1. Agentes de IA para automatizar el trabajo [0]

thumbnail Se pueden construir cuatro agentes de IA (operador, productor, auditor y preparador) para organizar, crear, auditar y ensayar situaciones importantes, lo que permite automatizar gran parte del trabajo.

1.1. El operador: organiza y prioriza [9]

  1. El operador evita que se tenga que reconstruir el estado de un proyecto cada mañana, ya que su trabajo es revisar y priorizar la información relevante [10].
    1. Muchos empleados sienten que su jornada laboral es caótica y fragmentada, y que las reuniones a menudo no están planificadas, lo que resalta la necesidad de un sistema que organice y priorice las tareas [11].
    2. El operador puede revisar correos y calendarios para identificar qué requiere atención, como en el ejemplo de abrir una cafetería, donde se utiliza Cloud Cowork para esta tarea [13].
  2. Para construir un operador, se utiliza un prompt con cinco partes: el trabajo, la herramienta, los criterios, el resultado y el límite [28].
    1. Trabajo: Se especifica qué debe hacer el agente, como "Revisa los correos de los últimos 7 días sobre cafetería Bruma" [30].
    2. Herramienta: Se indica la herramienta a utilizar, en este caso, Gmail [32].
    3. Criterios: Se define cómo debe organizar la información, por ejemplo, clasificando los correos en categorías como "responder hoy" o "decisión pendiente", y priorizando temas como la licencia o el presupuesto [33].
    4. Resultado: Se describe el formato del resultado esperado, incluyendo el responsable, la fecha límite y el siguiente paso, además de preparar borradores si es necesario [37].
    5. Límite: Se establecen restricciones, como "No envíes ni modifiques nada sin mi confirmación" [40].
  3. El agente sigue un ciclo de "razonar y actuar": interpreta la petición, busca información con la herramienta, observa los resultados y decide el siguiente paso, repitiendo hasta completar la tarea [47].
    1. Por ejemplo, el agente puede buscar correos, ajustar los términos de búsqueda si hay demasiados resultados y luego organizar la información [51].
    2. En el caso de la cafetería, el operador detecta problemas urgentes, como un plazo vencido para la potencia eléctrica y conflictos de agenda, y propone soluciones, como mover una cata de café [54].
  4. Al conectar el operador con el calendario, puede cruzar prioridades de correos con la agenda para detectar conflictos, identificar reuniones que necesitan preparación y señalar decisiones importantes sin tiempo asignado [60].
    1. El operador puede proponer cambios concretos, como mantener una visita técnica y mover una cata, pero no modifica nada sin confirmación [67].
    2. Una vez que el operador interpreta bien las prioridades, se puede programar para que se ejecute automáticamente cada mañana, preparando un informe con correos urgentes, reuniones y conflictos [75].
    3. La idea es empezar haciendo visible el trabajo, luego proponiendo soluciones y, finalmente, delegando más responsabilidad cuando se comprueba que la IA entiende las prioridades [79].

2. El productor: transforma información desordenada en entregables [81]

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El productor toma material desordenado (notas, fotos, presupuestos) y lo convierte en un entregable estructurado y utilizable, como una presentación, siguiendo las directrices del usuario.

