Deja de solo chatear: agentes de IA para transformar tu trabajo | Parte 1: conceptos

Vídeo em Espanhol, publicado pelo canal Sepuhacks.

Sobre este contenido: El resumen, los puntos principales y los temas que aparecen a continuación se generan automáticamente a partir de la transcripción del vídeo. Reflejan el contenido, las opiniones, afirmaciones y predicciones presentadas en el vídeo y no representan una posición, validación o verificación de hechos por parte de IA Dots.

Resumen del vídeo

El video explica qué son los agentes de inteligencia artificial, cómo funcionan, cuáles son sus componentes principales y cómo pueden utilizarse para automatizar tareas y mejorar la eficiencia empresarial y personal.

Puntos principales

• Los agentes de IA permiten realizar tareas automatizadas las 24 horas del día, reduciendo la necesidad de procesos manuales.
• Un agente de IA se compone de cinco elementos principales: harness (estructura de pensamiento), cerebro (modelo de IA), contexto, herramientas y habilidades (skills).
• Existen agentes gestionados (como los de OpenAI o Claude) y agentes autogestionados de código abierto (open source) que ofrecen mayor personalización.
• El uso de diferentes modelos de inteligencia artificial permite equilibrar la capacidad y el costo operativo del agente.
• Se recomienda estructurar primero el objetivo, las herramientas, el contexto y los procedimientos antes de implementar un agente en el día a día.

Temas

Agentes de IAAutomatizaciónInteligencia ArtificialProductividadOpen SourceHerramientas tecnológicasEficiencia empresarial

Transcripción del vídeo

Texto de los subtítulos disponibles; puede contener errores.

