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Cómo crear aplicaciones de IA sin saber programar

mano sosteniendo teléfono inteligente

Herramientas de inteligencia artificial (IA) están cada vez más presentes en la vida diaria de las personas. ¿Y por qué esto sería diferente en el universo sin código? 

En verdad, La IA hace el trabajo de programación sin código aún más fácil y rápido. Si crea una aplicación con plantillas Ya era una revolución, imagina crear con sólo un comando de texto.

O pensando en el futuro, imagina crear una aplicación completa y robusta con solo un comando de voz.

Suena a ciencia ficción, pero no lo es. ¡Esta realidad está más cerca de lo que imaginas! Si quieres saber cómo crear aplicaciones con IA y hacer tu proceso aún más fácil, has llegado al lugar correcto.

En este contenido aprenderás qué es una app de IA sin código y cómo crear una app sin saber programar. 

Al final del texto, estará listo para dar los primeros pasos en la creación de su aplicación de IA y destacarse en el mercado. ¡Buena lectura!

¿Qué es una aplicación de IA sin código?

¿Qué es la IA sin código?
¿Qué es la IA sin código?

Una solución de IA sin código es la futuro de la programación sucediendo ante nuestros ojos. Una aplicación de IA es aquella que utiliza inteligencia artificial para realizar alguna función, por ejemplo:

  • Reconocimiento de voz;
  • Clasificación de imágenes;
  • Previsión de la demanda;
  • chatbot;
  • Recomendación de producto.

Una aplicación de IA sin código incluirá esta misma definición, con un solo cambio: Se creará sin usar código..

En cambio, la aplicación se construye utilizando plataformas sin código o low code, que permiten desarrollar aplicaciones de forma visual e intuitiva, arrastrando y soltando elementos en la pantalla. 

¿Cuáles son las ventajas de crear apps a partir de AI no-code?

Fue fácil entender qué es una aplicación de IA sin código, ¿verdad? Pero quizá te preguntes por qué. Después de todo, si la programación del no-code ya es tan sencilla, ¿por qué querer simplificarla aún más? 

Hay algunas razones para esto, consulte:

Tiempo de desarrollo reducido

Para crear una aplicación sin código con la ayuda de inteligencia artificial, todo lo que necesitas es escribir buenos comandos.

Una vez que la plataforma entregue la aplicación, definitivamente serán necesarios algunos ajustes, ya que la tecnología aún está evolucionando. 

Pero esto Reduce en gran medida el tiempo que llevaría crear una aplicación.. En otras palabras, podrás probar tu idea, validar tu producto y llegar más rápidamente a tu audiencia, obteniendo una ventaja competitiva en el mercado.

Eficiencia en el proceso de mejora continua

Otra ventaja de crear una aplicación sin código con la ayuda de inteligencia artificial es que puedes aumentar tu eficiencia, tanto en creación como en uso. Con la agilidad que explicamos anteriormente, es posible realizar ajustes y mejoras en tu aplicación según el feedback de los usuarios, sin perder tiempo ni calidad.

Menor dependencia de profesionales especializados

Además, al crear una aplicación que tenga inteligencia artificial entre sus funciones, puede reducir la dependencia de expertos en esta área. Según un estudio de Gartner, la demanda de especialistas en IA superará en 4 veces el número de profesionales disponibles en 2025.

Con herramientas de IA que facilitan la integración de funciones realizadas por algoritmos inteligentes, Puedes crear tu aplicación sin tener que contratar o consultar a estos profesionales., ahorrando recursos y evitando cuellos de botella.

Alto grado de personalización

Este tipo de solución inteligente también permite un alto nivel de personalización. Puedes adaptar la aplicación a tus necesidades y preferencias. sin limitarse a soluciones listas para usar o estandarizadas.

Podrás elegir las funciones de IA que mejor se adapten a tu propósito.

Facilidad de integración con otras tecnologías

Finalmente, otra razón por la que podría querer construir AI apps con herramientas no-code es que facilita la integración con otros sistemas.

De esa manera, Puedes aprovechar la IA junto con otras tecnologías., como computación en la nube, grandes datos, cadena de bloques, etc. 

¿Cómo crear una app sin saber programar?

Ya te puedes imaginar la respuesta a esta pregunta, ¿verdad? 

Aquellos que no estén familiarizados con la programación pueden utilizar plataformas visuales como FlutterFlow o Bubble, que facilitan la creación de aplicaciones de forma intuitiva, sin necesidad de escribir o editar líneas de código. 

Si tu quieres saber cómo aprender a programar solo, ¡sigue leyendo! 