2.1. Creación de entregables con el productor [81]

  1. El productor se encarga de transformar material desordenado, como notas, documentos, fotografías y presupuestos, en un formato revisable y utilizable, como una presentación [84].
    1. El usuario actúa como director, tomando las decisiones finales, mientras el agente produce una primera versión [86].
  2. Para construir el productor, se utiliza la misma estructura de prompt (trabajo, herramientas, criterios, resultado y límites), prestando especial atención a la definición del resultado [87].
    1. El resultado debe especificar para quién es el documento, el formato, la duración y el estilo [88].
    2. En el ejemplo de la cafetería, se le da acceso a una carpeta con todo el material de partida (notas, fotos, presupuestos) y se le pide que cree una presentación de 10 diapositivas para un posible socio, en formato PowerPoint editable, visual y para una exposición de 12 minutos [90].
    3. Se le indica que pregunte si falta información importante y que no invente datos [96].
  3. El agente revisa las notas y, antes de crear la presentación, detecta preguntas que necesitan una decisión, como la presentación de alternativas técnicas o el tono visual [98].
    1. Una vez que el usuario elige las opciones, el agente crea un archivo PowerPoint real con notas para la exposición [101].
    2. El usuario puede dirigir las modificaciones, pidiendo al agente que refuerce ciertos puntos, simplifique diapositivas o cambie el orden, sin tener que empezar de nuevo [103].
  4. Cloud Cowork utiliza "skills" (instrucciones especializadas) para crear presentaciones, documentos, hojas de cálculo o PDF, lo que le permite generar archivos reales en lugar de solo responder en el chat [110].
    1. Se puede usar una presentación existente como referencia de estilo o convertir una plantilla de marca en una skill para mantener la coherencia [112].
    2. La dirección final siempre debe venir del usuario; cuanto mejor se definan el público, el objetivo y el resultado, más útil será el producto generado por el agente [114].

3. El auditor: verifica la información y detecta riesgos [117]

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El auditor comprueba la información, separa hechos de suposiciones y detecta riesgos en documentos o investigaciones, ayudando a tomar decisiones informadas.

3.1. Auditoría de información dispersa [120]

  1. El auditor no crea contenido, sino que verifica la información, distingue lo que se sabe de lo que se supone y detecta riesgos antes de tomar decisiones [121].
  2. Se puede usar cuando la información está dispersa en muchos lugares, como al investigar la viabilidad de una ubicación para una cafetería [123].
    1. En lugar de una pregunta genérica, se le indica al auditor que investigue el entorno de la cafetería en un radio de 800 metros, analizando competidores, precios, reseñas y tipo de público [126].
    2. Se le pide que separe hechos, patrones, inferencias y datos sin verificar, citando las fuentes y siendo breve [130].
    3. El auditor recoge hechos (competidores, precios, horarios, focos de demanda), detecta patrones (falta de cafeterías de especialidad, hueco horario), plantea inferencias (diferenciación por café y horario) y señala riesgos (ticket alto, clientes que ocupan mesas mucho tiempo) [133].
    4. También identifica lo que no ha podido verificar, como el tráfico peatonal o el comportamiento de fin de semana, proporcionando una imagen clara de la competencia y las oportunidades [137].
  3. Se puede profundizar en las conclusiones con una segunda instrucción, como analizar la viabilidad de una cafetería de especialidad con un ticket medio de 9,80 € en esa ubicación [140].
    1. El auditor puede combinar la búsqueda en internet con una investigación profunda, concluyendo que el ticket puede ser viable pero con un margen ajustado, y advirtiendo que un supuesto hueco horario podría deberse a horarios de verano [144].
    2. Para decisiones importantes, se recomienda dar el mismo informe a otro modelo de IA (como ChatGPT o Gemini) para que encuentre datos dudosos, contradicciones o riesgos pasados por alto [149].

3.2. Auditoría de documentos complejos [150]

  1. El auditor también es útil cuando la información está concentrada en un documento difícil de entender, como un contrato de alquiler [151].
    1. En lugar de pedir un resumen, que podría omitir condiciones importantes, se le pide al auditor que audite el contrato [153].
    2. Se le indica que revise cláusulas clave (renta, obras, licencias, penalizaciones) y que cree una tabla con la cláusula, explicación sencilla, efecto práctico, riesgo y preguntas pendientes, marcando cualquier ambigüedad [156].
  2. El agente revisa cada condición importante, explicando su significado, cómo afecta al proyecto, el nivel de riesgo y qué preguntar antes de firmar [159].
    1. En un ejemplo, el auditor revisa 41 cláusulas y encuentra puntos no negociables, como una penalización de 90.000 €, la obligación de pagar el alquiler sin licencia o reparaciones estructurales a cargo del inquilino [161].
    2. Organiza cada cláusula con una explicación sencilla, su efecto práctico, el nivel de riesgo y las preguntas a resolver [163].
    3. Este proceso se puede aplicar a pólizas de seguros, acuerdos con proveedores o cualquier documento técnico, sirviendo para localizar problemas y preparar la conversación con un profesional, aunque no lo sustituye [164].