Hey, hola que todos, aquí CP Hacks y el video de hoy me emociona mucho, mucho, mucho porque lo que les voy a presentar hoy cambió la forma de trabajar completamente dentro de mi agencia Solventoio y ha cambiado la forma de trabajar de muchas personas y hoy te lo quiero traer a ti. Hoy vamos a hablar de cómo los agentes de IA pueden traer más eficiencia para tu empresa, para tu día a día. ¿Cómo los agentes de día pueden recuperar tiempo para ti? ¿Qué son los agentes de día? ¿Cómo funcionan? ¿Y cómo tú puedes acceder a ellos? ¿Vale? Entonces, primero tenemos que entender que hay un cambio en la industria. Muchas cosas cambiaron. Antes se usaban muchas suscripciones que cuando se iban amontonando salía muy costoso y que por eso algunas empresas de pronto no tenían tecnología y preferían seguir contratando gente. Pero a día de hoy 2026 o en la fecha que estés viendo esto, sabemos que eso ya [música] es muy ineficiente. Adicionalmente, desarrollar aplicaciones a la medida era muy costoso, entonces terminábamos usando softwares que tras de que nos tocaba pagar por usuario, no se ajustaban a las necesidades del negocio y desde ahí todo mal. Entonces, en esta nueva era de los agentes de día, todo está cambiando, está tomando mucha fuerza las aplicaciones open source, que son aplicaciones que son de uso libre, que tú instalas en un servidor y no tienes que pagar una suscripción mensual. ¿Por qué? Porque la IA permite instalarlas muy fácil, la IA permite desarrollar más aplicaciones de estas muy fácil. También las aplicaciones a la medida para las empresas. Créanme que antes en la agencia nos demorábamos con no Code en un desarrollo aproximadamente 2 meses, 3 meses. Ahora con se puede hacer en mucho menos tiempo y ahora desarrollar aplicaciones a la medida es más accesible para las personas del común, no los desarrolladores, no los que estudiaron mucho tiempo, no los que saben tirar 1000 líneas de código, sino las personas que tienen una idea en la cabeza y la quieren volver realidad. Eso es lo que ha permitido la IA y los agentes. Entonces, ¿dónde está el valor de los agentes? El valor de los agentes es que tenemos todo un ecosistema alrededor de los agentes que les permite realizar tareas por nosotros 247 si es necesario. Tienen tareas, se conectan, envía reportes, pueden pensar, pueden investigar, pueden hacer todo y ya no tenemos que hacer esas cosas manuales, ¿vale? Entonces, ya estamos pasando, entonces, ya estamos pasando de la manualidad a un tema agéntico, inclusive muchas aplicaciones, cosas que se hacían dentro de apps, servicios que pagábamos, ahora se pueden hacer simplemente con una gente de pidiéndoselo por voz, por texto y de aquí, ¿cuántos sabemos escribir? ¿Cuántos sabemos mandar una nota de voz diciendo qué es lo que queremos? Solamente eso basta para los agentes y algunos detalles técnicos que hablaremos más adelante. ¿Listo? Entonces, vamos a comenzar por acá. Primero vamos a mapear qué es un agente, qué lo compone y qué necesitamos para tener el mejor provecho de los agentes. Entonces, los agentes de IA, como ya lo saben, es un compuesto de capas que se le conectaron a la inteligencia artificial para que pudiera realizar tareas y acciones agénticas. [música] Entonces, tiene cinco piezas principales. Nosotros lo denominamos así. La primera es el harness, contexto, skill, modelos y tools, pero ya les hablaremos en detalle de cada una. Entonces, vamos a hablar primero del harness. ¿Qué es el harness? O en español el arnés. Entonces, cuando hablamos del arnés hablamos de la manera en la que piensan las inteligencias artificiales. Supongamos que nos hacen una pregunta. Supongamos que nuestro jefe nos pregunta qué le pareció el desempeño de la empresa en el trimestre pasado. Si lo hacemos directamente con los modelos de inteligencia artificial de hace 4 años, cuando CH GPT lanzó sus primeros modelos y o ya después que salió Cloud, es recibimos una pregunta y damos una respuesta sin pensar. Piensen lo que eso es la inteligencia artificial en bruto, pero ¿qué pasa cuando le aplicamos a un harness? que es como una manera de pensar, un procedimiento, una manera de que la persona raciocine. Entonces, a esa misma pregunta, un arnés o un harness o la estructura de la gente puede llegar a pensar, "hm, mi jefe me está preguntando esto, de pronto me está poniendo a prueba si estudié los reportes que me envió la semana pasada o de pronto quiere saber mi honesta opinión. No, pero antes que le