89. ¿Qué es el Agent Builder de ChatGPT?

Agent Builder es esencialmente un constructor visual de flujos de trabajo para agentes de IA. Proporciona un lienzo donde el usuario arrastra y suelta bloques lógicos (llamados nodos) y los conecta mediante flechas para definir el comportamiento del agente. Cada nodo representa una tarea o acción específica, y las flechas determinan el orden y la lógica con que se ejecutan esas tareas dentro del flujo. OpenAI describe esta experiencia como un “Canva” para construir agentes, es decir, una forma rápida y visual de diseñar la lógica y los pasos que seguirá el agente.

Agent Builder es la pieza central de AgentKit, el nuevo kit de OpenAI que incluye además un registro de conectores (Connector Registry) y un módulo ChatKit. El Connector Registry ofrece un lugar centralizado para administrar cómo los datos y herramientas externas se conectan con los agentes, mientras que ChatKit permite incrustar fácilmente experiencias de chat basadas en agentes en aplicaciones propias. En conjunto, estas herramientas eliminan la necesidad de recurrir a múltiples servicios externos: todo el ciclo de vida de un agente (diseño, integración, interfaz y evaluación) se gestiona dentro del ecosistema de OpenAI.

El objetivo de OpenAI con Agent Builder es democratizar la creación de agentes de inteligencia artificial y evitar que los equipos tengan que “jugar al malabar” con diferentes APIs, conectores y código personalizado para lograr agentes funcionales. “Hasta ahora, crear agentes implicaba lidiar con herramientas fragmentadas — orquestación compleja sin control de versiones, conectores ad hoc, evaluaciones manuales y semanas de trabajo frontal antes de lanzar algo” explican desde OpenAI. Con Agent Builder, gran parte de esa complejidad se abstrae en una interfaz única, acelerando el desarrollo y reduciendo barreras técnicas.

¿Cómo funciona técnicamente (sin necesidad de saber código)?

El funcionamiento de Agent Builder se basa en una interfaz visual de flujo de trabajo. Al abrir la herramienta, nos encontramos con un canvas (lienzo) en blanco donde podemos añadir nodos que representan pasos o decisiones. Existe un catálogo de nodos predefinidos: por ejemplo, nodos de acción de agente (ejecutar una consulta con un modelo GPT), nodos de lógica condicional (ramas If/Else), nodos de búsqueda de archivos o datos, nodos de guardrails (filtros de seguridad), entre otros. El usuario diseña la secuencia conectando estos nodos con flechas, creando así un diagrama de flujo que define cómo el agente procesará las entradas y qué acciones tomará en cada paso.

Para facilitar su uso, Agent Builder ofrece plantillas iniciales para casos comunes. Es posible comenzar a partir de un flujo base de “Atención al cliente”, “Enriquecimiento de datos”, “Comparación de documentos”, etc., que ya vienen con nodos y conexiones típicas de esos escenarios. Estas plantillas proporcionan un punto de partida editable (se pueden modificar o añadir pasos según la necesidad). Quienes prefieran total flexibilidad pueden optar por empezar con un proyecto en blanco e ir agregando componentes manualmente.

Cada nodo del flujo se puede configurar sin código: por ejemplo, los nodos de agente permiten elegir el modelo de lenguaje (GPT-4.5, GPT-5 u otros disponibles), ajustar el prompt o instrucciones específicas para ese paso, y definir parámetros como el “esfuerzo de razonamiento” (es decir, cuánta profundidad o exhaustividad debe aplicar el modelo en ese paso). También es posible especificar el formato de salida esperado de cada nodo (texto libre, JSON estructurado, etc.), algo útil si el resultado alimentará otro sistema o una etapa posterior del flujo. Todo esto se realiza mediante menús y formularios simples en la interfaz, sin necesidad de editar ni una línea de código.

