Las personas suelen confundir los términos agentes de IA y asistentes de IA porque las diferencias son sutiles, y a veces se explican de forma innecesariamente complicada.
Pero hoy se lo explico en palabras sencillas
En este artículo, voy a hablar de:
- Agentes de IA:
- Asistentes de IA:
- Cuándo usar un agente de IA y cuándo un asistente de IA
Qué es un agente de IA
A diferencia de AGI y 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 necesarios para completar una tarea o alcanzar un objetivo dado.
Lo mejor de los agentes de IA es que iteran sobre su enfoque si no está funcionando, lo que le permite diseñar workflows y automatizaciones de varios pasos para hacer más en menos tiempo.
📘 Definición breve de agentes de IA
Sistemas autónomos y orientados a objetivos, capaces de planificar, razonar, actuar de forma proactiva e iterar hasta lograr resultados
Cómo funciona un agente de IA
Un agente de IA suele trabajar así:
- Recibe del usuario una tarea u objetivo
- Procesa y analiza los requisitos
- Define un enfoque inicial para abordar la tarea
- Itera con distintas estrategias si el enfoque inicial no funciona
- Continúa adaptándose y ajustándose hasta que:
- Se logra el objetivo con éxito
- Se alcanza un número máximo de iteraciones
- Determina que la tarea no puede completarse
Este proceso iterativo diferencia a los agentes de IA de los asistentes de IA más simples, ya que pueden ajustar su enfoque de forma autónoma según los resultados y el feedback.
Qué pueden hacer los agentes de IA
Los agentes de IA pueden investigar
El web scraping automatizado siempre ha requerido conocimientos técnicos y herramientas especializadas limitadas a datos estructurados. Los agentes de investigación con IA pueden recopilar datos estructurados y no estructurados con prompts sencillos.
Pueden:
- Investigar cualquier tema que necesite
- Monitorizar competidores a gran escala
- Extraer y analizar reseñas
- Crear informes completos
Todo ello validando la información que recogen y permitiéndole centrarse en otras tareas.
Esto le permite convertir tareas de investigación que consumen tiempo en procesos automatizados.
Ejemplo de AI Research Agent: Datablist’s AI Research Agent
Datablist's AI Researcher le permite automatizar búsquedas repetitivas en Google sin experiencia técnica ni configurar APIs complejas.
Algunas formas de usarlo:
- Investigar detalles sobre elementos en un CSV; p. ej.,
suba una lista de personas y dígale,Dime si esta persona fue mencionada en un artículo de prensa en 2025 - Crear una lista usando datos de otras fuentes como referencia; p. ej., dele una lista de productos y monitorice cambios de precios extrayéndolos a diario, semanalmente o cuando usted quiera
- Partir de una URL y crear una lista a partir de ella; p. ej., dele una página de categoría y extraiga todos los productos
- Crear búsquedas automatizadas sin datos de referencia — perfecto si solo necesita automatizar búsquedas repetitivas en Google, p. ej., obtener las últimas noticias sobre robots humanoides
Incluso puede programar tareas recurrentes con este agente. De hecho, puede hacer lo que quiera: si la información está en internet, el agente de investigación con IA la encontrará.
Los agentes de IA pueden programar
Los AI Coding Agents han cambiado el desarrollo por completo al volverlo accesible para todos — no solo para desarrolladores profesionales. Estos agentes convierten descripciones en texto en aplicaciones funcionales, haciendo posible crear software para personas con poca o ninguna experiencia en código.
Qué pueden hacer los AI Coding Agents:
- Generar aplicaciones completas desde descripciones en lenguaje natural
- Gestionar automáticamente los detalles técnicos
- Crear interfaces de usuario y funcionalidades básicas
- Predecir unas líneas de código basándose en el codebase y cambios recientes
Lo más importante es que estos agentes permiten a personas no técnicas convertir sus ideas en realidad más rápido que nunca.
Ejemplo de AI Coding Agent: el AI Coding Agent de Cursor
El AI Agent de Cursor destaca a la hora de montar proyectos nuevos desde cero.
Formas de trabajar con él:
- Convertir lenguaje natural en código — Describa lo que quiere, como "cree un formulario de login con validación de email", y genera el código
- Obtener explicaciones de código complejo — Si ve un código que no entiende, se lo desglosa en términos simples, perfecto para aprender
- Crear aplicaciones sin experiencia en programación — Se encarga de los detalles técnicos para que cualquiera pueda crear software funcional
Ejemplos reales de lo que pueden construir:
- Una extensión de Chrome que bloquee los pop‑ups de cookies — Crea todos los archivos necesarios y gestiona las interacciones del navegador
- Un bot de Slack para recordatorios de descansos — Configura la programación y el sistema de mensajería automáticamente
He oído que son menos útiles para apps con código existente.
