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Olvídate del ‘navegador de IA’: comprende el concepto de ‘agente’ de OpenAI Atlas.

Olvídate del ‘navegador de IA’: comprende el concepto de ‘agente’ en OpenAI Atlas.

Se ha librado una nueva "guerra de navegadores", pero esta vez la batalla no gira en torno a la velocidad de renderizado ni al consumo de memoria.

Se trata de inteligencia, autonomía y la capacidad fundamental de transformar la intención en acción. En medio de una oleada de actualizaciones que incorporan IA a los navegadores antiguos, el lanzamiento de Atlas de OpenAI Esto indica algo diferente, un cambio de categoría que la mayor parte del mercado todavía está interpretando erróneamente.

Estamos presenciando la transición de la computación asistida a la computación basada en agentes.

El error más común, propagada incluso por las discusiones iniciales en los medios de comunicación., está poniendo el Atlas de OpenAI En la misma categoría que Microsoft Edge con Copilot o Arc Max. Eso es un error conceptual profundo.

Estas herramientas ofrecen un "Navegador". en "IA", donde la inteligencia artificial actúa como copiloto restringido a una barra lateral.

¿Qué es OpenAI Atlas? ¿El navegador de agentes frente al navegador de IA?

O Atlas de OpenAI, a su vez, introduce el “Navegador”. Agente”"(Navegador Agente): una categoría fundamentalmente nueva, donde la IA no es un pasajero, sino el piloto mismo.".

¿Qué es OpenAI Atlas? ¿El navegador de agentes frente al navegador de IA?

En la práctica, la diferencia es abismal. El modelo de atención resume páginas, responde preguntas y genera texto.

¿Qué es OpenAI Atlas? La distinción crucial entre “agente” y “asistente”.”

Para comprender el impacto de Atlas de OpenAI, Primero debemos analizar el error conceptual que domina la conversación actual.

En su afán por etiquetar la próxima gran innovación, el mercado ha agrupado dos filosofías de producto completamente distintas bajo el mismo paraguas de "Navegador con IA".

Esta confusión oscurece la verdadera revolución que está teniendo lugar.

El paradigma del "navegador de IA": la IA como asistente (copiloto)

El modelo que se ha vuelto familiar es el de "Copiloto". Herramientas como Microsoft Edge (con Copiloto), Arc Max y las integraciones de Gemini en Google Chrome funcionan bajo este paradigma.

La inteligencia artificial es una suplemento adjunto a una arquitectura de navegador existente.

El objetivo principal de estas herramientas es... Recuperación y síntesis información.

El usuario mantiene el control total de la navegación y la IA actúa como asistente pasivo. Las funciones típicas incluyen:

  • Resuma el contenido de una página web.
  • Responda a las preguntas sobre el texto visible.
  • Generar correos electrónicos o entradas de blog en una barra lateral.
  • Encuentra información relacionada sin que el usuario tenga que abrir una nueva pestaña de búsqueda.

En este modelo, el usuario pregunta y el navegador respuesta. La capacidad de acción —la habilidad para actuar y tomar decisiones de navegación— sigue estando en manos humanas.

La IA no puede, por sí sola, decidir hacer clic en un enlace, añadir un artículo a una cesta de la compra o rellenar un formulario de inicio de sesión.

La revolución del "navegador agente": la IA como ejecutor
La revolución del "navegador agente": la IA como ejecutor

La revolución del "navegador agente": la IA como ejecutor

Aquí es donde Atlas de OpenAI y su competidor directo, el Cometa de la perplejidad, Divergen radicalmente.

No son herramientas de asistencia; son herramientas de Automatización y ejecución.

O Atlas de OpenAI él era diseñada desde cero como una “plataforma de agentes”. La IA no se limita a una barra lateral; es "omnipresente" y tiene "conciencia contextual" de lo que sucede en la pantalla.

Puede "ver" el DOM (Modelo de Objetos del Documento), interpretar los elementos de la interfaz y realizar acciones.

En este nuevo paradigma, el usuario delegar y el navegador ejecuta. Sus capacidades van mucho más allá de la síntesis de texto:

  • “"Reserva un vuelo de ida y vuelta a Lisboa la semana que viene, con un presupuesto de 500 €, utilizando aerolíneas de bajo coste."”
  • “"Accede a los perfiles de LinkedIn de los 10 principales competidores de mi startup, extrae la información de sus fundadores y el número de empleados, y organízala en una hoja de cálculo."”
  • “"Inicia sesión en mi panel de administración, navega a la sección de informes y exporta los datos de ventas del último trimestre."”

¿Por qué este cambio es fundamental para la productividad?

El cambio de paradigma de "asistente" a "agente" es el salto más significativo en la interacción humano-ordenador desde la invención de la interfaz gráfica de usuario.

Ya no se trata de ahorrar tiempo. lectura o escribiendo, sino más bien para ahorrar tiempo haciendo.

Para los emprendedores, fundadores y profesionales de la tecnología, el cuello de botella de la productividad rara vez es la falta de información; es un exceso de "trabajo manual digital": las decenas de clics, inicios de sesión y tareas repetitivas necesarias para gestionar un negocio.

O Atlas de OpenAI Su objetivo es eliminar precisamente esa fricción. Transforma el navegador de una ventana de visualización pasiva en un trabajador digital activo, capaz de ejecutar procesos.

Esta es la verdadera promesa de Inteligencia artificial para los negocios, Trasladar la automatización de la capa de backend (como las API) a la capa de frontend (la interfaz de usuario).

Diagrama comparativo que muestra la diferencia entre un navegador de IA (asistente, centrado en la respuesta) y OpenAI Atlas (navegador de agentes, centrado en la ejecución).
Diagrama comparativo que muestra la diferencia entre un navegador de IA (asistente, centrado en la respuesta) y OpenAI Atlas (navegador de agentes, centrado en la ejecución).

La arquitectura de la "Omnipresencia": ¿Cómo funciona OpenAI Atlas?

Para que el Atlas de OpenAI Para poder "actuar" de forma autónoma, requiere una arquitectura fundamentalmente diferente a la de los navegadores heredados.

