Bienvenido a Agentic Ai, Explained (without the buzzwords) — una serie de cuatro partes que explica qué es la IA Agentic, por qué es importante y cómo ya está cambiando nuestra forma de trabajar. En Nybble, creemos que la IA no tiene por qué ser un misterio. Por eso, vamos más allá de las expectativas para mostrarte cómo la IA Agentic —sistemas más inteligentes e independientes— ya trabaja con nosotros, facilitándonos el trabajo y abriendo nuevas posibilidades. Únete a nosotros para explorar cómo la IA Agentic está moldeando el futuro y qué significa para todos nosotros.
En esta parte de la serie, profundizamos en el impacto real: cómo Agentic AI está cambiando la forma de crear software. No es solo una herramienta que utilizamos para el código terminado, sino que se está convirtiendo en un compañero de equipo que ayuda a planificar, probar y optimizar desde el principio. Al encargarse de tareas repetitivas, detectar posibles problemas e incluso sugerir soluciones más inteligentes, Agentic AI permite a los desarrolladores centrarse en la creatividad y la estrategia en lugar de simplemente mantener el código en ejecución.
Tu IA no puede leer tu mente
Le dices a tu agente de IA: "Ejecuta el informe y envía un correo electrónico al equipo". Fácil, ¿verdad? En lugar de eso, te responde 14 preguntas como un becario con exceso de cafeína: ¿Qué informe? ¿De qué rango de fechas? ¿Datos sin procesar o resumen? ¿De qué equipo exactamente?
Esto no es solo una experiencia de usuario torpe. Es una ventana a la mayor debilidad de la IA: el lenguaje. Ni siquiera los sistemas más inteligentes pueden leer mentes
En Nybble, creemos que aquí es donde la IA Agentic da el salto. No se trata de enseñar a la IA a leer la mente, sino de diseñar sistemas orientados a objetivos que puedan razonar, planificar y actuar con seguridad y mínima ayuda.
Por qué el lenguaje natural no es suficiente
Los humanos dominamos el contexto. Podemos decirle "envía la última versión" a un colega, y probablemente sabrá a qué archivo te refieres. Pero la IA no comparte esa comprensión implícita. Sin instrucciones explícitas, incluso los modelos avanzados pueden:
- Malinterpretar tareas ( ¿“Ejecutar el informe” ? ¿Es una exportación o una actualización del panel en vivo? )
- Alucinar detalles para rellenar huecos.
- O estancarse y hacer un sinfín de preguntas aclaratorias.
Imagine un bot de atención al cliente. Quizás sepa cómo restablecer una contraseña, pero si le pide que actualice sus datos de facturación si la cuenta está activa, se queda atascado. ¿Por qué? Porque no tiene el razonamiento necesario para interpretar condiciones y ejecutar acciones de varios pasos.
O, peor aún: considere un agente financiero encargado de "detectar transacciones de alto riesgo y notificar al departamento de cumplimiento". Sin umbrales o pasos explícitos, podría detectar demasiadas señales o, peor aún, pasar por alto indicadores críticos de fraude. La precisión no solo es un lujo; es esencial para la confianza.
Como han observado los expertos en sistemas Agentic, ir más allá del lenguaje natural hacia una orquestación estructurada es fundamental para lograr precisión y librar a los usuarios de la microgestión de las máquinas.
Por eso, el lenguaje natural por sí solo no nos permitirá crear equipos más inteligentes ni mejores soluciones. Pero en Nybble, diseñamos sistemas que van más allá: combinamos la interacción natural con marcos que los agentes no pueden malinterpretar; de esta manera, los humanos pueden centrarse en la intención y la IA en la ejecución.
¿Por qué han vuelto los lenguajes formales?
He aquí la ironía: después de años de enseñar a la IA a sonar más “humana”, estamos volviendo a los lenguajes de marcado formales y a los marcos estructurados.
¿Por qué? Porque brindan a los agentes de IA la estructura necesaria para ejecutar con fiabilidad, especialmente en flujos de trabajo complejos donde el fracaso es inevitable.
Por ejemplo:
- Una solicitud en lenguaje natural como “avisarme si bajan las ventas” es vago
- Una instrucción de agente estructurada como Monitorizar las ventas semanales; si los ingresos son < $50,000, activar alert_email() no deja lugar a malas interpretaciones.
Este cambio no se limita a la sintaxis. Los LLM modernos ahora permiten ventanas de contexto extendidas, capaces de procesar cientos de miles de tokens, lo que permite a los agentes razonar sobre más instrucciones, interacciones históricas y código simultáneamente. Un contexto más extenso reduce la fragmentación del conocimiento y permite una toma de decisiones más coherente en tareas de varios pasos.