Un aspecto poderoso de Agent Builder es la integración de herramientas y servicios externos mediante conectores. OpenAI ha incluido conectores preconstruidos para servicios populares como Gmail, Google Calendar, Google Drive, Outlook, SharePoint, Microsoft Teams y Dropbox, entre otros. Esto significa que el agente puede, por ejemplo, leer un archivo de Drive, consultar eventos en un calendario o enviar un correo electrónico como parte de su flujo de acciones, siempre que se haya añadido el conector correspondiente y otorgado los permisos necesarios. Tras agregar un conector al flujo, simplemente se inserta el nodo que representa la acción sobre ese servicio (p. ej., “leer email de Gmail” o “buscar archivo en Dropbox”) y el agente podrá llamar a esa función externa durante su ejecución. De este modo, los agentes creados con ChatGPT pueden interactuar con el mundo real y con los datos de la empresa, más allá de solo generar texto.

En cuanto a la seguridad y fiabilidad, Agent Builder ha integrado el sistema de Guardrails. Los guardrails son pasarelas de seguridad de código abierto que se pueden incluir como nodos en el flujo para proteger al agente de comportamientos no deseados. Por ejemplo, un guardrail puede detectar y ocultar información personal sensible (PII) antes de que el agente la exponga, o puede bloquear y marcar intentos de los usuarios de lograr que el agente se salga de las reglas establecidas (intentos de jailbreak del modelo). También pueden forzar formateos específicos o limitar el tipo de acciones que realiza el agente, funcionando como un capa de validación adicional. Estos guardrails vienen predefinidos pero son personalizables, y añaden confianza a la hora de desplegar agentes en entornos empresariales con requisitos estrictos de compliance.

Por último, cabe destacar que todas estas capacidades están disponibles sin necesidad de escribir código, a través de una interfaz gráfica web dentro de la plataforma de OpenAI (tanto usuarios de ChatGPT Enterprise/Edu con consola de administrador global, como desarrolladores en la plataforma API pueden acceder según permisos). OpenAI está lanzando Agent Builder inicialmente en beta para usuarios empresariales y de API seleccionados, mientras que herramientas complementarias como ChatKit y las nuevas funciones de Evals ya están disponibles de forma general para todos los desarrolladores. La compañía ha indicado que el uso de AgentKit (incluyendo Agent Builder) estará incluido dentro del coste estándar de sus modelos API, sin tarifas adicionales por la herramienta en sí. Es decir, los desarrolladores solo pagan por las llamadas a los modelos (GPT-4.5, GPT-5, etc.) y por el consumo que haga el agente, haciendo que la barrera de entrada sea únicamente el coste computacional normal de ejecutar esos modelos.

¿Qué permite hacer Agent Builder? – Funcionalidades clave

Las posibilidades que brinda Agent Builder se entienden mejor al resumir sus funcionalidades principales. A continuación, destacamos las más relevantes de esta plataforma y lo que habilitan al creador de un agente:

• Diseño visual de flujos multi-agente: Permite construir la lógica completa de un agente (o incluso varios agentes encadenados) mediante diagramas de flujo intuitivos. Se crean pasos secuenciales, bifurcaciones condicionales (decisiones if/else), bucles o repeticiones si son necesarias, y puntos de inicio/fin del proceso, todo ello representado con nodos interconectados. Esto hace posible mapear procesos complejos (p. ej., un agente que primero clasifica una consulta, luego decide entre responder o escalar la petición a otro agente especializado, etc.) de forma clara y colaborativa, sin necesidad de programar esa lógica a mano.
• Integración nativa de herramientas y datos (Connectors): Los agentes creados pueden conectarse fácilmente a servicios externos y fuentes de datos gracias a una librería de conectores predefinidos. OpenAI proporciona integraciones listas para usar con aplicaciones muy comunes en entornos empresariales: correo electrónico, calendarios, almacenamiento en la nube, plataformas de mensajería corporativa, bases de datos, entre otras. También es posible conectar APIs o fuentes propias mediante conectores personalizados. Esto habilita casos de uso donde el agente toma acciones concretas en el mundo real: reservar reuniones en tu calendario, extraer datos de hojas de cálculo, enviar notificaciones por Teams o Slack, buscar documentos en SharePoint, etc., todo orquestado desde el flujo del agente. En resumen, Agent Builder no solo genera texto inteligente, sino que puede “actuar” realizando operaciones útiles integradas en los flujos de trabajo existentes de una empresa.
• Plantillas y nodos especializados: Para acelerar el desarrollo, Agent Builder incluye plantillas de agentes completos dirigidas a casos de uso frecuentes (por ejemplo, asistentes de atención al cliente, bots de venta, agentes de análisis de documentos). Estas plantillas proveen una estructura inicial que se puede adaptar, ahorrando tiempo en configuraciones básicas. Asimismo, la herramienta ofrece nodos ya entrenados para tareas comunes, como clasificación de intenciones, extracción de información, o ejecución de cálculos. Por ejemplo, un nodo de clasificación de consulta podría etiquetar automáticamente la petición de un usuario como “soporte técnico”, “consulta de ventas” u “otra”, y ramificar el flujo en consecuencia. Tener estos bloques funcionales listos simplifica la composición de agentes complejos sin reinventar la rueda en cada proyecto.
• Guardrails de seguridad integrados: Como se mencionó, la plataforma trae módulos de seguridad y control de calidad que pueden incorporarse al flujo para garantizar que el agente opere dentro de parámetros seguros. Esto incluye la detección y máscara de datos sensibles (protección de privacidad), prevención de respuestas tóxicas o no deseadas, y bloqueo de instrucciones maliciosas. Los guardrails ayudan a cumplir requerimientos legales o normativos (p. ej., que un agente financiero no revele datos confidenciales) y a mantener la consistencia y fiabilidad de las respuestas, reduciendo las llamadas “alucinaciones” o errores contextuales del modelo.
• ChatKit e interfaces personalizables: Una vez construido el agente, ¿cómo interactúan los usuarios con él? Ahí entra ChatKit, la solución incluida en AgentKit para desplegar interfaces de chat embebibles. Con ChatKit, un desarrollador puede integrar fácilmente el agente conversacional en su propia aplicación web o móvil mediante unos pocos fragmentos de código. Esta interfaz soporta funcionalidades avanzadas de chat: mostrar las respuestas del agente en streaming (mientras las va generando), administrar el contexto de la conversación (hilos, historial), e incluso “mostrar el pensamiento” del modelo (por ejemplo, indicando que el agente está procesando o buscando información). Además, se puede personalizar la apariencia y estilo del chat para que coincida con la marca o diseño del producto final. En pocas palabras, ChatKit convierte el agente en una experiencia conversacional integrada dentro de cualquier servicio, sin que el usuario final perciba que es una pieza separada.
• Evaluación y optimización continua (Evals): Construir un agente es solo el comienzo; luego es crucial medir su desempeño y mejorarlo. Agent Builder facilita esto con nuevas capacidades de Evals enfocadas en agentes. Se pueden crear datasets de evaluación para probar al agente con múltiples entradas y salidas esperadas, realizando análisis automatizados de dónde acierta o falla. La función de trace grading ejecuta el agente de principio a fin en diversos escenarios y genera puntuaciones o reportes paso a paso, ayudando a localizar cuellos de botella o decisiones erróneas en la lógica. Además, la plataforma puede sugerir optimizaciones de prompts automáticas: por ejemplo, si detecta sistemáticamente que un cierto prompt no produce el resultado deseado, puede proponer ajustes en la redacción o parámetros para afinarlo. Otra funcionalidad interesante es la compatibilidad con modelos externos, permitiendo correr las mismas pruebas con otros LLM de terceros desde la interfaz de OpenAI. Todo esto se traduce en que los equipos pueden iterar y mejorar sus agentes de forma científica y rápida, antes de desplegarlos en producción y también una vez en funcionamiento (monitorizando rendimiento en vivo).

En conjunto, estas funcionalidades clave hacen de Agent Builder una plataforma muy completa para diseñar agentes de IA sofisticados sin escribir código, integrarlos en entornos reales y garantizar que funcionen correctamente. OpenAI está posicionando esta herramienta como un pilar en el desarrollo de aplicaciones con IA generativa, buscando atraer tanto a desarrolladores profesionales como a perfiles no técnicos (gestores de producto, analistas de negocio, etc.) que hasta ahora dependían de equipos de ingeniería para materializar este tipo de soluciones.