La IA no puede ser simple plugin; Ella necesita ser la centro del sistema. Era Diseñada desde el principio como una plataforma para agentes., lo que permite un nivel de integración imposible de replicar simplemente agregando una extensión a Chromium.

“"Conciencia contextual": IA que "ve" y "actúa" en la pantalla.

La característica definitoria de Atlas de OpenAI Se trata de tu "conciencia contextual ubicua".

A diferencia de Copilot, que requiere que el usuario copie y pegue texto o se concentre en... barra lateral, El modelo de IA de Atlas está constantemente al tanto del contexto de la página activa.

Esto se logra mediante modelos de visión por computadora (similares a los que impulsan GPT-40) que pueden "leer" la pantalla., Interpretación de la estructura del DOM y comprender la finalidad de los elementos interactivos como botones, campos de formulario y enlaces.

Cuando un usuario da una orden como “Comprar este artículo”, Atlas no solo procesa el lenguaje; asigna esa instrucción a una serie de acciones de interfaz de usuario: find_button('Añadir al carrito'), click(), find_page('Finalizar compra'), Maps(), etc.

El modelo híbrido: Procesamiento en el dispositivo frente a procesamiento en la nube.

Realizar tareas tan complejas en tiempo real requiere un delicado equilibrio entre velocidad y potencia. Atlas de OpenAI Funciona con un modelo híbrido:

  1. Procesamiento local (en el dispositivo): Para acciones inmediatas y sensibles a la privacidad (como introducir una contraseña guardada o navegar entre pestañas), Atlas utiliza modelos de IA más pequeños que se ejecutan directamente en el ordenador del usuario.

    Esto garantiza una respuesta instantánea y que los datos críticos nunca salgan del dispositivo.

  2. Computación en la nube: Para tareas complejas que requieren un razonamiento profundo (como planificar un viaje con múltiples destinos o realizar una investigación de mercado exhaustiva), Atlas aprovecha modelos más grandes en la nube, como GPT-40 o... futuras iteraciones como GPT-5.

Esta arquitectura híbrida es esencial. Permite que el navegador sea a la vez rápido para tareas rutinarias y potente para automatizaciones complejas, un desafío significativo para Infraestructura de IA tradicional.

Integración nativa con el ecosistema OpenAI (GPT-40, GPT-5 y agentes)

La ventaja estratégica más obvia de Atlas de OpenAI Será el "organismo" oficial de los "cerebros" más avanzados de OpenAI.

Mientras que sus competidores necesitan licenciar o usar API, Atlas cuenta con integración nativa.

Esto significa que, a medida que los modelos fundamentales de OpenAI (como GPT-40 y sus sucesores) se vuelven más potentes en razonamiento, planificación y multimodalidad, Atlas de OpenAI hereda instantáneamente estas capacidades.

No es solo un navegador; es el principal vehículo de distribución de investigaciones punteras en IA, que transforma los avances teóricos en capacidades prácticas de automatización.

Diagrama de flujo de la arquitectura de OpenAI Atlas que muestra la interacción entre la interfaz de usuario, el agente de IA local (en el dispositivo) y los modelos de IA en la nube (GPT 4 o GPT 5).
Diagrama de flujo de la arquitectura de OpenAI Atlas que muestra la interacción entre la interfaz de usuario, el agente de IA local (en el dispositivo) y los modelos de IA en la nube (GPT 4 o GPT 5).

La nueva guerra de navegadores: Atlas contra Google, Microsoft y la perplejidad

El lanzamiento de Atlas de OpenAI Reconfigura el campo de batalla para los navegadores. La guerra ya no se trata de quién renderiza JavaScript más rápido.; Se trata de quién crea al agente más capaz.

Y en este nuevo escenario, los gigantes establecidos podrían encontrarse en seria desventaja.

La batalla por la automatización: OpenAI Atlas contra Perplexity Comet

La verdadera competencia en la vanguardia de los "navegadores de agentes" no es contra Chrome, sino contra contra el Cometa de la Perplejidad.

Ambas compañías comprendieron que el futuro no reside en la búsqueda asistida, sino en la ejecución de tareas.

  • O Cometa de la perplejidad Se centra intensamente en la investigación como una "acción", yendo más allá de simplemente proporcionar enlaces para sintetizar respuestas y realizar tareas de investigación complejas.

  • O Atlas de OpenAI Parece tener una ambición más amplia: no solo realizar investigaciones, sino actuar como un agente de automatización general para cualquier tarea basada en la web, integrándose directamente en el ecosistema de desarrollo de OpenAI.

Esta es la batalla que definirá la próxima década: el mejor motor de respuesta (Perplexity) contra la mejor plataforma de acción (OpenAI).

La “deuda arquitectónica”: ¿Por qué Google Chrome y Edge están en desventaja?

Google y Microsoft se enfrentan a un profundo dilema: la "deuda arquitectónica".

Sus navegadores, Chrome y Edge, se basan en Chromium, una arquitectura que existe desde hace décadas y fue diseñada para la visualización de documentos, no para la automatización mediante IA.

Como señalado en discusiones técnicas, Integrar la IA en estas estructuras heredadas es como intentar transformar un coche de gasolina en un vehículo eléctrico simplemente cambiando el motor. La infraestructura no se diseñó para eso.

Construir desde cero, como Atlas de OpenAI Esto permite la creación de una arquitectura de IA nativa, optimizada para la comprensión del contexto y la ejecución de acciones, una ventaja que puede resultar insuperable para las empresas ya establecidas.

El factor "ecosistema" de Microsoft y Google

La ventaja que aún conservan los gigantes es la distribución. Google puede imponer Chrome en todos los dispositivos Android, y Microsoft puede integrar Edge en todas las instalaciones de Windows.

O Atlas de OpenAI Comienza con una cuota de mercado cero.

Sin embargo, su ventaja radica en su integración vertical con el modelo de IA que define el mercado.

Desarrolladores y usuarios avanzados Migrarán al lugar donde se encuentre la herramienta más capaz, y Atlas de OpenAI Está posicionado para ser el navegador preferido de quienes ven la IA no como un juguete, sino como una herramienta productiva.