dado la mi honesta opinión ha reaccionado mal o ha reaccionado bien. Ah, eso le gusta a él. Entonces, comenzar a estructurar una serie de procesos antes de generar una respuesta. Eso es el harness y eso es lo que lo hace tan poderoso, porque él mismo puede generar una respuesta, él mismo antes de entregarte esa respuesta la puede validar a ver si es una buena respuesta y volver a trabajar en ello si no es el resultado correcto. Entonces, esto es el harness. Entonces, hay dos tipos, el gestionado y el autogestionado. La pregunta que tenemos aquí es, ¿cuánto quieres operar tú? Entonces tenemos los gestionados, los que ya vienen de agencias grandes de IA como Chat GPT, como Cloud, pues la empresa OpenedI, etcétera, o los autogestionados, ya podemos hablar de open source o los que se crean con algunos modelos para crear agentes en los que tú les puedes conectar cualquier herramienta que desees. ¿Cuál es la diferencia entre estos dos? En uno, imagínate que Open AI, que son los creadores de Chat GPT, te dan todo. Te dan memoria, te dan acceso, te dan tools. El problema es que te tienes que quedar solamente con chat GPT. o bueno, si no es un problema para ti, eso está superb. Esto básicamente es como un plug play, lo conectas y puedes comenzar a usarlo. Los autogestionados son, por lo general, open source y tú tienes que instalarlos, conectarle las diferentes herramientas y lo comienzas a usar. ¿Cuáles son las mayores diferencias? que en el gestionado como los de cloud, eh, como los de Cloud, Grog, Gemini, Chat GPT, etcétera, tienes una estructura limitada que te la da esa empresa. Por ende, si lo quieres personalizar a los casos de uso de tu empresa, al 100% no vas a poder o va a ser muy complejo. ¿Por qué? Porque son muy restrictivos. En cambio, los autogestionados te permiten la máxima personalización, casi que un agente creado específicamente para tu empresa. Pues por aquí les quiero mostrar algunos ejemplos de estos agentes. El primero es Hermes o Hermes, como lo quieran llamar, es open source. ¿Qué quiere decir? Ustedes lo pueden instalar en su computador y comenzar a usar hoy mismo sin pagar una suscripción mensual, mientras que los otros sí te piden suscripción mensual. Tenemos, por ejemplo, el de Chat GPT, el de Cloud, que es Cloud Code, el de el de Grockbot, etcétera, pero estos tienen suscripciones ahora que están saliendo muy costosas. Por ejemplo, el de ChatPT o Codex solamente lo liberaron para los de $100 para arriba, el nuevo que se llama dots. Hay otros que es, por ejemplo, Codex, que sí está desde el plan de $20, pero tiene que llevar cierta configuración para que pueda funcionar como un agente, ¿vale? Entonces, tenemos estos cuatro. Cabe resaltar que los agentes open source no son gratis del todo. Lo que son es un arnés o veámoslo como una estantería donde yo le comienzo a conectar herramientas y yo tengo que parar el costo de esas herramientas. ¿Listo? Entonces tienen costos diferentes. Ahora vamos a hablar de la pieza número dos, el cerebro. Pensémoslo como un empleado nuevo que llega a nuestra organización. Entonces ya tenemos el harness, que es la manera como piensa. Le decimos, "Ay, qué hacemos las cosas de esta manera. Siempre pensamos primero en el cliente, pensamiento crítico, bla bla bla." Le damos una estructura para pensar. Ahora bien, esa persona tiene que ser capacitada y tiene que venir con un cerebro, ¿vale? Entonces, así mismo son los agentes. Hay diferentes modelos de día en el mercado. Están los de Open AI, que son GPT Astra, GPT 6.1 uno sol, etcétera, o los de cloud que les gusta mucho a las personas también, eh, Opus, Fable, Sonet, etcétera. También tenemos los open source, que son muchos más económicos, que son de laboratorios de IA, que generaron el modelo de IA y lo liberaron para que cualquier empresa lo pueda usar y trabajar sobre ellos o inclusive vender estos modelos al correr entonces, ¿cuál es la principal diferencia o por qué yo tengo que saber esto? Porque los modelos, aquí lo vemos en la gráfica, tenemos en el eje vertical, tenemos la capacidad o la inteligencia y en el eje horizontal, que es el que nos gusta y nos preocupa, tenemos el costo porque hay modelos muy inteligentes, muy capaces, pero pueden ser muy costosos si corremos los agentes con estos modelos. Como hay modelos, como tenemos aquí el GPT 6.1 un sol que es capaz, es muy capaz y es muy barato. Entonces, tenemos que comenzar a identificar qué modelos nos funcionan a nosotros. O