Todo sobre agentes de IA en 14 minutos y las mejores herramientas para crearlos
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Vídeo em Espanhol, publicado pelo canal Silicon Valley Girl en Español.
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
O vídeo apresenta o processo de criação de um agente de IA para automatizar a produção e publicação de conteúdos em vídeo, detalhando os três níveis de uso da inteligência artificial: redes neuronales regulares, fluxos de trabalho e agentes de IA.
Puntos principales
- O vídeo explica a diferença entre três níveis de IA: redes neuronales regulares, fluxos de trabalho de IA e agentes de IA.
- A criadora do vídeo detalha um sistema automatizado criado por sua equipe usando ferramentas como Nathan, Klap AI, ChatGPT e Google Sheets para transformar vídeos longos em shorts e publicá-los no YouTube.
- São descritas as três principais capacidades de um verdadeiro agente de IA: raciocínio, ação e iteração.
- O vídeo menciona a contratação de estagiários para ajudar a desenvolver esses processos de automação e otimizar as tarefas manuais da equipe.
- São discutidos exemplos práticos de agentes de IA capazes de completar tarefas de forma autônoma, como preencher formulários, navegar na web e criar planos de conteúdo.
Temas
Inteligência ArtificialAgentes de IAAutomação de ConteúdoYouTube ShortsProdutividadeTecnologiaEmpreendedorismoFluxos de Trabalho
Transcripción del vídeo
Texto de los subtítulos disponibles; puede contener errores.
Ay, agente de IA, agente de IA, mi equipo y yo creamos un agente de IA real. Sí, estamos a la moda. Sí, lo estamos haciendo. Y de hecho automatizó un proceso que solía ser muy manual. Y el proceso se llama, yo lo llamo crear una especie de fábrica de contenido donde tenemos un video, pero queremos hacer muchas piezas de contenido diferentes a partir de él. Y este agente de IA ya está funcionando y está trabajando en lugar de nosotras. Se siente como si acabáramos de agregar a otra persona al equipo y esta persona cuesta tal vez como $40 al mes, que es lo que gastamos en todas las herramientas de automatización. En este video te mostraré cómo las herramientas de IA comunes se convierten en agentes y automatizan completamente el contenido desde el video hasta la publicación. Te mostraré nuestro sistema en funcionamiento y quiero que recuerdes las herramientas que estamos usando porque son muy universales. Algunas herramientas de automatización no solo funcionan para contenido, pueden funcionar para cualquier cosa. Y sé que mi equipo en lengua Trip usa estas mismas herramientas para automatizar otras cosas en la empresa, pero básicamente lo que está pasando es que estamos en la era de los agentes de IA. No es solo como hablar con chat GPT y obtener una respuesta. En realidad se trata de pedirle a un agente de IA que repita un proceso. Y lo mejor es que no necesitas ser desarrolladora para entender cómo funciona en la práctica. Por cierto, si es tu primera vez en este canal o si no es tu primera vez y aún no te has suscrito, soy Silicon Valley Girl. Me llamo Marina. Soy una inmigrante en Silicon Valley. Tengo mi propio negocio y realmente me emociona la tecnología y cómo podemos usarla para optimizar nuestras vidas. Y si tienes la misma mentalidad, no olvides suscribirte a este canal. Continuemos. Así que hay tres niveles diferentes. Nivel uno, redes neuronales regulares, chat, CPT, Gemini, Cloud. Luego tienes los flujos de trabajo de IA, donde tú construyes la lógica, qué pasa, cuándo y por qué. y la IA lo hace por ti. Y luego está esta cosa genial llamada agentes de IA, donde la IA piensa, decide y actúa por sí sola. Y lo más importante, te mostraré cómo nuestro agente de IA toma un video, lo corta, escribe títulos y publica shorts sin intervención humana. Así que empecemos con el nivel uno. Es donde haces una pregunta y un LM te da una respuesta. Principio simple, entrada, salida. Por ejemplo, si le pregunto a mi chat, chat Chat GPT, "Dame una lista de las cinco mejores herramientas de IA para YouTube", obtengo una respuesta de alta calidad y actualizada. Pero una vez que