Agentes de IA: una guía para no quedar obsoleto en los próximos 6 meses | Guía Amplify
Preparar tu negocio para la transformación más radical desde internet
Un error que tardé tres años en detectar… y que puede catapultar tu negocio mientras hunde multinacionales
Hace tres años me bajaba cada mañana en la estación de metro de Chancery Lane creyendo que iba a trabajar.
En realidad, estaba asistiendo a mi propio funeral profesional.
Solo que tardé tiempo en darme cuenta.
Las oficinas eran amplias y diáfanas, con cristaleras abiertas en los cuatro costados. El silencio lo interrumpía solo el aroma del café de máquina. Cualquier otro sonido se ahogaba en las salas de reuniones transparentes o en la esponjosidad de la moqueta.
Hacíamos SEO para grandes cuentas internacionales.
El cliente decía siempre lo mismo, de una forma u otra: “Queremos que el contenido suene auténtico, pero que rankee”.
Era la época en que seguíamos las órdenes del general Google.
El contenido tenía que parecer humano, auténticamente humano. Y nosotros traducíamos esa autenticidad en H1s optimizados, metadata y estrategias de link building irrechazables.
Flashforward a junio de 2025.
La semana pasada me di cuenta de que en los últimos meses no he leído más de dos o tres blogs.
Todo mi flujo de información está en libros, newsletters y… ChatGPT/Claude.
Entonces me percaté de la muerte anunciada a la que había estado asistiendo.
Los clientes con los que había trabajado seguían optimizando para el algoritmo equivocado.
¿Significa esto que el SEO ha muerto?
Casi.
Si sobrevive, será como una minúscula nota a pie de página de la revolución que lo agitará todo en los próximos meses: los agentes de inteligencia artificial.
Es la transformación más radical desde internet.
Y su impacto no se reduce a la indexación de contenido.
Hablamos de que tu empresa al completo sea comprensible para la inteligencia artificial. Que sea nativa en el ecosistema de IA.
Lo que en Amplify Media llamamos AI First.
De lo contrario, tu negocio será invisible e inservible, para tus clientes y el mercado.
Esta guía es más que un informe técnico.
Me he esforzado por hacer comprensible el gran cambio que viene.
Para entenderlo y ofrecer las claves necesarias para anticiparse a la ola que transformará industrias y eliminará profesiones enteras.
Si tienes un negocio, eres freelance o simplemente trabajas en marketing, producto o estrategia, creo que no deberías ignorar estas líneas.
No voy a hablar de modelos ni de prompts, porque esa fase ya está superada.
Hablaré de agencia.
De cómo la inteligencia artificial va adquirir voluntad y autonomía para hacer cosas por sí misma, para actuar sin esperar órdenes.
Y cómo esta función entrará en la infraestructura de todo negocio.
Veremos:
Qué son realmente los agentes
Por qué esto cambia radicalmente todo lo que conocemos
Casos de uso actuales y futuros
Cómo se rediseña internet para agentes, no para humanos
Qué límites debes conocer
Un plan de acción para los próximos 6 meses
Vamos allá.
Qué son realmente los agentes
A lo largo de mi carrera he montado automatizaciones y he trabajado con desarrolladores para crear flujos de trabajo que conectan varias herramientas.
Siempre fallan en algún punto inesperado de la cadena.
Por ejemplo, cuando un cliente cambia el formato de un formulario.
Cuando un proveedor modifica su API.
O algo tan torpe como cuando alguien escribe su email de manera ligeramente diferente.
Ahí se detiene todo, y toca ir a mirar qué eslabón de la cadena es el que ha fallado.
Un agente es lo contrario de esto.
Es un software que tiene la capacidad de analizar contextos y actuar por sí mismo para resolver problemas o llegar a objetivos.
La diferencia es radical.
Un chatbot responde lo que le preguntas.
Un agente hace lo que necesitas, sin que tengas que pedírselo (y aunque no sepas pedírselo).
Para sintetizar al máximo: un agente es un software que actúa.