inclusive este Dipsic 4.1 también es capaz, es muy barato y puede usarse para el día a día. Piénsen lo que si los agentes ahora pueden construir aplicaciones completas con [música] código complejo, cuando son tareas sencillas de enviar un correo o hacer cosas así, no se necesita el modelo más potente del mercado. ¿Vale? Entonces, pasando de esta parte, les quiero decir algo y es que no se tienen que casar con un modelo de inteligencia artificial o con un cerebro. ¿Por qué? Porque los agentes pueden estar diseñados para tener diferentes modelos, principalmente los open source, ¿vale? Inclusive cuando son de pago, por ejemplo, el de Open AI o Cloud, puedo usar diferentes modelos, pero solamente de ese laboratorio o de esa empresa. Entonces, ¿cuál es la idea? que para el día a día, para el hablado normal, para tareas sencillas, usemos modelos de bajo costo, pero para trabajo potente, usemos modelos, pues, que son más costosos, pero tienen mayor capacidad y solamente se usan cuando se necesitan, como llamar al experto que sabemos que nos va a solucionar el problema. ¿Listo? Entonces eso es una manera de reducir los costos de la vida. Tenemos dos cosas, pensémoslo, como que tenemos la estructura de pensamiento y el cerebro. ¿Qué falta? El primer día el empleado llega a la empresa, ¿qué hacemos? Leamos contexto sobre la empresa. Mucho gusto. Mi nombre es Sebastián Sepúlveda de la empresa Solventio y nosotros traemos eficiencia a las empresas por medio de agentes de inteligencia artificial y tecnología. Entonces, aquí lo que estamos haciendo es entrenar a nuestro empleado para que entienda qué hacemos en la empresa, cómo, por qué lo hacemos, si necesita el contacto de algún cliente, aquí está. si necesitas este dato, le preguntas a esta persona, etcétera. Así como le explicamos a alguien, hay que explicarle a nuestro agente. Entonces, tenemos que tener en cuenta que tenemos que tener esa información, no aquí, sino disponible para la gente. ¿Cómo puede ser esto? lo hay unos agentes que tienen memoria y van recordando de tus conversaciones. Y ya más adelante al final les voy a mostrar un hack que es básicamente las herramientas que nosotros usamos en la agencia Solvente día a día y que nos han cambiado la manera de trabajar exponencialmente. Entonces, aquí tenemos que necesitamos darle contexto y darle memoria a la gente. Memoria viene siendo para que recuerde lo que hemos hablado. Eso ya es un poco más complejo, no lo voy a tocar aquí. Pero si hablamos de contexto, podemos hablar de herramientas como Notion, como si tenemos cosas en el Google Drive, en un Spreadshe, en un Excel, en Notebook LM que es de Google, en un documento, en un PDF, en un CRM, etcétera, cualquier información a la cual el el agente puede acceder para tener contexto y tomar la mejor decisión. Entonces, aquí ya hemos terminado de entrenar a nuestra persona. Le dijimos, "Este es el jefe, con este hay que portarnos bien, a esta persona hay que tenerle cuidado, etcétera." ¿Listo? Entonces pasamos a un tercer elemento, que es la persona, sabemos que es inteligente, ya le dijimos cómo pensamos en la empresa, ya le dimos contexto de la empresa, pero la persona se va a quedar así todo el día cruzada de manos si no le damos herramientas, ¿vale? Entonces, justamente aquí ya es donde la gente nos permite hacer cosas y quitarnos trabajo de las manos. ¿Por qué? Porque los agentes, la idea es que les conectemos herramientas con ciertos permisos y con ciertos cuidados para que hagan tareas como que envíen un correo por nosotros, que revisen si un cliente ya nos respondió el correo que le enviamos, que agenden citas en el calendario, que accedan a esas bases de datos para traer más contexto, que envíen un mensaje, que generen un lead en el CRM, que generen una propuesta, etcétera. Entonces, todo esto lo podemos hacer con herramientas y también es super importante. Si tenemos un agente, pero no le tenemos herramientas conectadas, pues él no nos va a poder quitar de las manos mucho trabajo, ¿vale? Si en la empresa o con lo que nosotros trabajamos tenemos una aplicación que tiene una API o que tiene un MCP, lo podemos conectar a la gente. Algo que yo hago es irme a Google y escribir el númera, por ejemplo, Hotspot y le escribo MCP y miro si tiene alguna conectividad para poderme conectar. Si no tiene MCP, lo conecto como API. Y aquí ya nos podemos ver si nos podemos conectar a esa plataforma o no con el agente directamente, ¿vale? Entonces, eso