preguntas qué videos publiqué en YouTube en los últimos 3 días, el modelo no puede responder. ¿Por qué? Porque no sabe quién eres. No tiene acceso a tu canal de YouTube, correo electrónico o calendario a menos que sea Gemini. Gemini puede responder preguntas sobre tu correo electrónico, pero luego le preguntas a Gemini sobre el clima en un día en particular y como que se congela. El LM es un sistema aislado que no ve tus datos personales y eso en realidad es una ventaja de privacidad, pero lo más importante es que estos modelos son pasivos. Esperan a que les des una orden y no hacen nada por sí mismos. No pueden actuar, no toman decisiones, no construyen cadenas de acciones. Sigue siendo solo una herramienta inteligente, útil, pero no un agente. Luego pasamos al nivel dos, flujo de trabajo con IAC. En este segundo nivel ya no solo estás conversando con la red neuronal, empiezas a automatizar. Aquí es donde la magia comienza a suceder. Tú misma construyes una cadena lógica de acciones. Si ocurre A, entonces hace B y C. A esto se le llama un flujo de trabajo con IA. Así que aquí tienes un ejemplo de la vida real. Usamos aplicaciones todos los días, ya sea Google Calendar, notas, correo electrónico. ¿Qué pasa si le dices a la IA? Si pregunto sobre mis eventos personales, revisa primero mi Google Calendar y solo entonces responde. Ahora, si pregunto cuándo es la reunión con Reed Hoffman, la IA revisa el calendario y da la respuesta correcta. Pero si inmediatamente sigo con cómo estará el clima ese día. Falla de nuevo porque no agregaste el paso de revisar el clima. Simplemente no sabe que tiene que revisar el clima. Y así es como funciona un flujo de trabajo. Tú construyes la ruta, la IA, a la sigue, sin flexibilidad, sin adaptación, pero aún así hace cosas por sí sola y a esto se le llama lógica de control. Mientras tú decidas qué hacer y cuándo, no es un agente. Es solo un proceso construido manualmente, lo cual también está bien, pero hablemos de los agentes de IA. Hablemos de los agentes de IA y de un flujo de trabajo de IA real, cómo realmente construimos un sistema de automatización avanzado. Así que todo el sistema que construimos utilizamos una plataforma llamada Nathan, una herramienta de automatización similar a Make Sapier, pero incluso más flexible. Te permite crear visualmente una cadena de acciones entre diferentes servicios sin escribir una sola línea de código. Así es como funciona nuestro flujo de trabajo. Todos los enlaces a los videos subidos se almacenan en Google Sheets. Este es nuestro punto de partida donde el flujo de trabajo extrae las nuevas tareas. El escenario de Nathan conecta Google Sheets y recupera el enlace más reciente del video largo subido. Este video se envía automáticamente a Club AI, una herramienta impulsada por redes neuronales que convierte videos largos en videos cortos verticales, detecta momentos clave, picos emocionales y genera clips en solo unos minutos. Pero no nos detenemos aquí. Luego le pedimos a Chat GPT que analice el contenido de cada video corto y genere títulos y descripciones virales optimizados para YouTube Shorts. Sentimos que lo hace mejor que la propia herramienta. Usamos un promp personalizado para asegurarnos de que los títulos sean llamativos, concisos y diseñados para alcanzar la mayor audiencia posible. Y el paso final es la subida automática de los videos cortos a YouTube. El flujo de trabajo publica hasta 10 videos por día, lo que nos ahorra muchísimo tiempo. Sube los archivos, agrega los títulos y descripciones generados y publica el contenido en el canal. Esto básicamente nos da una automatización total sin intervención humana, sin editores, sin gerentes, sin trabajo manual. Todos los días nuestro sistema impulsado por IA publica contenido que genera vistas. Eso significa tráfico gratuito sin gastar en anuncios. Este enfoque te permite escalar incluso si trabajas sola y eso es un verdadero agente de IA. Ahora, déjame explicarte la diferencia clave entre un agente de IA y un flujo de trabajo del que acabamos de hablar. Como mencioné, un flujo de trabajo es un conjunto de pasos que