Tiene un propósito y criterio propio. Tiene iniciativa.
Qué no es un agente:
un chatbot
una automatización
un plugin
un asistente de voz
Cuando sí es un agente:
Tiene autonomía, es capaz de avanzar por sí mismo dentro de límites definidos.
Tiene una meta y trabaja para cumplirla, incluso cuando las condiciones cambian.
Interpreta lo que ocurre a su alrededor y adapta su comportamiento.
Además de lenguaje, utiliza otras herramientas: software, APIs, plataformas u otros agentes.
Recuerda lo que ya sabe, ha hecho y ha aprendido.
Dicho de otro modo: un agente tiene cinco cualidades irrepetibles:
Autonomía
Objetivo
Contexto
Herramientas
Memoria
Cuando estas cinco virtudes operan conjuntamente, tenemos un agente de inteligencia artificial.
No necesita saber qué, necesita saber para qué
Hasta aquí hemos visto una explicación sencilla y funcional de lo que es un agente.
Pronto pasaré a analizar sus implicaciones y casos de uso.
Antes quiero diseccionar más la anatomía de un agente porque, si vas a rediseñar tu negocio alrededor de estos sistemas, necesitas entender exactamente cómo piensan y actúan.
No puedes delegar lo que no comprendes.
Lo que hace a un agente distinto de cualquier cosa que hayamos visto antes es su arquitectura interna.
Es una cadena de procesos que imita, de forma básica, el comportamiento inteligente.
Cada paso está conectado con el siguiente, y cada acción futura depende de lo que ha ocurrido antes.
Veamos cómo funciona esa secuencia.
1. Observa
El primer paso es la percepción. Para operar con sentido, un agente necesita entender dónde está, qué está pasando y qué se espera de él.
Esto no ocurre con sensores físicos (como un robot), sino con inputs digitales: información que recibe de distintos entornos conectados.
Esa observación inicial puede incluir:
Instrucciones del usuario (un texto, un archivo, una orden verbal).
Datos de sistemas conectados: CRM, ERP, correos, bases de datos, sensores, etc.
Resultados de acciones pasadas: ¿se ejecutó la tarea?, ¿respondió el cliente?, ¿hubo error?
Información recogida en webs, formularios o interfaces externas.
Datos intercambiados con otros agentes (si forman parte de un sistema más amplio).
Lo importante es que el agente no espera un comando exacto.
Interpreta lo que percibe, lo pone en contexto, y a partir de ahí decide qué hacer.
Sin una buena percepción, todo lo demás falla. La calidad del input determina qué tan precisa o útil será la acción posterior.
2. Piensa
Una vez que el agente ha recopilado información, no actúa de inmediato. Primero procesa y analiza.
Aquí entra en juego su capacidad de razonamiento, basada en modelos de lenguaje (LLM), reglas de negocio y aprendizajes previos.
Este razonamiento incluye:
Comparar el estado actual con el estado deseado.
Evaluar restricciones, dependencias y prioridades.
Desglosar el problema en pasos más pequeños (lo que se llama razonamiento en cadena).
Simular alternativas, estimar consecuencias, planificar rutas.
Consultar su memoria para no repetir errores o aprovechar experiencias anteriores.
En esta fase, el agente transforma un input cualquiera en una intención clara y estructurada. Es el paso que diferencia una reacción mecánica de una decisión con criterio.
3. Decide
El razonamiento culmina en una elección: qué hacer ahora, con qué herramienta, y en qué orden. Esta decisión no es fija. Depende del objetivo del agente, del entorno en tiempo real y del criterio que se haya definido como útil o preferible.
El agente puede preguntarse:
¿Qué acción es más rápida, segura o eficiente?
¿Qué alternativa me acerca más al objetivo?
¿Necesito pedir confirmación a un humano antes de seguir?
¿Conviene esperar nueva información o continuar?