es un truco que yo siempre hago. Por lo general, las plataformas más grandes lo tienen. Entonces, superb. Ya tenemos herramientas. El empleado ya sabe las claves de acceso, ya puede entrar a nuestra intranet, a nuestro portal. Ahora bien, ¿qué hace el empleado? Para eso tenemos las skills o los procedimientos, como ustedes lo quieran llamar. Las skills o habilidades en español son esos instructivos en los que le decimos a la gente paso a paso qué hacer, de dónde sacar la información, cómo queremos nosotros el resultado, etcétera. Piensen lo que es un documento de texto que ustedes le pasan, como se lo pueden pasar a una persona, se lo pueden pasar a una gente de Entonces el agente lee esto y él ya después de leer eso, ¿qué va a hacer? Va mirar las herramientas que tenemos, va mirar el contexto que tenemos y va a usar los modelos de inteligencia artificial para generar una respuesta. Vale, entonces aquí tenemos un ejemplo en el que en esta esqui le decimos que lea una transcripción, detecte qué falta, después consulta tarifas vigentes y crea una propuesta y te pide verificar el borrador. Esto es un ejemplo de una skill. Se puede hacer muy fácil chateando con nuestro agente de inteligencia artificial pidiéndole que cree una skill, ¿vale? La mayoría de agentes de inteligencia artificial están diseñados para que ellos mismos puedan crear skills. Entonces, si antes no has comenzado a trabajar con esto, corre a hacerlo, por favor, porque eso es lo que permite que la gente se meta en tu día a día. y te pueda quitar trabajo de las manos porque de buena manera, porque antes nos quitaba el trabajo de las manos, pero si nos quita el trabajo de las manos y lo hace mal, esto es lo que nos permite que la gente haga las cosas bien, ¿vale? Entonces, estos son los cinco temas que tiene que tener un agente para que sea un buen agente. Si ya estamos usando agentes o si queremos comenzar a utilizar agentes, tenemos que procurar identificar estas acciones o estos elementos que tiene la gente para conectárselos posteriormente. Entonces, aquí ya estamos hablando de que las piezas juntas crean eficiencia. Las piezas juntas pueden permitir que nos quiten mucho de nuestros hombros, ahorrar mucho tiempo o le puede permitir a nuestra empresa escalar, porque es que una, dos personas realizando trabajo, que deberían ser cuatro o que están sobrecargados, la empresa no va a poder escalar con eso o tú mismo no puedes tomar más trabajo porque es que no puedes hacer más. Bueno, entonces ahora un tip que tenemos que hacer cuando comencemos a implementar esos agentes. Lo que tenemos que hacer es que primero tengamos como una tarea, un plug específico que queramos delegar a la gente. ¿Listo? Entonces comenzamos a pensar en el objetivo. Entonces de pronto yo quiero que la gente me ayude a hacer un reporte [música] semanal. ¿Listo? Entonces ese es el objetivo. Entonces después pasamos a ¿qué herramientas? Ah, que es que el reporte semanal me lo saca de mi CRM. Entonces ya identificamos que tenemos que conectar nuestro CRM. contexto. [música] Ah, le tengo que decir a la gente qué es mi empresa, cómo de pronto quiero yo el documento qué hace mi empresa, por qué la importancia de ese reporte, cualquier cosa que creamos que le pueda servir a la gente para generar ese reporte. Y por último, pasamos a la skill. Le vamos a decir detalladamente los pasos a pasos para generar ese reporte. Ah, que ve al CRM, saca los datos X, Y Z del último mes. Después générame un PDF con este formato y mándamelo por correo. Miren, ya salió otra herramienta. Entonces, lo primero es en papel pueden comenzar a escribir ese flujo que ustedes imaginan que quiere que la gente les quite y comiencen a categorizar las cosas dentro de cada ítem que les mencioné antes. ¿Listo? Entonces, el harness no lo tenemos que seleccionar porque ya lo tenemos. El cerebro ahí pensamos, ¿necesita mucha inteligencia? ¿Sí o no? para ver si usamos un modelo más potente o uno menos potente. Después seguimos. ¿Qué herramientas necesita? ¿Qué contexto y qué skills? ¿Vale? Entonces ese es un proceso que lo pueden comenzar a chatear con sus agentes de y vamos a avanzar y a modo de recomendación para que después de este video ustedes puedan salir y probar los agentes de si tienen una suscripción de chat GPT, los invito a instalar la aplicación de Chat GPT de escritorio, está para Windows y para Mac, y comenzar a trabajar. Él tiene dos cosas que se llama chat GPT Work y chat GPT