Los agentes de IA pueden dar soporte al cliente
Los agentes de atención al cliente son probablemente los que más impacto han tenido en cómo trabajamos hasta hoy. He aquí por qué:
Pueden gestionar consultas iniciales, derivar incidencias complejas a agentes humanos e incluso identificar y resolver de forma proactiva problemas potenciales antes de que escalen. Esto significa:
- Los compradores ahora reciben soporte 24/7 de una IA que:
- Ni se estresa ni está saturada con tickets por resolver
- Aborda los problemas de forma sistemática y eficiente
- Mientras, permite a los agentes humanos:
- Tomarse más tiempo para entender a los clientes
- No preocuparse por correr hacia la siguiente conversación
El resultado: cierres más rápidos y menos errores.
Ejemplo de Customer Service AI Agent: Decagon
Mi favorito absoluto aquí es Decagon.ai
No soy cliente porque su foco son empresas enterprise. Sin embargo, soy cliente de Notion y, cuando tengo alguna duda, el agente de atención al cliente con IA de Decagon me responde al instante.
Las respuestas siempre son de alta calidad — claro, a veces sigo necesitando soporte humano, pero la mayoría de las veces funciona tan bien que no hace falta.
Beneficios de usar agentes de IA
Toma de decisiones y planificación autónomas
Los agentes de IA pueden planificar y ejecutar de forma independiente procesos de varios pasos, determinando el camino más eficiente para alcanzar objetivos.
Calidad y validación
- Capaces de validar información para garantizar precisión
- Pueden abordar tareas complejas y multilayer que requieren análisis profundo
Resolución iterativa de problemas
Lo que más me gusta de los agentes de IA es su capacidad para adaptarse según resultados y feedback. Son perfectos para tareas complejas, pero puede salir caro si no establece un límite de iteraciones.
Eficiencia y automatización
- Transforman tareas que consumen tiempo en procesos automatizados y eficientes
- Trabajan de forma sistemática para resolver problemas con eficacia
Mejores prácticas para agentes de IA
Cuando hablamos de mejores prácticas para agentes de IA, en realidad hablamos de mejores prácticas para escribir prompts.
Sin embargo, con los agentes de IA hay algunas reglas a las que debemos prestar aún más atención, porque siguen siendo sistemas de IA que necesitan límites claros e instrucciones para ofrecer los mejores resultados.
Defina parámetros claros y validación
- Dé límites precisos como
dame solo reseñas con 4+ estrellas. - Indique siempre al agente que valide sus outputs y fuentes; p. ej.,
incluye siempre la cita y el enlace que usaste en el resultado - Defina objetivos específicos y formatos de salida deseados para asegurar precisión; p. ej.,
Crea una barra de navegación con un logo y una barra de búsqueda usando Tailwind CSS
Enfoque estructurado de las tareas
- Divida workflows complejos en solicitudes más pequeñas y manejables en lugar de saturar al agente con procesos largos (máx. 3–4 pasos)
- Si domina un proceso, dé indicaciones claras sobre el enfoque preferido — esto ayuda a crear una extensión fiable de su workflow — es lo que hago cuando sé que lo mejor sería simplemente “multiplicarme”
Controles de calidad e iteración
Como ya mencioné, la resolución iterativa de problemas es un cambio de juego, pero también puede ser costosa — por eso debería:
- Establecer límites de iteración, p. ej., "haz como máximo 3 intentos para encontrar sus precios"
- Monitorizar outputs solicitando confidence scores, p. ej., "valora tu certeza del 1 al 100 para cada información recopilada"
📘 Dato rápido
El AI Research Agent de Datablist tiene controles de calidad integrados, así que no tiene que preocuparse.
Esto es todo sobre agentes de IA; ahora hablemos de asistentes de IA y por qué están tan infravalorados
Qué es un asistente de IA
Un asistente de IA funciona mediante diálogo directo con el usuario para ofrecer soluciones rápidas y relevantes basadas en su entrenamiento y conocimiento adicional.
Su fortaleza está en procesar y trabajar con feedback inmediato del usuario, potenciando la toma de decisiones y la creatividad humanas en lugar de sustituirlas.
📘 Definición breve de asistentes de IA
Sistemas guiados por el usuario y centrados en la interacción, que responden a consultas y ejecutan tareas según instrucciones directas y conocimiento.
Por qué los asistentes de IA están infravalorados
En mi opinión, los asistentes de IA están infravalorados porque requieren más implicación del usuario y no se pueden marketear tan fácilmente como los agentes de IA.
Para vender un producto de agente de IA, basta con decir "usted se relaja, él lo hace"; con un asistente de IA solo puede decir "usted hace, él ayuda".
Sé que suena extremo, pero si reducimos el mensaje a lo esencial, esto es lo que realmente decimos al escribir el copy de estos productos.