Los agentes más avanzados no solo piensan en si una acción es posible, sino si es la mejor opción disponible en ese momento. Pueden evaluar costes, riesgos o tiempos, y actuar en consecuencia.
4. Actúa
Decidir no es suficiente. Lo que convierte a un sistema en un agente es su capacidad de actuar sobre el entorno. Esta acción no es solo generar un texto. Implica ejecutar operaciones reales.
Puede hacerlo de varias formas:
Hacer llamadas a una API: actualizar datos, consultar información, agendar una cita.
Rellenar formularios o interactuar con interfaces web.
Ejecutar scripts o funciones dentro de una plataforma.
Pedir ayuda o delegar tareas a otros agentes del sistema.
Enviar correos, generar informes, completar procesos administrativos.
Aquí se concreta la agencia: si el sistema no puede actuar por sí mismo, no es un agente. Solo es un asistente.
5. Aprende
Un agente eficaz no empieza de cero cada vez. Tiene la capacidad de recordar y ajustar su comportamiento en función de lo que ha hecho y lo que ha aprendido. Esta memoria puede variar en nivel de complejidad, pero es esencial para que el agente evolucione.
Tipos de memoria:
Corto plazo: guarda el estado actual de la tarea, instrucciones recientes o contexto inmediato.
Largo plazo: conserva información útil sobre el usuario, decisiones pasadas o datos relevantes para futuras interacciones.
Memoria vectorial: permite hacer búsquedas semánticas sobre experiencias anteriores, incluso si no son idénticas.
Feedback loops: registra si las acciones fueron exitosas o no, y ajusta futuras decisiones en consecuencia.
Por ejemplo, un agente comercial puede aprender qué tipo de propuesta tiene más éxito con cada tipo de cliente, y ajustar su mensaje la próxima vez.
Ciclo percepción–decisión–acción–aprendizaje
La lógica interna de un agente puede representarse como un ciclo dinámico que se repite cada vez que actúa:
Percepción → recibe datos del entorno.
Razonamiento → analiza, planifica, compara alternativas.
Decisión → elige la mejor acción posible.
Ejecución → actúa sobre el sistema.
Feedback + Memoria → evalúa lo que ocurrió y aprende.
Vuelve al inicio → con más información y mejor criterio.
El ciclo no es lineal ni rígido.
Se adapta al dominio y a la tarea.
Por consiguiente, los agentes operarán mejor en entornos diseñados para que este ciclo se despliegue sin fricciones.
Por qué esto cambia radicalmente todo lo que conocemos
Ha pasado un tiempo desde que dejé la agencia de Londres.
Pero he seguido dedicándome al contenido, hablando con antiguos colegas y conectado al mercado como freelance.
Hasta hace poco, no había escuchado a nadie hablar de crear contenido legible para IA.
Y fue en una conversación reciente con Edward, uno de los dos fundadores de Amplify Media, la compañía de media que sostiene esta newsletter.
El mercado sigue hablando de prompts e ideas para generar contenido con ChatGPT.
Y ahora la conversación importante ya es otra.
Las personas no abren Google y buscan qué CRM es mejor para su startup.
Inician una conversación en ChatGPT o Claude y preguntan:
¿Qué CRM recomiendas para una startup como la mía, que tiene estas características…?
Delegan la decisión de compra a una inteligencia que procesa, compara y recomienda en base a la información que encuentra.
Y esto es solo un anticipo.
Lo que viene no son usuarios consultando a agentes.
Son agentes operando directamente en nombre de los usuarios.
Comprando
Contratando
Negociando
Decidiendo
Sin que el humano tenga que estar pendiente de cada paso.
El resto de esta guía está disponible para suscriptores premium
En las siguientes secciones descubrirás:
Casos específicos donde implementar agentes hoy
Cómo preparar tu negocio paso a paso
Framework para identificar tareas agentizables
Los límites reales que debes conocer
Un plan de acción específico para 6 meses
No esperes a que tu sector despierte.
En 6 meses, cuando todos hablen de agentes, las primeras posiciones ya estarán ocupadas.