CODETs. Con estos ustedes pueden comenzar a crear skills, conectarle herramientas, etcétera. Entonces, si yo me voy por aquí, podemos ver que aquí tenemos a Chat GPT. Tenemos por aquí, miren, por acá tenemos herramientas, que son los plugins que podemos conectar. Tenemos también el tema de las skills y para conectarlas es tan fácil como venir aquí, ver cuál está disponible y conectarla o decirle a la misma guía a que cómo podemos conectar X o Y herramienta. Para crear la skill simplemente le necesitamos decir crea una skill y después le explicamos qué necesitamos para esa skill. ¿Listo? Pueden usarlo aquí, pueden usarlo en Cloud Code, pueden usarlo en cualquiera, etcétera. Opened ya lanzó algo. En este caso, este se llama Millarvis, que es un agente de día que nos permite hacer todo lo que mencioné antes, pero desde un solo chat. Está muy bueno, pero está al momento que grabo este video solo disponible para los planes de $100 en adelante. Entonces, pues no es accesible en este momento para todo el mundo. Entonces, mis recomendaciones son si tienes una suscripción, chat GPT o cloud, ¿vale? si ya estás pagando la de $20 en adelante, si no yo me iría por Hermes, ¿vale? ¿Qué puedes hacer con Hermes? Inclusive, si tengo una suscripción, la verdad, me iría por Hermes. Lo instalan, es una aplicación de escritorio, como la vemos aquí, donde tenemos aquí a la izquierda el tema de lo podemos organizar por proyectos, tenemos las capacidades que son las skills, podemos conectar las herramientas, etcétera. Entonces, por este lado está muy bueno y le podemos conectar el cerebro que queramos. Podemos usar nuestra suscripción de chatt, podemos conectar nuestra API de cualquier otro servicio, de cualquier otro modelo de Open de Dips, que es muy económico, de Gemini, de Grog, de Cloud, etcétera. ¿Listo? Entonces este es superreomendado. Si no, ya pueden iniciar con los otros. Aquí les dejo los nombres para que los tomen. Y seguimos. Y aquí quiero hacer hincapié en un punto muy importante y es que, como ustedes pueden ver, a la gente de día le est dando herramienta, le estamos dando acceso, le estamos dando contexto. Por ende, puede que a nivel personal, de la manera como lo he planteado, funcione porque se adapta 100% a nuestro día a día. Pero, ¿qué pasa cuando esas necesidades ya son muchas más empresariales? Cuando queremos que nuestra empresa tenga gente de inteligencia artificial, aquí ya hay un tema mucho más profundo en el que ya no es solamente tu agente personal, sino un agente que nos ayuda a manejar la operación de la empresa con unas skills que están de pronto por cargo, que no las modifica cada uno, sino que por cada rol las skills están estandarizadas, que los permisos tienen control de acceso, que hay una gobernanza de las aplicaciones, una seguridad, quién entra, quién hace, quién lee, qué información. Ya cuando nos vamos a una parte más empresarial, si lo queremos desplegar de esta forma, esto ya es lo que hacemos nosotros en Solventio. El asistente personal lo pueden probar ustedes hoy mismo, lo pueden descargar y pueden comenzar. Pero si quieren una solución agéntica para su empresa que les ayuda a escalar, traer eficiencia y poder crecer, escríbanos que nosotros los ayudamos con eso. ¿Listo? Les estoy mencionando esto porque es que hay dos niveles de agentes. Es muy inseguro muchas veces este tipo de agentes que trabajamos nosotros en el día a día desplegarlo o decirle a nuestros compañeros que lo usen porque hay mucho detrás de configuración, de despliegue, de que todos se conectan a un mismo agente, memoria colectiva, memoria personal, etcétera. ¿Vale? Entonces seguimos por acá. También hay algo y es que estos agentes toda la conversación lo hemos tenido alrededor de nuestro trabajo interno, pero esos agentes también lo podemos pensar como los chatbots que se venían trabajando antes para responder a los clientes. Entonces, aquí tenemos un ejemplo que podemos conectar Instagram o WhatsApp y ya eso también puede estar conectado a herramientas como nuestro CRM, a nuestras bases de datos, documentos, etcétera, para almacenar información, actualizar y eso también es mucho de lo que estamos desplegando con clientes, soluciones agénticas para que atiendan leads, los califiquen y no tengamos que tener 10 empleados todo el día pegado al celular respondiendo mensajes de manera demorada, errónea, etcétera. Entonces, esto es un apoyo muy grande a los vendedores porque les permite reducir los tiempos