Existen en el mercado varias plataformas sin código y low code, cada una con sus propias características, funcionalidades y precios. Algunos de los más populares son:

FlutterFlow

O FlutterFlow Es una de las opciones más populares del mercado y también nuestra recomendación. Esta plataforma permite la creación de apps nativo para iOS y Android.

Funciona con plantillas y puedes crear la aplicación arrastrando y soltando. widgets en la pantalla. La diferencia al hablar de inteligencia artificial en FlutterFlow es Al Gen, el nuevo herramienta que crea apps a partir de textos.

Con Al Gen, Es posible desarrollar una app de menús para restaurantes con tan solo una frase. O incluso uno que simule otras redes sociales, como Instagram, Facebook y X (antes Twitter). 

Bubble

O Bubble es otra plataforma sin código que crea aplicaciones web y móviles mediante una interfaz gráfica. Con él, también utilizamos el modelo de “arrastrar y soltar” para organizar los elementos y definir la lógica de la aplicación con flujos de trabajo visuales.

Bubble permite la integración con funciones de IA, como Synthesia AI. Esta herramienta utiliza inteligencia artificial para crear vídeos con la cara de cualquier persona.

Imagínate hacer vídeos educativos con la imagen de un superhéroe, por ejemplo. O incluso vídeos publicitarios de Pascua con el conejito, las posibilidades son infinitas.

enmarcador

O enmarcador También es una plataforma sin código diseñada para crear diseños de UI y UX para cualquier tipo de sitio web. Con ella, incluso puedes importar diseños de Figma y usar sus herramientas para desarrollar el diseño.  

El enfoque de esta plataforma es ayudar a los equipos a crear mejores productos y lo hace a través de un sistema de colaboración y compartición de proyectos en tiempo real.

Framer te permite dejar comentarios y responder retroalimentaciones directamente sobre el lienzo. 

La integración con otras plataformas de IA es otra posibilidad, al igual que las dos herramientas anteriores. 

Make (anteriormente Integromat)

A diferencia de otras plataformas iPaaS, Make (anteriormente Integromat) Es intuitivo y lineal. Con él, puedes conectar aplicaciones y flujos de trabajo de diseño de forma sencilla.

Además, te permite administrar el contenido de tus publicaciones de blog, listas de trabajo y páginas de marketing con el CMS integrado. 

Si quieres saber más sobre estas plataformas y convertirte en un experto en no-code, accede a nuestra formación completa y descubre las opciones¡Tenemos cursos completos de FlutterFlow, Bubble, Framer y Make (anteriormente Integromat). ¡No te los pierdas!

Cómo integrar IA en una aplicación sin código 

Cómo crear una aplicación sin saber programar con Flutterflow

Ya está claro cómo la IA puede aportar numerosos beneficios a las aplicaciones. Afortunadamente, con estas herramientas que explicamos anteriormente y mucha creatividad, cualquiera puede integrar la IA en un aplicación sin código

Hemos seleccionado algunas de las inteligencias artificiales más populares y te mostraremos en la práctica cómo integrarlas en apps sin necesidad de programar puede ser interesante. ¡Sigue leyendo!

ChatGPT

O ChatGPT es un chatbot de inteligencia artificial de la empresa OpenAI, que utiliza procesamiento del lenguaje natural (NLP). Sin duda, es la IA más famosa que ha surgido en los últimos años y puedes implementarlo en tu aplicación creada en FlutterFlow

Por ejemplo, podría crear una aplicación de chatbot para una empresa que vende productos de belleza.

En ella, puedes configurar respuestas a preguntas frecuentes sobre los productos más vendidos. Para ello, debes integrar la app con la API OpenAI ChatGPT mediante el widget FlutterFlow API. 

Actualización: GPT-5 para desarrolladores

El nuevo GPT-5 Llegó con un claro enfoque en la productividad de la ingeniería. API, Está disponible en tres tamaños (gpt-5, gpt-5-mini y gpt-5-nano) para ayudarte a equilibrar el coste frente a la latencia, con Ventana de contexto de hasta ~400k tokens (útil para transferir catálogos, documentación y registros extensos).

El modelo aporta mejoras en generación de código, largas cadenas de llamadas a herramientas (incluido el paralelismo) y La llamada a funciones es más flexible. (con apoyo para gramáticas/restricciones), además de un modo de “razonamiento mínimo”Diseñado para obtener respuestas rápidas y económicas en los puntos finales de producción.

En la práctica, esto reduce el código innecesario, ofrece mayor control sobre el formato de la salida y acelera los agentes que necesitan llamar a múltiples funciones/API. Para quienes usan IDE y canalizaciones de CI/CD, GPT-5 ya está apareciendo en... Copiloto de GitHub (Vista previa), lo que facilita el paso del boceto a la implementación.