Por eso la mayoría de las empresas de AI SDR hacen buen marketing pero tienen mal producto. #sorrynotsorry
Cómo funciona un asistente de IA
Así suele trabajar un asistente de IA:
- Recibe instrucciones o consultas directas del usuario
- Sigue las instrucciones específicas del usuario
- Proporciona respuestas basadas en su entrenamiento y conocimiento disponible
- Espera más input del usuario para continuar o ajustar el enfoque
- Continúa la interacción hasta que:
- Se cumple la solicitud
- El usuario termina la conversación
- El asistente necesita aclaraciones del usuario
A diferencia de los agentes de IA, que pueden iterar y ajustar su enfoque de forma autónoma, los asistentes de IA dependen más de la guía e interacción directa del usuario para completar tareas.
Qué pueden hacer los asistentes de IA
Los asistentes de IA ayudan con la limpieza de datos
La limpieza de datos solía ser tediosa y llevar mucho tiempo, con fórmulas complejas y habilidades técnicas. Ahora los asistentes de IA lo simplifican para que cualquiera pueda limpiar y transformar datos con instrucciones en texto.
Pueden:
- Quitar símbolos y espacios innecesarios
- Llevar los datos al formato que usted necesita
- Extraer y editar información
- Transformar, convertir o manipular datos
Si quiere una descripción aún más simple: pueden hacer de todo siempre que la tarea se pueda realizar dentro de su hoja.
Ejemplo de AI Data Cleaning Assistant: Datablist's AI Data Cleaning Assistant
Es una herramienta integrada en el AI spreadsheet de Datablist que le permite hacer casi todo lo que haría en Excel o Google Sheets sin fórmulas ni scripts complejos, solo con prompts sencillos
La diferencia entre el asistente de IA para edición de datos de Datablist y un agente de IA es que funciona con un sistema de previsualización y confirmación: usted le da una tarea, el asistente genera la respuesta y le muestra una vista previa de lo que hará antes de aplicar los cambios.
Puede entonces darle más instrucciones o aplicar los cambios — vea el ejemplo a continuación
Algunas otras cosas que el AI Data Cleaning Assistant de Datablist puede hacer por usted:
- Generar IDs únicos por fila
- Construir sistemas de scoring para priorizar leads o cuentas
- Convertir unidades para especificaciones de producto
- Editar datos a escala
Este asistente de IA puede hacer realmente lo que usted quiera, siempre que su tarea se base en los datos de sus hojas, permitiéndole expresar sus necesidades con palabras en lugar de buscar la próxima fórmula.
Los asistentes de IA ayudan con la escritura
Los AI Writing Assistants son de las mejores cosas que hemos construido. No solo ayudan a escribir, también aceleran el aprendizaje.
Hace un año apenas hablaba inglés y ni podía escribir un email. Hoy escribo artículos de blog enteros. Esto es porque pude aprender mucho más rápido que otras personas gracias a los asistentes de escritura con IA.
Pueden corregir gramática y ortografía, cambiar palabras para expresarse mejor y cualquier otra cosa que les pida, como:
- Generar bullet points a partir de una idea
- Cambiar el tono por usted
- Crear descripciones más profundas
- Dar formato y dividir texto
Esto le ayuda a escribir más rápido y con menos errores, manteniendo su estilo y la idea original
Ejemplo de AI Writing Assistant: Notion AI Assistant
El asistente de IA de Notion es el mejor aquí. Ni siquiera he probado otros productos porque es tan bueno.
Como ya dije, con el asistente de IA de Notion escribo rápido, corrijo faltas y hago más cosas útiles. Algunos prompts rápidos que uso en Notion:
- Reemplaza esto por un slug .png creado a partir de esta frase pero usando guiones bajos (_)
- ¿Esta frase es gramaticalmente correcta? Si lo es, devuelve un simple "sí". Si no lo es, dime exactamente qué está mal, cómo mejorarlo y dame dos versiones mejoradas sin afectar el vocabulario que usé. (Solo si hay problemas gramaticales)
- Reemplaza esta palabra por otra que exprese mejor X
La verdadera ventaja no es escribir más rápido, sino inspirarse al instante y ser más creativo.
Los asistentes de IA ayudan con programación
Los asistentes de programación con IA se han convertido en compañeros de código inteligentes para los desarrolladores.
Sus capacidades clave:
- Generación de código y autocompletado en tiempo real
- Sugerencias de depuración y recomendaciones de optimización
- Explicaciones y documentación de código con contexto
Permiten programar más rápido y con menos errores, actuando como compañeros expertos que entienden el contexto, explican segmentos complejos y ayudan a mantener estándares de código consistentes entre proyectos.
