Cómo construir agentes de IA no-code
Te lo contamos en este artículo.
El futuro del trabajo no solo implica automatizar tareas, sino construir entidades inteligentes capaces de tomar decisiones, interactuar y resolver problemas complejos de forma autónoma. Esto es el poder de los agentes de IA.
¿Te imaginas diseñar tu propio "cerebro digital" sin necesidad de programar? En esta nota, exploraremos cómo herramientas visuales como Flowise AI te permiten construir y orquestar agentes de IA no-code que transformarán la eficiencia operativa y abrirán un mundo de posibilidades en 2025.
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¿Qué es un agente de IA y por qué son el siguiente nivel de automatización?
En el mundo de la automatización, un flujo de trabajo simple ejecuta una serie de pasos predefinidos. Por ejemplo, al recibir un correo, envía una notificación a Slack.
Un agente de IA, por otro lado, es una entidad inteligente que puede razonar, tomar decisiones y ejecutar acciones de forma autónoma para lograr un objetivo. Un agente de IA no solo sigue una secuencia de pasos, sino que también puede evaluar la situación, decidir qué herramienta usar y adaptar su comportamiento en tiempo real. Esta capacidad de razonamiento es la que diferencia a un agente inteligente de una simple automatización. 💡
La llegada de los agentes de IA no-code marca el siguiente nivel de automatización. Ya no se trata de conectar dos aplicaciones, sino de construir asistentes virtuales complejos y orquestadores de tareas que pueden manejar flujos de trabajo completos, lo que le permite a los profesionales enfocarse en lo que realmente importa.
La automatización no-code ahora te permite crear un verdadero cerebro digital para tu negocio.
Componentes esenciales de un agente de IA (modelo modular)
Para entender cómo se construyen los agentes de IA no-code, es útil pensar en ellos como un sistema modular, donde cada componente tiene una función específica:
- Input: es el canal por donde el agente recibe la información. Puede ser un correo electrónico, un mensaje de Slack, una entrada en una base de datos o incluso un comando de voz.
- Procesamiento: esta es la parte más importante del agente. Aquí, el LLM (modelo de lenguaje grande) recibe el prompt y el input, razona sobre la situación, decide qué acción tomar y qué herramientas usar.
- Memoria: los agentes necesitan recordar el contexto de una conversación o de un proceso. La memoria le da al agente la capacidad de tener conversaciones coherentes y de seguir una lógica a lo largo del tiempo.
- Herramientas: los agentes de IA son inútiles si no pueden interactuar con el mundo real. Las herramientas son las APIs o las integraciones que le dan al agente la capacidad de ejecutar acciones, como enviar un correo, buscar datos en una base de datos o publicar un mensaje en Slack.
- Output: finalmente, el agente genera una respuesta o realiza una acción, como enviar un correo electrónico, crear una tarea en un gestor de proyectos o actualizar un registro en una base de datos. La automatización no-code es el lienzo donde construyes estos componentes.
Flowise AI: el lienzo visual para la construcción de agentes
La buena noticia es que no necesitas programar para construir un agente de IA. Herramientas visuales como Flowise AI te permiten diseñar la lógica de un agente en un lienzo visual, conectando bloques de forma similar a como lo harías en Make o N8N.
La interfaz de Flowise AI es un verdadero lienzo para tu creatividad, donde puedes arrastrar y soltar "nodos" que representan los componentes de tu agente.
- Nodos y cadenas: los nodos de Flowise AI representan los componentes de tu agente: el LLM, las herramientas, la memoria, etc. Al conectar estos nodos, creas una "cadena de pensamiento" para el agente, lo que le da una lógica muy específica.
- Integración con LLMs y otras herramientas: Flowise AI te permite conectar con las APIs de modelos de IA como OpenAI y con otras herramientas a través de integraciones o de webhooks. Esto te da la libertad de construir agentes de IA no-code a la medida de tus necesidades, lo que es un pilar fundamental en la AI automation.
Orquestación de agentes: el director de la sinfonía digital
Un agente puede ser muy poderoso, pero para que sea verdaderamente útil en un entorno de trabajo, necesita ser orquestado.
Orquestar un agente significa integrarlo en un flujo de trabajo más grande, donde los agentes de IA no-code se activan cuando es necesario y se comunican con otras aplicaciones.
- Make/N8N como orquestadores externos: puedes usar Make o N8N para actuar como orquestadores externos. Un flujo en Make puede disparar un agente en Flowise AI (usando un webhook, por ejemplo), pasarle la información necesaria y luego usar la respuesta del agente para ejecutar el siguiente paso del flujo.
- Manejo de múltiples herramientas: la orquestación te permite manejar múltiples herramientas y flujos dentro de un agente complejo. Por ejemplo, un agente de ventas puede usar una herramienta para buscar información de un cliente, otra para analizarla con IA y una tercera para generar un correo de seguimiento, todo orquestado por una plataforma de automatización no-code.
💡Make vs N8N: cuál es la mejor plataforma para la automatización no-code en 2025
Diseña tu propio agente complejo
La teoría es fundamental, pero la verdadera prueba de tus habilidades reside en la práctica. La construcción de un agente es la mejor manera de consolidar todo lo aprendido y de demostrar tu capacidad para crear soluciones que generen un impacto real.
🤖 Algunos ejemplos de agentes de IA no-code que puedes construir son:
Onboarding automatizado
Un agente que se encarga de dar la bienvenida a nuevos clientes, de enviarles un correo personalizado y de guiarlos a través de los primeros pasos de un producto o servicio.
Chatbot de ventas inteligente
Un agente que responde preguntas de los clientes en tu sitio web, clasifica los leads según su intención de compra y notifica a tu equipo de ventas cuando hay una oportunidad clara.
Sistema de reportes inteligentes
Un agente que combina datos de diferentes fuentes, los analiza con IA y genera un informe en un formato específico, que se envía a tu correo de forma automática.
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El prompt engineering es la habilidad que te permitirá pasar de ser un simple automatizador a un verdadero arquitecto de la eficiencia inteligente. En Henry, creemos que esta es una de las competencias más valiosas para 2025.
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El futuro del trabajo está en manos de quienes pueden combinar la lógica con la inteligencia artificial. Con el curso de Henry, dominarás la prompt engineering para automatización y tendrás la experiencia necesaria para crear un portafolio de proyectos que te posicione como un experto en el mercado laboral.
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Preguntas relacionadas
¿Qué diferencia a un agente de IA de un flujo de automatización?
Un flujo de automatización es una secuencia de pasos predefinidos que se ejecutan cuando ocurre un evento. Un agente de IA es un sistema más inteligente que puede razonar, tomar decisiones y ejecutar acciones de forma autónoma para lograr un objetivo, lo que le da una capacidad de adaptación superior.
¿Qué herramientas necesito para construir agentes de IA no-code?
Necesitas herramientas de automatización no-code que te permitan construir la lógica y conectar las APIs. En Henry, aprendes a usar Make y N8N para la orquestación y Flowise AI para la construcción de los agentes. También utilizas APIs de LLMs como OpenAI, que son la pieza clave para la inteligencia del agente.
¿Qué tipo de proyectos puedo construir con agentes de IA?
Las posibilidades son ilimitadas. Con los agentes de IA no-code, puedes construir desde chatbots de soporte al cliente que responden preguntas de forma inteligente, hasta sistemas que automatizan la gestión de ventas, el onboarding de clientes o la generación de reportes complejos, todo de forma autónoma. El curso de Henry te da las herramientas para que construyas tu propio agente a la medida de tus necesidades.