En FlutterFlow, simplemente apunta al Llamada a la API Para el punto final de OpenAI con el modelo: “gpt-5” (o gpt-5-mini para menor latencia), habilite la llamada a funciones para activar sus rutas internas de acuerdo con la intención del usuario.

Geminis

O Géminis (anteriormente Bardo) es una herramienta de escritura asistida por IA de Google que funciona con comandos de texto. Ahora imagina integrarlo en una app desarrollada con Bubble.

Puede crear una aplicación de escritura creativa para escritores en la que el usuario escribe un comando, como "crear un título creativo para un texto sobre IA" y recibe una sugerencia inmediata.

Para hacer esto, simplemente use el complemento Gemini en Bubble.

dall-e

Dall-e está entre los mejores herramientas de inteligencia artificial Actual. Puede crear imágenes realistas y artísticas a partir de una descripción.

Su modelo de lenguaje es el mismo que ChatGPT, pero está entrenado en un gran conjunto de datos de pares texto-imagen. 

La integración de Dall-e se puede realizar con Framer, por ejemplo. Puede desarrollar un sitio web generador de imágenes utilizando estas dos herramientas. 

Flujo de voz

Voiceflow es un desarrollador de chatbot y asistente de voz que crea excelentes experiencias de conversación. Ahora, Piense en cómo se vería una integración de Voiceflow con Make (anteriormente Integromat). 

Un ejemplo sería crear un chatbot para reservas de hotel. Voiceflow puede escuchar y comprender las solicitudes de los usuarios.

Luego, envía estos datos a Make (anteriormente Integromat) y se desarrollará un flujo de trabajo a partir de ellos. Genial, ¿verdad?

¡Aprende a programar con No-Code!

Crear una aplicación de IA sin saber programar es posible gracias a las plataformas no-code.

Entonces, si quieres aprender más sobre estas plataformas y cómo ingresar al mercado de la programación, No-Code Start-Up es el lugar ideal. 

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Preguntas frecuentes

¿Es posible crear un apps utilizando IA?

Sí, es perfectamente posible crear aplicaciones con inteligencia artificial. sin saber programar, utilizando plataformas sin código.
Herramientas como FlutterFlow, Bubble, enmarcador y Hacer (Integromat) Te permiten desarrollar apps con IA de forma visual e intuitiva, utilizando la función de arrastrar y soltar y comandos de texto.
La IA simplifica el proceso, permitiendo la creación de funcionalidades como reconocimiento de voz, chatbots, recomendaciones de productos y más (incluso sin experiencia en programación).

¿Cómo se implementa la IA en una aplicación?

Para implementar IA en una aplicación sin código, se utilizan integraciones con herramientas como ChatGPT, Geminis, DALL·E o Flujo de voz, dependiendo de la funcionalidad deseada:
– ChatGPTUtilizado como chatbot, simplemente se integra a través de una API (por ejemplo, en FlutterFlow) para obtener respuestas automatizadas.
Geminis, La de Google: se puede incorporar (por ejemplo, en Bubble) como una herramienta de escritura asistida.
DALL·EIdeal para generar imágenes a partir de texto, e integrable con plataformas como Framer.
Flujo de voz: crea chatbots conversacionales o asistentes de voz, que se pueden combinar con automatizaciones en Make (Integromat).

¿Cuál es la mejor aplicación gratuita de IA?

El concepto de "mejor" varía según el uso, pero vale la pena destacar algunas herramientas recomendadas y populares:
ChatGPTUna excelente asistente para conversaciones y escritura.
Geminis (Google): útil para generar textos e ideas.
A mitad de viajeIdeal para crear imágenes con IA.
Copiloto (Microsoft): centrado en la productividad.
DeepL TraducirExcelente para traducciones precisas.

¿Cuánto cuesta crear una aplicación con IA?

El coste de desarrollar una aplicación basada en IA en 2025 varía considerablemente dependiendo de... complejidad del proyecto es el nivel de personalización:
Aplicaciones sencillas o MVP: de R$ 110 mil.
proyectos de tamaño medianogeneralmente entre R$ 330 mil y R$ 820 mil.
Soluciones corporativas y complejasPueden superar R$ 1,1 millones, alcanzar más de R$ 2,7 millones en casos robustos.

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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.

Visite también nuestro canal de Youtube

Aprenda a crear aplicaciones, agentes y automatizaciones de IA sin tener que programar

Más artículos sobre puesta en marcha sin código:

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".

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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

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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)

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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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