Tabla comparativa que destaca las diferencias en capacidades entre OpenAI Atlas (Agente Ejecutor), Perplexity Comet (Agente de Búsqueda), Google Chrome (Asistente) y Microsoft Edge (Asistente).
Tabla comparativa que destaca las diferencias en capacidades entre OpenAI Atlas (Agente Ejecutor), Perplexity Comet (Agente de Búsqueda), Google Chrome (Asistente) y Microsoft Edge (Asistente).

Aplicaciones prácticas: ¿Qué puede hacer OpenAI Atlas por las empresas sin código?

Dejando a un lado la teoría estratégica, ¿cuál es el impacto tangible de Atlas de OpenAI ¿Para un emprendedor o un desarrollador No-Code? Su valor radica en automatizar, mediante el lenguaje natural, las tareas tediosas y de bajo valor (trabajo manual digital).

Ejemplo 1: Automatización de la investigación de mercado y la generación de clientes potenciales

Imagina reemplazar horas de investigación manual con un solo comando. Un fundador puede dar instrucciones para... Atlas de OpenAI:

  • Inmediato: “"Busca en Crunchbase las 10 principales empresas 'IA para análisis de datos' startups que hayan captado capital en los últimos 6 meses.".

    Para cada una, busca al CEO en LinkedIn, la página web principal y el modelo de precios. Consolida todo en una tabla.”

Atlas se encargaría de esta tarea con múltiples pestañas y sitios, ofreciendo un resultado práctico. Esto transforma el navegador en una herramienta activa para... Generación de clientes potenciales e inteligencia de mercado.

Ejemplo 2: Atlas como herramienta de control de calidad para desarrolladores

Para los desarrolladores de No-Code y Low-Code, las pruebas de regresión son un proceso manual que consume mucho tiempo. Atlas de OpenAI Puede funcionar como un probador de control de calidad automatizado.

  • Inmediato: “Acceda a la versión de prueba de mi aplicación en https://www.flutterflow.io/. Inicie sesión con las credenciales de prueba [nombre de usuario/contraseña].

    Dirígete a la página de pago. Prueba estos 5 cupones de descuento: 'DESCONTO10', 'FRETEGRATIS', 'TESTE123', 'PROMOBUG', 'VERAO20'. Indica qué cupones fallaron y haz una captura de pantalla del mensaje de error.‘

Esto permite a los creadores que utilizan plataformas como FlutterFlow Valide sus aplicaciones de forma rápida y robusta, sin escribir un solo script de prueba.

Ejemplo 3: Consolidación de datos e informes automatizados

Gestionar un negocio digital implica monitorizar múltiples paneles de control. Atlas de OpenAI Estos datos pueden consolidarse.

  • Inmediato: “Abre mi Google Analytics, mi panel de control Raya y la mía HubSpot CRM. Extraiga el número total de visitantes únicos, los ingresos brutos y el número de nuevos clientes potenciales MQL de la última semana. Presente un resumen.”

Esta capacidad de sintetizar datos de múltiples fuentes transforma el navegador en un panel Un ejecutivo dinámico que ahorra tiempo a la gerencia y permite tomar decisiones más rápidas.

Ilustración de un flujo de trabajo de automatización de tareas ejecutado por OpenAI Atlas, que muestra la navegación entre varias pestañas (LinkedIn, Google Analytics, Aplicación) para completar una tarea.
Ilustración de un flujo de trabajo de automatización de tareas ejecutado por OpenAI Atlas, que muestra la navegación entre varias pestañas (LinkedIn, Google Analytics, Aplicación) para completar una tarea.

¿El fin de la búsqueda de Google? El impacto de OpenAI Atlas en la búsqueda y el SEO

Si el navegador completa toda la tarea, el usuario se detiene. para buscar los enlaces intermedios.

Esta es la consecuencia más profunda de Atlas de OpenAIEsto amenaza no solo el dominio de Chrome como navegador, sino también el dominio de Google como puerta de entrada a internet.

El modelo de negocio de la web, basado en el tráfico y la publicidad, está en riesgo.

De la "Búsqueda por enlaces" a la "Búsqueda por ejecución"“

El comportamiento de los usuarios está cambiando radicalmente. Google nos ha acostumbrado a "buscar enlaces" para encontrar información.

Herramientas como Atlas de OpenAI La perplejidad y otros programas nos están entrenando para "delegar ejecuciones".

Los usuarios ya no quieren los "10 enlaces azules" para saber cómo reservar un hotel; quieren que el hotel esté reservado directamente. El futuro de la búsqueda reside en la ejecución., Y el agente del navegador es el vehículo para ello.

La “Web Invisible”: ¿Podría Atlas acabar con el tráfico de los blogs?

El debate es intenso: si Atlas extrae la información, Una vez que los datos se consolidan y se entregan al usuario (o se utilizan para realizar una acción), el clic en el sitio web de origen desaparece.

Para los creadores de contenido, los blogueros y las empresas basadas en SEO, esto representa una crisis existencial.

El tráfico orgánico podría disminuir drásticamente a medida que los agentes de IA se conviertan en los principales intermediarios de información.

La web, tal como la conocemos, podría volverse "invisible", consumida por agentes en lugar de ser leída por humanos.

Nuevas oportunidades: Optimización para “Agentes” (AEO)

Sin embargo, donde muere una optimización, nace otra. El futuro del SEO podría ser... AEO (Optimización del motor de agentes).

En lugar de optimizar el contenido para la lectura humana y orugas En lo que respecta a las búsquedas, la optimización se centrará en hacer que los datos del sitio web sean legibles y procesables por los agentes de IA.

AEO implica centrarse en:

  • Datos estructurados (esquema): Información clara y claramente marcada (como precios, horarios, ubicaciones) que un agente pueda extraer sin ambigüedades.
  • API claras: Permita que los agentes interactúen con sus servicios de forma programática y fiable.

  • Contenido "legible por el agente": Textos directos y concisos que faciliten la extracción de datos, en lugar de una prosa excesivamente florida.

Mantenerse al día sobre estas tendencias, como las que se comentan en Blog de startups sin código, Esto será vital para la supervivencia digital.