Ejemplo de AI Coding Assistant: Amazon Q
Amazon Q
Amazon Q es un asistente de programación con IA que puede integrarse en cualquier workspace 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 propone código o acciones y muestra una vista previa para su aprobación antes de aplicar cambios.
Amazon Q puede:
- Generar fragmentos de código o funciones completas en cualquier lenguaje
- Depurar y sugerir correcciones de errores
- Optimizar código existente para performance y seguridad
Lo bueno de este AI Assistant es que ni siquiera necesita una cuenta de AWS. Solo requiere un AWS Builder ID.
Beneficios de usar asistentes de IA
Cada persona usa la IA de forma distinta. Algunos beneficios ya se olvidan porque los asistentes de IA están tan integrados en nuestra vida, pero para mí estos son los 3 más impactantes.
-
Hacer más rápido y delegar tareas
No quiero convertir estructuras de datos ni vigilar cada coma que puedo pasar por alto. Quiero moverme rápido — por eso me concentro en lo que más importa y uso mis asistentes de IA en Datablist y Notion para lo no esencial
-
Aprender a un ritmo imparable
La IA es increíblemente buena con el conocimiento básico, por eso siempre la uso cuando empiezo a dominar algo nuevo. Cuando mejoro, busco otras formas de aprender.
-
Obtener segundas opiniones
Uso la IA para analizar mis ideas desde distintos ángulos y evaluarlas. El feedback no siempre es perfecto y está bien, no busco ideas nuevas sino algo que me haga pensar más allá
Mejores prácticas para asistentes de IA
Trabajar con asistentes de IA sigue prácticas similares a las de los agentes de IA. La clave es escribir prompts claros y detallados que ayuden a la IA a trabajar bien. Incluye, por ejemplo:
- Definir límites claros
- La IA necesita límites específicos para no “irse demasiado lejos”
- Límites bien definidos reducirán alucinaciones y respuestas irrelevantes
- Proporcionar contexto detallado
- Sea específico con lo que quiere
- Incluya ejemplos siempre que sea posible
- Explique la tarea, el objetivo y el enfoque preferido
Piense en el asistente de IA como el becario perfecto — es excelente con instrucciones claras, pero cometerá errores sin ellas. Especifique siempre qué hacer y qué no hacer.
También puede revisar esta guía para aprender cómo escribir un prompt para una IA que interactúa con datos
💡 Dato rápido
Los AI Copilots son como asistentes de IA integrados en una aplicación o plataforma y trabajan con el conocimiento de la plataforma como extensión de sus capacidades.
Conclusión: ¿Qué es mejor, agentes de IA o asistentes de IA?
Depende de la tarea y del objetivo que quiera lograr.
Si desea configurar una automatización que le ahorre tiempo en una tarea repetitiva diaria — por ejemplo, si quiere automatizar búsquedas repetitivas en Google — el agente de IA será la mejor opción.
Si lo que quiere es avanzar más rápido mientras revisa y confirma cada respuesta de la IA en cada paso, elija un asistente de IA.
¿Es ChatGPT un agente de IA?
No, ChatGPT es un chatbot de IA. Los agentes de IA trabajan de forma autónoma para lograr un objetivo, mientras que ChatGPT proporciona una respuesta. Por ejemplo, cuando pide a un agente de investigación con IA que busque y recopile información en la web, puede:
- Buscar de forma independiente en múltiples sitios y fuentes
- Adaptar continuamente su estrategia de búsqueda según los hallazgos
- Ejecutar tareas de investigación complejas sin intervención constante del usuario
¿Qué ejemplos hay de un agente de IA?
AI Research Agent: Pueden rastrear de forma independiente bases de datos y fuentes web para reunir información completa sobre un tema. Su ventaja clave es la autonomía y la verificación de la información.
AI Customer Service Agent: Su principal ventaja es la escalabilidad: gestionan interacciones continuas 24/7 manteniendo logs detallados y adaptando respuestas según el sentimiento del cliente.
¿Qué puedo hacer con un asistente de IA?
Los asistentes de IA pueden ayudar con varias tareas, entre ellas:
- Limpieza de datos: eliminar símbolos, dar formato y transformar información
- Asistencia de escritura: corrección gramatical, cambios de tono y generación de contenido
- Soporte de programación: generación de código, depuración y optimización
¿Necesito un agente de IA?
La elección depende de sus necesidades:
- Elija un agente de IA si necesita automatizar tareas repetitivas diarias, como búsquedas automatizadas en Google
- Elija un asistente de IA si quiere trabajar más rápido manteniendo el control y revisando cada paso
¿Cuál es la diferencia entre agentes y asistentes de IA generativa?
La diferencia clave es que los agentes de IA trabajan con mayor autonomía y ajustan su enfoque por sí solos, mientras que los asistentes de IA requieren más guía e interacción directa del usuario para completar tareas.