Casos de uso concretos y ejemplos reales

Ahora bien, ¿qué se puede lograr en la práctica con Agent Builder y agentes de este tipo? A continuación, repasamos algunos casos de uso y ejemplos que han emergido con las primeras implementaciones, tanto presentados por OpenAI como por sus socios iniciales:

• Automatización de soporte al cliente: Uno de los escenarios más evidentes es crear asistentes que atiendan consultas de clientes de forma autónoma. Por ejemplo, Klarna (empresa fintech) desarrolló un agente de soporte que ahora maneja alrededor de dos tercios de todos los tickets o incidencias de sus usuarios. Este agente es capaz de entender las preguntas frecuentes, buscar en la base de conocimientos correspondiente y dar respuestas útiles, escalando al personal humano solo los casos más complejos. Con Agent Builder, implementar algo así sería aún más rápido, ya que consolidaría en un mismo flujo la comprensión de la pregunta, la búsqueda de información (usando conectores a bases de datos o documentos) y la formulación de la respuesta, todo con monitorización integrada.
• Asistentes internos para procesos de negocio: La capacidad de orquestar varios pasos lógicos hace que estos agentes sean ideales para agilizar procesos dentro de las empresas. Un caso destacado es el de Ramp, una compañía de tecnología financiera que creó con Agent Builder un agente para gestionar compras y proveedores internos (un “agente de procurement”). Antes, estos flujos de compras involucraban varias herramientas y aprobaciones manuales; con el agente, un empleado puede simplemente describir lo que necesita y el agente se encarga de verificar políticas, buscar proveedores aprobados, generar órdenes de compra y solicitar las aprobaciones necesarias automáticamente. El equipo de Ramp reportó que lograron tener un agente funcional en horas en lugar de meses, reduciendo los ciclos de iteración en un 70% y pasando de “dos trimestres de trabajo a dos sprints” para poner en producción una nueva solución. Esto demuestra el potencial de ahorro de tiempo que supone la plataforma.
• Agentes de venta y asistentes comerciales: Otra aplicación concreta es la automatización en tareas de ventas y marketing. OpenAI mencionó el caso de la startup Clay, que construyó un agente de ventas con sus APIs y logró multiplicar por 10 su ritmo de generación de clientes potenciales. Un agente de este tipo puede, por ejemplo, recibir listas de contactos y personalizar emails de acercamiento, o analizar perfiles de clientes para recomendar el mejor pitch de venta, todo ello escalando la actividad de un equipo comercial pequeño a niveles que antes requerirían muchas más personas. Con Agent Builder, montar un asistente que integre CRM, envío de correos y seguimiento de respuestas sería relativamente sencillo usando los conectores adecuados (por ejemplo, integración con Gmail/Outlook para envíos y con una base de datos de clientes).
• Análisis de documentos y generación de informes: Gracias a la capacidad de invocar herramientas y manejar formatos estructurados, un agente puede servir como analista automatizado. Imaginemos un agente que reciba periódicamente informes de diferentes departamentos (finanzas, ventas, logística), los lea y produzca un resumen ejecutivo consolidado. De hecho, OpenAI demostró en su DevDay un agente capaz de leer la agenda de un evento (DevDay) y sugerir al usuario qué charlas atender en función de sus intereses. Esa demo se construyó en vivo en apenas ~8 minutos, mostrando cómo el agente leía un documento PDF de agenda (vía un conector de archivos), clasificaba las sesiones por relevancia y generaba recomendaciones justificadas para el asistente al evento. Del mismo modo, se podrían crear agentes que lean contratos legales y extraigan cláusulas clave, o que examinen reportes financieros detectando anomalías, etc., todo ello combinando la comprensión de lenguaje natural del modelo con acciones de búsqueda y cálculo definidas en el flujo.
• Asistentes personales multifunción: Más allá del entorno corporativo, estos agentes permiten casos de uso individuales. Por ejemplo, un profesional independiente podría tener un “agente asistente” que gestione su agenda: que lea correos entrantes y sugiera respuestas o acciones, que automáticamente cancele o programe citas en Google Calendar según instrucciones simples, o que organice to-do lists extrayendo tareas de conversaciones de chat. De hecho, plataformas no-code como GenSpark (que comentaremos luego) ya exploran este territorio de asistentes personales autónomos. La ventaja de Agent Builder en ChatGPT es que uno puede construir su propio asistente a medida, controlando las reglas y el comportamiento exactamente según sus preferencias, en lugar de un agente genérico de propósito general.
• Herramientas de investigación y síntesis de información: En el ámbito de la información, un agente puede combinar habilidades de búsqueda, lectura y redacción para entregar informes o conclusiones de alto nivel. Un equipo de consultoría, por ejemplo, podría armar un agente que tome como entrada un tema de investigación, realice búsquedas en múltiples fuentes (web, bases de datos internas), extraiga los datos relevantes de cada fuente y compile un documento resumen con hallazgos clave y citas. Antes, lograr esto requería integrar manualmente APIs de búsqueda, procesadores de texto y el modelo de lenguaje; con Agent Builder, todos esos pasos (buscar, filtrar, resumir, citar) se encadenan visualmente, permitiendo iterar hasta obtener la calidad deseada. De hecho, OpenAI indicó que desde que liberaron su API de Responses en marzo de 2025, muchos desarrolladores ya habían armado flujos de agente de extremo a extremo para investigación profunda y soporte al cliente, sentando las bases de lo que ahora se facilita con AgentKit.