Gráfico que muestra el cambio de la búsqueda tradicional (SEO centrado en humanos y tráfico) a la búsqueda por ejecución (AEO centrado en agentes y datos estructurados) impulsado por OpenAI Atlas.
Gráfico que muestra el cambio de la búsqueda tradicional (SEO centrado en humanos y tráfico) a la búsqueda por ejecución (AEO centrado en agentes y datos estructurados) impulsado por OpenAI Atlas.

Respuestas rápidas sobre OpenAI Atlas

¿Reemplazará OpenAI Atlas a Google Chrome?

A corto plazo, no. Google Chrome posee una enorme cuota de mercado Y está profundamente arraigado en los flujos de trabajo empresariales.

Sin embargo, a largo plazo, el Atlas de OpenAI Esto representa la mayor amenaza existencial para Chrome, no solo porque es un navegador competidor, sino porque ataca el modelo de negocio fundamental de Google (búsqueda y publicidad). Sustituir búsqueda por ejecución..

¿Es gratuito OpenAI Atlas?

En el momento de su lanzamiento (octubre de 2025), el Atlas de OpenAI Se puso a disposición de forma limitada.

Es muy probable que siga un modelo. freemium, Al igual que ChatGPT, las funciones básicas de navegación serán gratuitas, pero las funciones avanzadas de "Agente", que consumen una potencia de cálculo significativa (como los modelos GPT-40 o GPT-5), Probablemente estarán vinculados a una suscripción de pago., como ChatGPT Plus o un nuevo plan centrado en la automatización.

¿Necesito saber programar para usar la automatización de OpenAI Atlas?

En absoluto. Ese es el punto central de la revolución del "navegador agente". El objetivo de Atlas de OpenAI Se trata de democratizar la automatización, permitiendo que cualquier usuario realice tareas complejas a través de comandos (instrucciones) en lenguaje natural.

Se alinea perfectamente con la filosofía No-Code.
, que se centra en capacitar a los usuarios empresariales para que creen y automaticen sin escribir código.

¿Es seguro usar OpenAI Atlas con contraseñas e información bancaria?

Este es el principal obstáculo para la adopción masiva. Para que los usuarios confíen en un agente para "iniciar sesión" o "comprar cosas", la seguridad debe ser infalible.

O Atlas de OpenAI Lo aborda mediante su arquitectura híbrida: el procesamiento en el dispositivo (local) Se utiliza para tareas delicadas, como la gestión de contraseñas, garantizando que los datos críticos nunca salgan del ordenador del usuario.

Sin embargo, OpenAI se enfrentará a un intenso escrutinio para demostrar la solidez de su seguridad antes de lograr una confianza generalizada.

El futuro es un agente: Preparándonos para la web autónoma

El lanzamiento de Atlas de OpenAI No se trata de un producto más en un mercado saturado. Es un acontecimiento sísmico, una clara señal de la próxima era de la informática.

Abandonamos la red de información (dominado por Google) para la web de asistencia (el intento del Copiloto) y ahora entramos oficialmente en la red de ejecución.

O Atlas de OpenAI Es el primer vehículo maduro para esta nueva realidad.

Para los profesionales, emprendedores y desarrolladores, este cambio representa tanto una oportunidad como una advertencia.

Dominar estas herramientas de "agente" pronto marcará la diferencia entre gestionar un negocio manualmente y escalar procesos de forma inteligente.

La automatización se está alejando de las herramientas que backend sistemas complejos (como Make o Zapier) y su fusión con la capa más fundamental de nuestra interacción con Internet: el navegador.

El futuro no consistirá en "navegar" por la web; consistirá en "delegar" tareas en ella.

O Atlas de OpenAI Es un "Agente de Navegador", y la capacidad de crear, administrar y optimizar para Agentes de IA Sin duda será la habilidad más valiosa de la próxima década.

Para aquellos que deseen no solo utilizar estas herramientas, sino también construir la próxima generación de aplicaciones sobre ellas, dominar los fundamentos es crucial.

Es hora de ir más allá del No-Code y adentrarse en la programación con IA, dominando... Formación en programación con IA: Crea aplicaciones con IA y Low-Code.

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Nieto Camarano

Neto se especializó en Bubble debido a la necesidad de crear tecnologías de forma rápida y económica para su startup, y desde entonces ha estado creando sistemas y automatizaciones con IA. En la Cumbre de Desarrolladores de Bubble 2023, fue reconocido como uno de los mentores de Bubble más destacados del mundo. En diciembre, fue nombrado miembro destacado de la comunidad global NoCode en los Premios NoCode 2023 y ganó el primer lugar en la competencia a la mejor aplicación organizada por la propia Bubble. Actualmente, Neto se centra en la creación de soluciones y automatizaciones de agentes de IA utilizando N8N y OpenAI.

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Hablando claro: 2026 será un año de cambio para quienes quieran ganar dinero con... IA (Inteligencia Artificial).
Existen oportunidades, pero no todas merecen la pena y algunas prometen mucho más de lo que ofrecen.

En este artículo, he organizado las principales formas de monetizar la IA en categorías claras, con ventajas, desventajas y el nivel real de esfuerzo involucrado.
La idea aquí es ayudarte a elegir un camino consciente, sin caer en atajos ilusorios.

IA aplicada al ámbito laboral como empleado (carrera y seguridad)

Si ya trabajas para una empresa, aplicar IA a tu rutina diaria es una de las formas más seguras de empezar.
Aprendes, experimentas y construyes proyectos reales sin sacrificar la estabilidad financiera.

Es posible crear automatizaciones internas, agentes e incluso softwares que aumenten la eficiencia, reduzcan costos y generen un impacto directo en el negocio.
Cuando eso sucede, el reconocimiento tiende a llegar, siempre y cuando se generen resultados reales y no solo se "use la IA por el simple hecho de usarla".

IA aplicada al ámbito laboral como empleado (carrera y seguridad)

El punto clave a entender es que no estás construyendo algo que sea tuyo.
Aun así, para el aprendizaje y el crecimiento profesional, este es uno de los mejores puntos de entrada.

IA para gerentes y propietarios de empresas

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Para los gerentes y propietarios de empresas, la IA quizás represente la La mayor oportunidad financiera de 2026.
La mayoría de las empresas todavía están perdidas, carentes de método, estrategia y claridad sobre cómo aplicar la IA a sus procesos.