4. El preparador: ensaya situaciones importantes [167]

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El preparador ayuda a ensayar negociaciones o conversaciones importantes, permitiendo practicar argumentos y recibir retroalimentación para mejorar el desempeño.

4.1. Preparación de negociaciones con el preparador [167]

  1. El preparador ayuda a defender la posición del usuario en situaciones importantes, como negociaciones, permitiendo ensayar argumentos antes de enfrentarse a la situación real [169].
  2. Para darle contexto, se sube el contrato, la auditoría realizada y un documento con la posición negociadora (objetivos, límites, concesiones) [173].
    1. Se le asigna al agente el rol de la otra parte, por ejemplo, el propietario del local, y se le indica cómo debe comportarse: ser firme, tener otros interesados, no cambiar fácilmente las condiciones, plantear objeciones y cuestionar respuestas débiles [175].
    2. Se le pide que no aconseje hasta el final y que registre toda la simulación [179].
  3. Se puede activar el modo de voz para mantener la negociación en voz alta, practicando durante 10 o 15 minutos para conseguir los cambios deseados, como protegerse si no se obtiene la licencia o reducir las garantías [182].
  4. Al finalizar la negociación, se le pide al agente que actúe como preparador, analizando dónde se fue convincente, dónde se dudó o cedió, qué objeciones no se resolvieron y cómo mejorar las respuestas más débiles [188].
    1. El preparador utiliza la conversación registrada para dar consejos específicos, señalando respuestas concretas y proponiendo formas de defender mejor los argumentos [192].
    2. Se puede repetir la simulación aumentando la dificultad, por ejemplo, con un propietario con varias ofertas o menos urgencia por cerrar [194].
  5. Después de varias rondas de práctica, se le pide al preparador que resuma lo aprendido en una tarjeta de preparación de una página, incluyendo el objetivo ideal, el mínimo aceptable, los límites, los argumentos principales, las objeciones posibles, las mejores respuestas y las concesiones disponibles [196].
    1. Esto permite llegar a la reunión con una referencia clara de los objetivos, los límites y cómo responder a las objeciones más probables [199].
    2. Este proceso se puede aplicar a entrevistas, ventas, negociaciones salariales o cualquier conversación complicada, con el objetivo de practicar suficientes escenarios para reaccionar bien, incluso si la conversación no sigue el camino esperado [200].

5. El sistema completo y la autonomía de la IA [202]

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El sistema completo de agentes de IA permite organizar, crear, auditar y ensayar, pero la clave está en definir claramente el trabajo y la autonomía de la IA, manteniendo el criterio y la responsabilidad final en el usuario.

5.1. Funcionamiento y límites de los agentes de IA [202]

  1. Los cuatro agentes construidos (operador, productor, auditor y preparador) trabajan juntos para poner orden en proyectos, transformar información, revisar datos y ensayar situaciones importantes [203].
  2. Para utilizar los agentes de manera efectiva, no se trata de darles acceso a todo o automatizar la vida desde el primer día [207].
    1. Es crucial definir con claridad el trabajo, proporcionar la información necesaria, explicar cómo debe juzgarse el resultado y decidir cuidadosamente hasta dónde puede actuar la IA sin pedir permiso [208].
  3. Aunque las herramientas de IA serán más rápidas, tendrán más memoria y ejecutarán tareas más complejas, la competencia con ellas no tiene sentido [209].
    1. Lo que sigue dependiendo del usuario es elegir qué merece la pena hacer, detectar cuándo un resultado no tiene sentido y decidir qué riesgos se están dispuestos a asumir [211].
    2. Se puede delegar gran parte de la ejecución, pero el criterio, la responsabilidad y la decisión final siguen siendo del usuario [212].
  4. Se proporcionan recursos adicionales, como una página de Notion con los prompts completos, una ficha para definir agentes, la escalera de autonomía y plantillas, para que los usuarios puedan construir sus propios agentes [213].