En resumen, los casos de uso de Agent Builder abarcan desde la atención al cliente automatizada, pasando por asistentes de productividad y análisis de datos, hasta agentes muy especializados en dominios concretos (legal, médico, educativo, etc.). La clave está en que combinando nodos de procesamiento de lenguaje con acciones concretas, se pueden replicar digitalmente flujos de trabajo que antes solo un humano podía realizar completamente. Y gracias a la interfaz no-code, estas soluciones están al alcance de muchas más personas y organizaciones.

Comparativa con otras plataformas de agentes (GenSpark y alternativas)

OpenAI no es la única entidad enfocada en facilitar la creación de agentes de IA; de hecho, la aparición de Agent Builder se da en un contexto de efervescencia donde múltiples plataformas compiten por llevar los agentes autónomos al gran público. A continuación, comparamos brevemente Agent Builder con algunas alternativas destacadas, incluyendo GenSpark, Google, Microsoft y otras:

Relevancia de Agent Builder en el contexto de la IA generativa actual

La introducción de Agent Builder de ChatGPT ocurre en un momento crucial de la evolución de la IA generativa. En los últimos años hemos pasado de modelos que simplemente responden preguntas a la visión de agentes autónomos que realizan tareas complejas encadenando acciones. Esta transición es significativa: un modelo de lenguaje por sí solo es poderoso en conversación, pero un agente equipado con herramientas puede “pensar y actuar”, es decir, decidir qué pasos tomar para cumplir un objetivo y ejecutarlos. OpenAI mismo describió esta capacidad como hacer que ChatGPT “no solo piense, sino que actúe”, dotándole de habilidades agénticas. Por eso, muchos ven en herramientas como Agent Builder un paso hacia asistentes de IA verdaderamente útiles que van más allá de generar texto, para resolver problemas de la vida real.

La relevancia de Agent Builder se entiende al observar la tendencia más amplia: “AI startups are convinced AI agents are the future”, señalaba un analista. Efectivamente, en 2023 y 2024 vimos explotar el interés por proyectos como Auto-GPT, BabyAGI o los propios plugins de ChatGPT, todos intentos de darle a las IA la capacidad de llevar a cabo tareas autónomamente. Aunque aquellos primeros experimentos fueron en gran medida conceptuales o para entusiastas, dejaron claro que conectar LLMs con acciones y datos externos era el siguiente paso lógico. Grandes jugadores tomaron nota: Google integró herramientas de búsqueda en Bard, Microsoft añadió plugins a Bing Chat, y numerosos productos comenzaron a incorporar asistentes inteligentes capaces de ejecutar comandos (desde Photoshop hasta CRMs empresariales).

En este contexto, Agent Builder ofrece un marco oficial y respaldado por OpenAI para crear estos agentes de manera controlada y personalizable. Es relevante porque podría establecer un estándar de cómo se construyen agentes complejos de forma segura. En lugar de que cada empresa tenga que diseñar su propio framework, OpenAI les brinda uno con buenas prácticas, seguridad integrada y optimizado para sus modelos punteros. Dado que OpenAI lidera en calidad de modelos de lenguaje (con GPT-4 y GPT-5), su enfoque en agentes marcará probablemente pauta en toda la industria.