Igualmente crucial es la fase de planificación. En lugar de ejecutar inmediatamente, la mayoría de los marcos de agentes actuales implementan un ciclo de "planificar → ejecutar → verificar". En la práctica, esto significa que el modelo primero descompone una solicitud en pasos discretos, luego los ejecuta y, a menudo, evalúa los resultados con respecto a comprobaciones predefinidas. Este enfoque por capas reduce significativamente el riesgo de errores en cascada, especialmente en flujos de trabajo empresariales donde una acción incorrecta puede tener implicaciones financieras o de cumplimiento normativo.
Como destaca OpenAI en Una guía práctica para crear agentes : los marcos estructurados “ayudan a evitar errores y permiten un comportamiento seguro y escalable de los agentes en entornos empresariales”.
Aquí es donde entra el Marcado Formal y la Orquestación Estructurada
Superar las instrucciones vagas y propensas a errores no solo se trata de estructura, sino también de encontrar el modelo adecuado para la tarea correcta. A veces, se necesita velocidad y capacidad de respuesta, como Gemini Flash, que gestiona interacciones ligeras. Otras veces, se requiere profundidad: ejecutar análisis extensos en documentación extensa, donde un modelo como Gemini Pro (o sistemas similares de "pensamiento profundo") es más adecuado.
Los lenguajes de orquestación estructurados proporcionan el andamiaje para esto. Actúan como una coreografía para los agentes de IA, especificando no solo los pasos, sino también las condiciones, las alternativas y, fundamentalmente, qué modelo debe invocarse en cada etapa. Una fase de planificación se encuentra en el medio, descomponiendo la solicitud en acciones discretas y asignándolas al modelo y la función adecuados.
Por eso herramientas como la llamada a funciones de OpenAI o el marco de orquestación PaLM de Google han cobrado impulso: conectan solicitudes en lenguaje natural con acciones estrictamente definidas, a la vez que permiten a los desarrolladores enrutar tareas al modelo más capaz de gestionarlas. Marcos como Formal-LLM van más allá al superponer el control basado en reglas sobre indicaciones de formato libre, lo que garantiza que los agentes sigan los planes en lugar de improvisar.
En la práctica, esto transforma la instrucción de una sola vez en un proceso de diseño iterativo, donde los desarrolladores refinan, prueban e integran las indicaciones en los flujos de orquestación. El resultado es una menor ambigüedad, una ejecución más fiable y sistemas escalables para tareas empresariales de alta complejidad y rápidas.
Por qué son importantes los marcos de referencia rápidos en el uso real
Ahora, vayamos a lo práctico. Cuando tu IA no entiende tu intención a la primera, ¿qué ocurre? Un intercambio interminable.
Los esquemas de solicitud, plantillas con restricciones y validaciones, resuelven este problema al establecer límites claros sobre lo que los agentes pueden hacer y cómo lo hacen. Son como darle a un asistente una lista de verificación en lugar de una solicitud abierta.
Como señala Gartner en su informe sobre tecnologías emergentes, “los agentes de IA diseñados con indicaciones estructuradas reducen la carga cognitiva del usuario y ofrecen mayores índices de éxito en las tareas, algo clave para su adopción empresarial”.
Por ejemplo:
Buen mensaje: “Ejecute el informe de ventas del segundo trimestre, verifique si hay anomalías superiores al 10% y envíe los resultados por correo electrónico al departamento de finanzas solo si todos los datos están validados”.
Mal mensaje: “Comprueba si el informe está bien y envíalo”.
Esta diferencia reduce la ambigüedad, acelera la ejecución y garantiza el cumplimiento normativo. No es de extrañar que cada vez más desarrolladores utilicen técnicas de seguimiento de tramas para reducir errores y mejorar la fiabilidad.
Mejores agentes, mejores equipos
La conclusión es la siguiente: Cuanto mejores sean sus instrucciones y su orquestación, mejor se desempeñarán sus agentes y más podrá su gente concentrarse en trabajos de mayor valor.
En Nybble, vivimos según este espíritu: Liderado por personas. Aumentado por la tecnología. Acelerado por IA. Cuando las personas y los agentes colaboran eficazmente, se obtiene más que automatización. Se obtienen equipos más inteligentes, mejores soluciones y la capacidad de innovar con mayor rapidez sin comprometer la seguridad, el cumplimiento normativo ni la ética.