siguen un guion estricto. Pero un verdadero agente de IA es más que solo ejecución. En realidad puede pensar, actuar y adaptarse. Así que tenemos tres capacidades. Primero que nada, el razonamiento. Piensa, el agente de IA elige cómo resolver la tarea por sí mismo. Por ejemplo, en lugar de solo tomar el archivo más reciente, revisa cuál video es más probable que se vuelva viral. actúa, utiliza herramientas, no espera una orden, se conecta a un servicio necesario, busca información y lanza acciones por sí mismo. Itera, perfecciona el resultado. Si la primera solución no funciona, lo intenta de nuevo. Por ejemplo, genera tres versiones de un título y elige la que tiene el CTR esperado más alto o envía el resultado a otro LLM para recibir retroalimentación y mejora con base en esa retroalimentación. Esta lógica se llama React. Reason Plus Act. No es solo una secuencia de tareas. Es un proceso donde la red neuronal se convierte en el cerebro, no solo en una herramienta, en un flujo de trabajo normal. Si no te gusta el resultado, regresas y cambias el prompt manualmente. Por ejemplo, si una publicación que creó tu flujo de trabajo resulta aburrida, reescribes la solicitud y vuelves a ejecutar el flujo de trabajo. Ahora, imagina que la gente de IA hace todo eso por sí solo. En nuestro escenario podría verse así. GPT genera un título para un short, luego envía ese título a otro modelo de lenguaje, por ejemplo, con el rol de editor de YouTube, como un chat JPT entrenado o algo así. El segundo modelo de lenguaje lo analiza y dice, "Este título es demasiado genérico. El CTR será bajo. El agente regresa a la generación y crea una nueva versión. Repite el ciclo hasta que se cumplan todas las condiciones. Corto, específico y con un gancho. Y la parte más importante, el humano ya no está involucrado y esto es lo que hace que el sistema sea géntico. La IA establece el objetivo, evalúa los resultados intermedios y decide de manera independiente qué hacer después. No lo construí yo sola, no soy tan técnica, de hecho contratamos a alguien. Les llamamos pasantes de IA. Qué gracioso. Estaba hablando con mi amiga hace un par de meses, cuando apenas empezaba el verano y me dijo, "Este verano estoy trabajando con una pasante que hizo 3 años de ciencias de la computación o algo así. Están en sus vacaciones de verano y van a automatizar lo que hace mi asistente. Ella tiene un despacho jurídico y yo pensé, esto es genial. No necesariamente necesitamos un desarrollador profesional, pero definitivamente trabajaríamos con un par de pasantes. Y eso fue lo que hicimos. contratamos a un par de pasantes y hablamos con ellos sobre los procesos que actualmente son muy manuales. Y quiero que mi equipo se enfoque en algo creativo, como quién será nuestro próximo invitado? Sobre qué vamos a hacer un video, cuáles son nuestras grandes metas. No quiero que solo publiquen cosas manualmente, así que todavía hacemos muchas cosas manualmente, pero es algo gradual. Y entonces en este proceso, ya sabes, hablé con alguien del equipo de Diary of CEO y ellos crean muchísimos contenidos todos los días para muchos, muchos canales diferentes. Pensé, "Quiero este sistema, pero no puedo pagarlo si solo contrato personas." Pero la solución fue un agente de inteligencia artificial, así que construimos uno y está mejorando. Es emocionante. Y como emprendedora, cuando veo que con el mismo equipo nuestros resultados no son 10 veces mejores ahora, pero sí como cinco veces, mi respuesta natural a eso es, vamos a hacerlo 100 veces mejor. ¿Cómo hacemos eso? contratando más personas. Perfecto. Así que todavía estamos contratando incluso con todos los agentes de IA. Simplemente necesitamos más personas porque quiero crecer, ¿verdad? Es gracioso como esta mentalidad como si estamos reemplazando a una persona, pero en realidad necesitamos un par de personas más porque queremos que esto escale. También quería mostrarte un ejemplo fascinante de un agente de IA que fue creado por Open AI porque recientemente lanzaron este agente viral. Creo que ya has oído hablar de él, el agente de Chat GPT. Y ya no es solo un