gramática, cambiar el tono y generar contenido
- Programar: generar código, depurar errores y optimizarlo
¿Necesita un agente de IA?
La elección depende de sus necesidades:
- Elija un agente de IA si necesita automatizar tareas repetitivas que realiza a diario, como búsquedas automatizadas en Google
- Elija un asistente de IA si quiere trabajar más rápido, mantener el control y revisar cada paso
¿Qué diferencia hay entre agentes y asistentes de IA generativa?
La diferencia principal es que los agentes de IA pueden trabajar con mayor autonomía y ajustar su estrategia por sí solos, mientras que los asistentes de IA requieren más orientación e interacción directa del usuario para completar las tareas.