Cuando se aplica correctamente, la IA mejora el rendimiento, reduce los cuellos de botella y acelera los resultados en ventas, servicio al cliente y operaciones.
El desafío radica en el exceso de herramientas y la falta de una metodología clara para el equipo.

Quien logre organizar este caos y aplicar la IA con foco en resultados capturará mucho valor.
Realmente hay mucho dinero en juego aquí.

Prestación de servicios impulsada por IA: una descripción general

Prestación de servicios impulsada por IA: una descripción general.

La Prestación de servicios impulsada por IA Es una de las formas más rápidas de generar ingresos.
Resuelve problemas empresariales reales utilizando automatización, agentes y sistemas inteligentes.

Este modelo se desarrolla en freelance, freelance para clientes internacionales, agencia y consultoría.
Cada uno tiene un nivel diferente de esfuerzo, retorno y complejidad, pero todos requieren ejecución.

Aquí es donde muchas personas realmente empiezan a "hacer girar las ruedas".

Trabajador independiente trabajando en el extranjero (ganancias en dólares)

Trabajador independiente trabajando en el extranjero (ganancias en dólares)

Trabajar como freelance para empresas internacionales es, sin exagerar, una de las mejores opciones para ganar dinero con IA.
Ganar en dólares o euros cambia completamente el juego.

Todavía estás intercambiando tiempo por dinero, pero con un rendimiento mucho mayor.
El mayor reto es el comienzo: conseguir el primer proyecto y manejar el lenguaje, incluso a un nivel básico.

Después de que llega el primer cliente, empiezan a llegar las referencias.
Para aquellos que desean resultados rápidos y están dispuestos a vender su propio servicio, este camino es extremadamente atractivo.

Creando una agencia de IA

Creando una agencia de IA

Las agencias de IA son la evolución natural del trabajo freelance.
Aquí escalas personas, proyectos e ingresos.

El mercado aún es inmaduro, mucha gente hace todo mal y esto crea oportunidades para quienes hacen bien lo básico.
Puede cerrar acuerdos, formar equipos y ofrecer soluciones completas con IA.

El desafío entonces es la gestión: personas, plazos, procesos y calidad.
Aun así, para 2026, será una de las formas más rápidas de monetizar consistentemente la IA.

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Consultoría de IA para empresas

Consultoría de IA para empresas

La consultoría es un modelo extremadamente lucrativo, pero No es un punto de partida..
Requiere experiencia práctica, comprensión del proceso y habilidades de diagnóstico.

El retorno financiero suele ser alto en relación al tiempo invertido.
Por otro lado, es necesario tener autoridad, trayectoria y un portafolio real de proyectos.

Para aquellos que tienen experiencia en agencias, desarrollo de productos o implementaciones a gran escala, esta es una excelente trayectoria profesional.
Para los principiantes, todavía no tiene sentido.

Fundador: Creación de aplicaciones impulsadas por IA

Fundador que crea aplicaciones impulsadas por IA

Crear aplicaciones impulsadas por IA nunca ha sido más accesible.
Herramientas como Amable, Cursor e integraciones con Supabase Lo hacen posible incluso sin conocimientos técnicos.

El potencial financiero es alto, pero también lo es la dificultad.
La creación de tecnología ya no es el factor diferenciador: hoy, el desafío está en el marketing, la distribución, las finanzas y la validación.

Es un camino de mucho aprendizaje, pero con un alto índice de error al inicio.
Vale la pena si estás dispuesto a cometer errores, aprender e iterar.

Micro SaaS con IA (pros y contras)

Micro SaaS con IA (pros y contras)

O Micro SaaS Resuelve un problema específico para un nicho específico.
Esto reduce la competencia y aumenta la claridad de la oferta.

No escala como un SaaS tradicional, pero puede generar ingresos consistentes y sostenibles.
El desafío sigue siendo el mismo: marketing, ventas y gestión.

No es fácil ni rápido, pero puede ser un gran negocio secundario.
Aquí lo clasifico como un camino “aceptable”, siempre y cuando tengas paciencia.

SaaS tradicional con IA

SaaS tradicional con IA

O SaaS tradicional Tiene mayor potencial de escalamiento, pero también mayor competencia.
Resuelve problemas más amplios y compite en mercados más grandes.

Esto requiere más tiempo, más capital emocional y mayor capacidad de ejecución.
Por lo tanto, el Micro SaaS a menudo termina siendo una opción más inteligente al principio.

SaaS es poderoso, pero definitivamente no es el camino más fácil.

Educación impulsada por IA: cursos y productos digitales

Cursos educativos y productos digitales impulsados por IA

La educación impulsada por IA es extremadamente escalable.
Una vez que el producto está listo, la entrega es casi automática.

El problema es el tiempo.
Crear una audiencia, producir contenido y establecer autoridad lleva meses, a veces años.

Aquí en Inicio sin código, Nos llevó bastante tiempo hasta que el proyecto se volviera verdaderamente relevante desde el punto de vista financiero.
Funciona, pero requiere constancia y visión a largo plazo.

Comunidades de IA

Comunidades de IA

Las comunidades generan redes, negocios repetidos y autoridad.
Pero también requieren presencia constante, eventos, apoyo y mucha energía.

Es un modelo potente, pero laborioso.
No lo recomiendo como primer paso para aquellos que recién empiezan.

Con experiencia y audiencia, puede convertirse en un activo increíble.

Plantillas, libros electrónicos y productos sencillos impulsados por IA.

Plantillas, libros electrónicos y productos sencillos con IA.

Las plantillas y los libros electrónicos son fáciles de crear y escalar.
Es precisamente por eso que la competencia es feroz y el valor percibido tiende a ser bajo.

Hoy en día, si algo se puede resolver con una pregunta en ChatGPT, Es difícil vender sólo información.
Estos productos funcionan mejor como complemento, no como negocio principal.

Para ganar dinero real con IA, entregue ejecución y resultado Esto es lo que hace la diferencia.

Siguiente paso

Siguiente paso

No existe dinero fácil con IA.
Lo que existe es Más acceso, más herramientas y más posibilidades. Para los que se desempeñan bien.