chatbot inteligente, en realidad es un agente capaz de completar tareas orientadas a objetivos de manera independiente, como visitar sitios web, recopilar y analizar información, llenar formularios. Por fin, alguien está llenando formularios como persona con un pasaporte que requería muchas visas, de verdad, por fin, chicos, el 30% de mi trabajo era llenar formularios para que nuestros clientes obtuvieran una visa de Estados Unidos o del Reino Unido. Por fin, funciona con Google Calendar. Crea hojas de cálculo, presentaciones, incluso compra boletos. Quiere un agente de IA que sepa cómo usar millas y volar en clase ejecutiva. De todos modos, utiliza una computadora virtual con un navegador terminal, acceso a API y memoria. Ele orden los pasos por sí mismo, ajusta la ruta si algo sale mal y puede repetir el ciclo hasta que alcanza el resultado deseado. Por ejemplo, Scribs. Encuentra los videos cortos de YouTube más virales en el nicho de IA esta semana. Analiza sus títulos, descripciones, miniaturas y genera un plan de contenido con ganchos, títulos e ideas de videos para mi canal. Y el agente va YouTube recopila datos sobre los videos con mejor desempeño. Analiza su estructura y metadatos, crea un plan de contenido en Excel con ideas accionables y te envía el resultado de vuelta. Y todo eso sin ninguna instrucción adicional en cada paso. Así es como se ve el razonamiento más la acción más la iteración. Y esa es exactamente la lógica que separa a un agente de una automatización común. En este momento, el flujo de trabajo que creamos es muy predecible. Ejecuta cada paso con precisión. Google Sheets, Club I, GPT, YouTube. Pero la lógica todavía la establecemos manualmente nosotras. Para convertirse en un verdadero agente, el sistema también necesita aprender a elegir qué videos procesar por sí mismo. Así que en lugar de solo seleccionar un enlace al video, a idealmente me gustaría que fuera a todo mi canal de YouTube, analizara los metadatos, el comportamiento de la audiencia y los temas en tendencia y luego generara shorts, probará múltiples variaciones de títulos. Time, algo así como, "Marina, necesitas hacer un video sobre esto, esto y aquello, analiza la interacción y luego publica el mejor." y estaba hablando con un chico que creó un sistema donde puedes probar anuncios en un mundo de IA, como que creas un anuncio y luego se lo muestras a esta audiencia de IA y puedes predecir más o menos el resultado. A esto es a lo que vamos. Siento que vamos a crear versiones de nosotras mismas en IA para probar ideas, así que cada video que publiquemos en YouTube se vuelva viral instantáneamente porque ya lo probamos en la versión de IA de nuestra audiencia. Y idealmente el agente también aprende como, "Okay, este video pensamos que se iba a volver viral, no lo hizo. ¿Por qué no se volvió viral? Ajustemos el flujo de trabajo, ajustemos el proceso." Así que el objetivo de este video es inspirarte, automatizar algo en tu flujo de trabajo y empezar de manera sencilla, como cuando contratas, empiezas contratando a alguien que solo hace tareas tipo asistente personal. Con esto intenta automatizar una tarea repetitiva que siempre haces a mano. Ya no me gusta escribir, le hablo a mi computadora y hablo mucho y me estoy volviendo más productiva. Pregúntate, ¿qué puedo automatizar en mi flujo de trabajo? Tal vez empieces con algo sencillo y luego pases a crear tu propio agente de IA. Muchas gracias por ver este video. Tengo un boletín por correo electrónico. El enlace estará aquí abajo. Es para mi boletín donde te envío resúmenes de lo que hemos aprendido al entrevistar a otras personas de la industria de la IA y al implementar IA en nuestros procesos. Así que si te emociona optimizar cosas con IA, por favor suscríbete y suscríbete a este canal y estoy esperando leer tus comentarios. Si has probado algo y te está gustando, déjamelo saber en los comentarios aquí abajo y nos vemos pronto en los próximos videos. Adiós.
Assistir ao vídeo original no YouTube
Assuntos: Agentes de IA. Publicado no YouTube em 2026-09-14.
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