y solamente atender y esforzarse con los clientes que están calificados. Entonces, puede ser muy bueno para eso, para soporte, etcétera. Vale, por último y el bonus que les había prometido, este es básicamente nosotros el stack que usamos en Solventio. Tiene algunas cosas más, pero estos son los principales para poder operar y para poder ahorrarnos muchas horas y hacer que el trabajo de uno valga por el trabajo de cinco personas. Entonces, principalmente usamos dos agentes, chat GPT y Hermes. Lo tenemos conectado, pero como no queremos configurar en uno y después en otro, nosotros tenemos de cierta forma la memoria o el contexto de la empresa en la nube y lo que hacemos es conectarle ese contexto, esa memoria a cualquier agente que nosotros queramos. En este caso nosotros usamos Hight, pero también pueden usar oncho, que es uno muy bueno. Entonces, nosotros para la memoria del contexto usamos Hight, que es lo que están viendo aquí. es lo que hace es aquí nos está haciendo como el mapa de conocimientos en el que podemos ver cada conversación, cada conocimiento que él ha ido compactando sobre lo que nosotros le conversamos y lo va relacionando entre ellos. ¿Para qué? Para que más adelante cuando le pregunte sobre un proyecto pasado, él pueda venir aquí, tomar la información y darme una respuesta. Y lo bueno es que lo puedo conectar a cualquier gente de día y no va a iniciar de cero, ¿vale? Entonces, esta es la primera herramienta que es para contexto. Composio nosotros lo usamos para conectar nuestras herramientas, nuestras herramientas empresariales, acceso a los correos, drive, etcétera. Entonces, composio nos permite conectar muchas herramientas y después yo y después yo solamente necesito conectar composo a la gente y ya tengo acceso a todas mis herramientas porque imagínense conectar 20 herramientas a Hermes y después pasarme a chatpt sería un caos. Entonces es muy bueno tener un sitio donde esté todo centralizado y donde tengamos gobernanza de los accesos. Adicionalmente, también usamos para el cerebro Open Router. Open Routro es una aplicación que nos permite acceder a todos los modelos de inteligencia artificial o bueno, casi todos. Entonces, Open Router, podemos suscribirnos, podemos recargarle $5 $10, lo conectamos a Hermes, seleccionamos el modelo de ella que queremos usar y ya podemos comenzar a trabajar. Entonces este Open Router nos permite comenzar a usar modelos de Open AI, de cloud, open source y comenzarlos a combinar para tener la mayor eficiencia posible y que no me salga un ojo de la cara operar este agente. Por último, obviamente tenemos más herramientas, pero estas son las principales. Usamos T scale para tener una red privada. Todo este tema de los agentes hay que tenerlo muy asegurado. Entonces, con Telsale aseguramos que solamente los dispositivos que están en la red, que están conectados y verificados puedan acceder a estas herramientas, a estos agentes, a la memoria, etcétera. Esto nos permite traer mucha mayor seguridad y confianza a nuestro agente. Y como les decía, Hermes y Chat GPT como nuestro agente definitivo. Entonces, ya con esto pueden proceder a descargar el agente de su interés. Puede ser Hermes, le pueden conectar Open Router, recargan $5 de créditos y pueden comenzar a probar, ¿vale? Bueno, y desde aquí el cielo es el límite. Quiero que imaginen esos flujos y comiencen a construir. Tomen esas tareas o esos cuellos de botellas que les quitan mucho tiempo. Estructúrenlos y háganselos a la inteligencia artificial. Dígaselos a su agente que él mismo les puede explicar cómo llegarlos a construir, ¿vale? ¿Qué le delegaríamos a la gente? Entonces, quiero que nos vayamos con esto hoy y quiero que después de este video, los que no hayamos trabajado con agentes, vayamos, descargamos uno y lo comenzamos a trabajar. Y los que ya veníamos trabajando, saquemos mayor provecho de esos mismos agentes, ¿vale? Y ya sabes que si quieres esos desarrollos agénticos para tu empresa a un nivel más empresarial o no quieres lidiar con toda esta configuración, nosotros lo podemos hacer por ti en Solventio. Solamente escríbenos y nosotros te ayudamos con eso. Vale, se despide aquí si puedas con el video. Espero que les haya gustado mucho y nos vemos en una próxima ocasión. Ciao. Ciao.

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Assuntos: Agentes de IA, Assistente pessoal. Publicado no YouTube em 2026-10-20.

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