Los caminos más sólidos pasan por ofrecer servicios, productos bien posicionados y construir autoridad.
Cuanto más fácil parece algo, mayor tiende a ser la competencia.

Si quieres aprender IA de forma práctica y estructurada, centrada en proyectos del mundo real, echa un vistazo... Formación en codificación de IA.

La tecnología está experimentando una transición histórica: de los software pasivos a los sistemas autónomos. Comprender la tipos de agentes de IA Se trata de descubrir herramientas capaces de percibir, razonar y actuar de forma independiente para alcanzar objetivos complejos, sin necesidad de microgestión.

Esta evolución ha transformado el mercado. Para los profesionales que quieren liderar el... Infraestructura de IA, Dominar la taxonomía de estos agentes ya no es opcional.

Es el diferenciador competitivo exacto entre lanzar un chatbot básico u orquestar una fuerza de trabajo digital completa.

En esta guía definitiva, analizaremos la anatomía de los agentes y exploraremos todo, desde las clasificaciones clásicas hasta las arquitecturas modernas basadas en LLM que están revolucionando los mundos No-Code y High-Code.

Diagrama que ilustra el ciclo de percepción, razonamiento y acción de diferentes tipos de agentes de IA en un entorno digital.
Diagrama que ilustra el ciclo de percepción, razonamiento y acción de diferentes tipos de agentes de IA en un entorno digital.

¿Qué define exactamente a un agente de IA?

Antes de explorar los tipos, es crucial establecer una línea clara. Un agente de inteligencia artificial no es simplemente un modelo de lenguaje ni un algoritmo de aprendizaje automático.

La definición más rigurosa, aceptada tanto en el ámbito académico como en la industria, como en el curso Stanford CS221, describe a un agente como una entidad computacional situada en un entorno, capaz de percibirlo a través de sensores y actuar sobre él a través de actuadores para maximizar sus posibilidades de éxito.

La diferencia crucial: modelo de IA vs. agente de IA

Muchos principiantes confunden el motor con el coche.

  • Modelo de IA (por ejemplo, GPT-4, Llama 3): Es el cerebro pasivo. Si no le envías una señal, no hace nada. Tiene conocimiento, pero no capacidad de acción.
  • Agente de IA: Es el sistema completo. Tiene el modelo como herramienta central de razonamiento, pero también tiene memoria, acceso a herramientas (bases de datos, API, navegadores) y, fundamentalmente, un objetivo.

Un agente utiliza las predicciones del modelo para tomar decisiones secuenciales, gestionar estados y corregir el curso de sus acciones.

Es la diferencia entre preguntarle a ChatGPT "cómo enviar un correo electrónico" (Plantilla) y tener un software que escribe, programa y envía de forma autónoma el correo electrónico a su lista de contactos (Agente).

Los 5 tipos clásicos de agentes de IA

Para construir soluciones sólidas, necesitamos revisar la base teórica establecida por Stuart Russell y Peter Norvig, los padres de la IA moderna.

La complejidad de un agente está determinada por su capacidad para manejar incertidumbres y mantener estados internos.

Aquí están los 5 tipos de agentes de IA estructuras jerárquicas que forman la base de cualquier automatización inteligente:

1. Agentes reactivos simples

Este es el nivel más básico de inteligencia. Los agentes reactivos simples operan según el principio "si-entonces".

Sólo responden a la entrada actual, ignorando por completo el historial o los estados pasados.

  • Cómo funciona: Si el sensor detecta "X", el actuador hace "Y".
  • Ejemplo: Un termostato inteligente o un filtro antispam básico. Si la temperatura supera los 25 °C, enciende el aire acondicionado.
  • Limitación: Fracasan en entornos complejos donde la decisión depende de un contexto histórico.

2. Agentes reactivos basados en modelos

Yendo un paso más allá, estos agentes mantienen un estado interno: una especie de memoria a corto plazo.

No sólo miran el "ahora", sino que consideran cómo evoluciona el mundo independientemente de sus acciones.

Esto es vital para tareas donde el entorno no es completamente observable. Por ejemplo, en un coche autónomo, el agente debe recordar que hace dos segundos había un peatón en la acera, incluso si un camión le bloqueó la vista momentáneamente.

3. Agentes basados en objetivos

La verdadera inteligencia empieza aquí. Los agentes orientados a objetivos no solo reaccionan; planifican.

Tienen una descripción clara de un estado “deseable” (la meta) y evalúan diferentes secuencias de acciones para lograrlo.

Esto introduce capacidades de búsqueda y planificación. Si el objetivo es optimizar la base de datos, el agente puede simular varias rutas antes de ejecutar el comando final, algo esencial para quienes trabajan con... IA para el análisis de datos.

4. Agentes basados en utilidades

A menudo, alcanzar el objetivo no basta; es necesario lograrlo de la mejor manera posible. Los agentes basados en la utilidad utilizan una función de utilidad (puntuación) para medir la preferencia entre diferentes estados.

Si un agente logístico desea entregar un paquete, el agente de servicios públicos calculará no solo la ruta para llegar, sino también la ruta más rápida, con el menor consumo de combustible y la mayor seguridad. Se trata de maximizar la eficiencia.

5. Agentes con aprendizaje

En la cima de la jerarquía clásica se encuentran los agentes capaces de evolucionar. Tienen un componente de aprendizaje que analiza la retroalimentación de sus acciones pasadas para mejorar su desempeño futuro.

Comienzan con conocimientos básicos y, mediante la exploración del entorno, ajustan sus propias reglas de decisión. Este es el principio que sustenta los sistemas de recomendación avanzados y la robótica adaptativa.

Infografía que compara la complejidad y autonomía de cinco tipos clásicos de agentes de IA, desde los reactivos simples hasta los agentes de aprendizaje.
Infografía que compara la complejidad y autonomía de cinco tipos clásicos de agentes de IA, desde los reactivos simples hasta los agentes de aprendizaje.

¿En qué se basan los agentes generativos en los LLM? 

La taxonomía clásica ha evolucionado. Con la llegada de los Grandes Modelos del Lenguaje (LLM), ha surgido una nueva categoría que domina el debate actual: Agentes generativos.