Otro punto de relevancia es la cuestión del grounding y la conexión con datos en tiempo real. Uno de los desafíos de los modelos tipo GPT es que su conocimiento está congelado hasta cierto entrenamiento y tienden a “alucinar” información si se les pregunta algo fuera de su saber. La solución que ha emergido es RAG (Retrieval-Augmented Generation), donde el agente primero recupera datos actualizados o específicos y luego genera la respuesta basándose en esos datos. Agent Builder encaja perfectamente en este paradigma: permite definir nodos que busquen información (por ejemplo, leer una base de datos o hacer una consulta web) y luego pasen esos resultados a un nodo de generación. Esto asegura que las respuestas estén ancladas en fuentes fiables y recientes, resolviendo en parte el problema de la alucinación. Asimismo, los guardrails actúan como una forma de Check Grounding, revisando que la salida del agente concuerde con las fuentes de apoyo permitidas. En resumen, Agent Builder materializa muchas de las prácticas recomendadas (grounding, RAG, verificación) dentro de un producto listo para usar, lo cual es muy relevante para adoptar la IA generativa con confianza.

No menos importante es el tema de la frescura informativa y actualización. En la web actual, la información se vuelve obsoleta rápido, y uno de los retos de las IA es mantenerse al día. Un agente bien diseñado puede incorporar pasos de búsqueda de información reciente o consultas a APIs actualizadas antes de elaborar una respuesta, consiguiendo una IA siempre al día. Esto es algo que Google está haciendo en su buscador y SGE (Search Generative Experience), y con Agent Builder cualquier empresa podría replicarlo internamente: por ejemplo, un agente de recursos humanos que responda preguntas de empleados consultando primero la política más reciente en el wiki de la empresa, o un agente financiero que antes de responder obtenga los últimos precios de mercado vía API. En definitiva, la relevancia de Agent Builder es que lleva la IA generativa del plano de la conversación al plano de la acción y la integración, justo la dirección hacia la que se está moviendo todo el sector.

Impacto potencial para creadores, empresas y profesionales

La aparición de Agent Builder y herramientas similares tiene un impacto potencial enorme en cómo distintos perfiles aprovechan la inteligencia artificial:

• Para creadores independientes y emprendedores: Supone la democratización de la construcción de IA a medida. Un creador de contenido, por ejemplo, podría construir su propio asistente que le ayude a resumir artículos, generar borradores de posts o editar videos con indicaciones simples, sin tener que contratar a un desarrollador experto en IA. De forma similar, un emprendedor puede prototipar un servicio inteligente (un chatbot de asesoría legal básica, un recomendador personal de libros, etc.) usando Agent Builder para probar la idea antes de invertir en un equipo técnico. Esto reduce la barrera de entrada al desarrollo de productos basados en IA: la creatividad y conocimiento del dominio que tenga el creador se pueden plasmar en un agente funcional, dejando a OpenAI la parte pesada de procesamiento del lenguaje. En otras palabras, más personas podrán crear soluciones de IA personalizadas que resuelvan problemas específicos de nicho, ampliando el ecosistema de aplicaciones de IA.
• Para profesionales en su trabajo diario: Muchos profesionales del conocimiento (analistas, consultores, marketers, abogados, médicos) podrían beneficiarse de tener “copilotos” personalizados que automatizan la parte rutinaria de sus tareas. Con Agent Builder, un usuario con cierta iniciativa puede diseñar, por ejemplo, un agente que le asista en revisar documentación extensa y extraerle puntos clave, o un agente que reciba emails frecuentes y le prepare respuestas borrador según el contexto. Incluso sin ser desarrollador, un profesional puede configurar su flujo de trabajo en un agente: decide qué pasos seguir (buscar tal dato, luego redactar esto, luego revisar aquella condición) y lo implementa visualmente. Esto puede aumentar significativamente la productividad individual, al delegar en la IA aquellas subtareas que consumen tiempo pero no necesariamente requieren juicio humano complejo. En última instancia, profesionales de diversos campos podrán entrenar asistentes hechos a su medida que les permiten enfocarse en las decisiones importantes mientras la IA hace el trabajo previo pesado.
• Para empresas y equipos: Aquí es donde el impacto puede ser más transformador. Agent Builder acelera el ciclo de desarrollo de soluciones de IA internas, pasando de proyectos de meses a semanas o días. Equipos multidisciplinares (negocio, legal, ingeniería) pueden colaborar simultáneamente en la definición del agente gracias a la interfaz visual compartida, asegurando que se cumplen tanto los requisitos técnicos como las políticas corporativas desde el diseño mismo. Esto rompe silos tradicionales: por ejemplo, el departamento legal puede ver directamente en el flujo qué datos manejará el agente y añadir guardrails si hace falta, en lugar de enterarse al final del desarrollo. Además, al centralizar integraciones en el Connector Registry, se facilita la gobernanza de datos: el área de TI puede aprobar conectores (a bases de datos internas, CRM, etc.) una vez en la consola global, y luego varios equipos pueden reutilizarlos en sus agentes sin riesgo de accesos no controlados. Todo ello hace más viable escalar la adopción de agentes en diferentes áreas de la empresa de forma ordenada y segura.
• Reducir costos y mejorar la eficiencia: Un agente bien diseñado puede encargarse de tareas que de otro modo requerirían contratación de personal adicional o subcontratación. Por ejemplo, un agente de soporte 24/7 puede manejar la primera línea de atención fuera de horario laboral, filtrando y resolviendo problemas comunes y dejando solo los casos complejos para las personas al día siguiente. Esto no solo ahorra costes, sino que también mejora la experiencia del cliente al disminuir tiempos de espera y ofrecer ayuda inmediata. En tareas internas, agentes que automaticen procesos liberan horas de los empleados, quienes pueden dedicarlas a trabajo de mayor valor estratégico. Muchas empresas ven en la IA una forma de lograr eficiencia operativa, y Agent Builder brinda las herramientas para concretar esas eficiencias en procesos muy específicos sin una inversión tecnológica prohibitiva. Incluso para pymes o startups, ya no hace falta construir un departamento entero de ML para tener AI interns trabajando para ti; basta alguien con conocimiento del negocio y creatividad para armar un flujo efectivo.
• Nuevos productos y modelos de negocio: Por último, cabe señalar que la facilidad para crear agentes puede derivar en la aparición de nuevos productos y servicios basados en estos agentes. Al igual que el auge de las apps móviles ocurrió cuando se simplificó su desarrollo, podríamos ver un “boom” de micro-servicios de IA diseñados con herramientas no-code. Por ejemplo, compañías consultoras podrán empaquetar y vender agentes especializados (imaginemos un agente que asesora en cumplimiento fiscal local, que podría ser adquirido y ajustado por distintas empresas). O comunidades de desarrolladores independientes podrían intercambiar flujos de Agent Builder como plantillas comerciales. Evolucionará todo un ecosistema alrededor de Agent Builder: marketplaces de nodos personalizados, bibliotecas de plantillas optimizadas por la comunidad, etc. Para los equipos y profesionales, esto significa que habrá cada vez más recursos disponibles para construir justo el agente que necesitan, apoyándose en las contribuciones colectivas.

En suma, Agent Builder de ChatGPT puede tener un impacto muy significativo habilitando a creadores, profesionales y empresas a sacar provecho de la IA generativa de maneras antes reservadas a quienes tenían grandes recursos técnicos. Es una pieza más en la tendencia hacia la IA accesible y aplicable, donde la pregunta deja de ser “¿podemos técnicamente hacer esto?” y pasa a ser “¿qué queremos hacer con esta tecnología, ahora que está a nuestro alcance?”. OpenAI, con Agent Builder, apuesta a que daremos respuestas innovadoras a esa pregunta.

¿Te interesa saber más? En Evolupedia estamos preparando una página dedicada a Agent Builder de ChatGPT, donde profundizaremos aún más en consejos de uso, mejores prácticas y novedades de esta herramienta (añadiremos el enlace en cuanto esté disponible). Mientras tanto, puedes seguir explorando las posibilidades de los agentes de IA y, si buscas experimentar con distintas plataformas, recuerda que además de OpenAI existen opciones emergentes como GenSpark que mencionamos anteriormente. ¡La era de los agentes inteligentes acaba de comenzar, y las oportunidades para aprovecharlos son prácticamente ilimitadas!

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Team Evolupedia