En estos sistemas, el LLM actúa como el controlador central o "cerebro", utilizando su vasta base de conocimientos para razonar sobre problemas que no fueron programados explícitamente, como se detalla en el artículo fundamental sobre... Agentes generativos.

Marcos de razonamiento: ReAct y CoT

Para que un LLM funcione como un agente eficaz, utilizamos técnicas de ingeniería rápida principios avanzados que estructuran el pensamiento del modelo:

  1. Cadena de pensamiento (CdP): Se le indica al agente que descomponga problemas complejos en pasos intermedios de razonamiento lógico ("Pensemos paso a paso"). Las investigaciones indican que esta técnica... Estimula el razonamiento complejo. en modelos grandes.

  2. ReAct (Razonar + Actuar): Esta es la arquitectura más popular actualmente. El agente genera un pensamiento (Razón), ejecuta una acción en una herramienta externa (Acción) y observa el resultado (Observación). Este bucle, descrito en el artículo... ReAct: Sinergizando razonamiento y acción, Esto le permite interactuar con API, leer documentación o ejecutar código Python en tiempo real.

Herramientas como AutoGPT y Bebé AGI Popularizaron el concepto de agentes autónomos que crean sus propias listas de tareas basándose en estos marcos.

Puedes explorar el código original de AutoGPT en GitHub o de Bebé AGI para comprender la implementación.

Consejo en Especialista: Para aquellos que deseen profundizar en el diseño técnico de estos sistemas, nuestro Formación en codificación de IA Explora exactamente cómo orquestar estos marcos para crear software inteligentes.

Arquitecturas: Sistemas de agente único vs. sistemas multiagente

Al desarrollar una solución para su empresa, se enfrentará a una elección arquitectónica crítica: ¿debería utilizar un superagente que haga todo o varios especialistas?

¿Cuál es la diferencia entre sistemas de agente único y sistemas multiagente?

La diferencia radica en forma de organización de la inteligencia.
Uno Agente único Concentra toda la lógica y ejecución en una sola entidad, haciéndolo más simple, rápido y fácil de mantener, ideal para tareas sencillas con un alcance bien definido.

Ya el Sistemas multiagente Distribuyen el trabajo entre agentes especializados, cada uno responsable de una función específica.

Este enfoque aumenta la capacidad de resolver problemas complejos, mejora la calidad de los resultados y facilita la escalabilidad de la solución.

¿Cuándo conviene utilizar un agente único?

Un solo agente es ideal para tareas lineales y de alcance limitado. Si el objetivo es "resumir este PDF y enviarlo por correo electrónico", un solo agente con las herramientas adecuadas es eficiente y fácil de mantener.

La latencia es menor y la complejidad del desarrollo se reduce.

El poder de la orquestación multiagente

Para problemas complejos, la industria está migrando a Sistemas multiagente (MAS). Imagina una agencia digital: no quieres que el redactor haga el diseño y apruebe el presupuesto.

Discusiones técnicas recientes, como ésta Debate entre agente único y agente múltiple, Demuestran que la especialización triunfa sobre la generalización.

En una arquitectura multiagente, se crea:

  • Un agente "Investigador" que busca datos en la web.
  • Un agente "Analista" que procesa los datos.
  • Un agente llamado "Escritor" que crea el informe final.
  • Un agente “crítico” que revisa el trabajo antes de la entrega.

Esta especialización imita las estructuras organizativas humanas y tiende a producir resultados de mayor calidad.

Los marcos modernos facilitan esta orquestación, como LangGraph Para un control de flujo complejo, el CrewAI para equipos de agentes basados en roles, e incluso bibliotecas más ligeras como Agentes smolagents para abrazar la cara.

Representación visual de un sistema multiagente donde agentes especializados colaboran para resolver un problema empresarial complejo.
Representación visual de un sistema multiagente donde agentes especializados colaboran para resolver un problema empresarial complejo.

Aplicaciones prácticas y herramientas sin código

La teoría es fascinante, pero ¿cómo se traduce esto en valor real? Diferentes tipos de agentes de IA ya operan entre bastidores en operaciones startups grandes y ágiles.

Agentes de codificación y desarrollo

Agentes autónomos como Devin o implementaciones de código abierto como OpenDevin Utilizan arquitecturas y herramientas de planificación para escribir, depurar e implementar bases de código completas.

En el entorno No-Code, herramientas como FlutterFlow y Bubble Son agentes integradores que ayudan a construir interfaces y lógica complejas utilizando únicamente comandos de texto.

Agentes de análisis de datos

En lugar de depender de analistas para generar informes SQL manuales, los agentes orientados a objetivos y utilidades pueden conectarse a su almacén de datos, formular consultas, analizar tendencias y generar información proactiva.

Esto democratiza el acceso a datos de alto nivel.

Soluciones para empresas

Para el sector empresarial, la implementación de Soluciones de automatización impulsadas por IA Se centra en la eficiencia operativa.

Agentes de servicio al cliente (Experiencia del clienteLos agentes que no sólo responden preguntas sino que también acceden al CRM para procesar reembolsos o cambiar planes son ejemplos de agentes orientados a objetivos que generan un ROI inmediato.

Empresas como Zapier y el Fuerza de ventas Ya ofrecen plataformas dedicadas para crear estos asistentes corporativos.

Interfaz de un panel de negocios que muestra métricas de rendimiento optimizadas por agentes de IA autónomos.
Interfaz de un panel de negocios que muestra métricas de rendimiento optimizadas por agentes de IA autónomos.

Preguntas frecuentes sobre los agentes de IA

Estas son las preguntas más comunes que recibimos de la comunidad, que dominan las búsquedas en Google y en foros como... Reddit:

¿Cuál es la diferencia entre un chatbot y un agente de IA?

Un chatbot tradicional normalmente sigue un guión rígido o simplemente responde basándose en un texto entrenado.

Un agente de IA tiene autonomía: puede usar herramientas (como una calculadora, un calendario, un correo electrónico) para realizar tareas del mundo real, no solo conversar.

¿Qué son los agentes autónomos?

Estos sistemas pueden funcionar sin intervención humana constante. Se define un objetivo general (p. ej., "Descubrir las 5 mejores herramientas de SEO y crear una tabla comparativa") y el agente autónomo decide qué sitios web visitar, qué datos extraer y cómo formatear los resultados.

¿Necesito saber programar para crear un agente de IA?

No necesariamente. Si bien el conocimiento de la lógica es vital, las plataformas modernas y los frameworks sin código permiten la creación de agentes potentes mediante interfaces visuales y lenguaje natural.

Sin embargo, para personalizaciones avanzadas, es necesario comprender la lógica de Programación de IA Esta es una gran ventaja.

Concepto futurista de colaboración entre humanos e IA, donde los desarrolladores orquestan múltiples tipos de agentes de IA en un entorno de trabajo digital.
Concepto futurista de colaboración entre humanos e IA, donde los desarrolladores orquestan múltiples tipos de agentes de IA en un entorno de trabajo digital.

El futuro es agente y requiere arquitectos, no solo usuarios

Entendiendo el tipos de agentes AI Es el primer paso para pasar de ser un consumidor de tecnología a ser un creador de soluciones.

Ya sea un simple agente reactivo para la clasificación de correo electrónico o un complejo sistema multiagente para gestionar operaciones de comercio electrónico, la autonomía digital es la nueva frontera de la productividad.

El mercado ya no busca sólo a quienes saben utilizar ChatGPT, sino a quienes saben... diseño de flujos de trabajo que ChatGPT (y otros modelos) ejecutarán.

Si quieres ir más allá de la teoría y dominar el desarrollo de estas herramientas, el siguiente paso ideal es aprender sobre nuestras... Capacitación para administradores de agentes de IA. La era de los agentes recién comienza, y tú podrías estar a cargo de ella.

Si buscas crear proyectos más avanzados, con mejor seguridad, mayor escalabilidad y más profesionalismo utilizando las herramientas de Codificación Vibe, Esta guía es para ti.

En este artículo he descrito tres consejos muy importantes que te guiarán desde el nivel principiante hasta proyectos avanzados y verdaderamente profesionales.

Necesitamos ir más allá de una simple interfaz visual y construir una arquitectura sólida. ¡Vamos!

¿Por qué combinar Lovable, N8N y Supabase?

Consejo 1: Comience por centrarse en el problema principal

La mejor plataforma de codificación Vibe para crear aplicaciones de IA

Mi primer consejo es empezar con Lovable, pero centrarse en proyectos más simples y directos, que aborden los problemas que desea resolver con la tecnología.

Sé un SaaS, uno Micro SaaS Ya sea una aplicación o una app, descubre cuál es el principal problema para el usuario final.

Es fundamental evitar el error de incluir desde el principio "un millón de características, un millón de métricas" y reglas de negocio complejas. Esto confunde al usuario y casi con seguridad provocará el fracaso del proyecto.

Centrarse en la creación en Amable Crea interfaces apps muy atractivas y visualmente atractivas. Primero soluciona el problema principal y solo entonces podrás hacer el proyecto más complejo.

Caso

Mejor codificación de vibraciones apps​ (2)

Un ejemplo muy interesante, y uno de los principales casos de estudio de Lovable, es... Plink.

Básicamente, es una plataforma donde las mujeres pueden comprobar si su novio ha tenido algún problema con la policía o tiene antecedentes de agresión.

La creadora, Sabrina, se hizo famosa porque creó la aplicación sin saber nada de código, se centró en el problema principal y la aplicación simplemente "explotó".

En tan solo dos meses, el proyecto ya proyectaba ingresos de 2,2 millones de dólares. Ella validó la idea en Lovable, demostrando que el enfoque en el mercado es lo que determina el éxito de un proyecto.

Otro ejemplo es una aplicación de gestión de agentes de IA. Siempre comenzamos con la interfaz en Lovable y solo entonces migramos el proyecto a [la otra plataforma/herramienta]. Cursor para hacerlo más avanzado y complejo.

Master Supabase, el corazón de los proyectos avanzados.

El mejor creador de aplicaciones de IA con codificación Vibe

El segundo consejo, y el más importante para la seguridad y la escalabilidad, es aprender a fondo el componente Supabase. Esto abarca el modelado de datos y todas las funciones de back-end.

Para crear proyectos de IA, necesitarás el front-end (la interfaz de usuario, como en Lovable) y el back-end (la inteligencia, los datos, la seguridad y la escalabilidad).

El back-end utiliza el N8N para la automatización y los agentes de IA, pero es el Supabase que será el corazón de tu proyecto.

Si quieres un proyecto altamente seguro y escalable, el secreto es dominar Supabase.

Cursos para principiantes:

La gran ventaja es que, si la interfaz creada por Lovable tiene algún problema, como ya tienes el núcleo de tu proyecto bien estructurado, puedes simplemente eliminar Lovable y conectar los datos a otra interfaz, como Cursor.

No es necesario ser técnico, pero sí es necesario comprender... MacroCómo funcionan el modelado de datos, la seguridad (RLS) y la conexión de datos.

Comprender estos conceptos básicos es crucial para poder solicitar y gestionar la IA eficazmente. Para ello, recomiendo nuestro curso. Curso Supabase en la suscripción PRO.

Consejo 3: Cuándo pasar a editores de código basados en cursores o IA

mejor codificación de vibraciones apps

El tercer consejo tiene que ver con dar el siguiente paso: migrar a herramientas y editores de código impulsados por IA, como... Cursor o Código de nube.

Es muy importante comenzar con Lovable de forma simplificada, pero si quieres hacer tu proyecto más avanzado, robusto y escalable, necesitarás combinar la organización de tu back-end en Supabase con el mayor control que ofrecen estas herramientas.

Sin embargo, es fundamental entender que conocer bien la Supabase Es un requisito previo antes de lanzarse a... Cursor, Porque necesitas tener la base de datos y la arquitectura muy bien organizada.

Para proyectos complejos, esta unión es clave para tener control total sobre el código y la estructura.

Conozca el Formación en codificación de IADomina la creación de mensajes, desarrolla agentes avanzados y lanza aplicaciones completas en tiempo récord.

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