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ChatGPT: todo lo que necesitas saber

chatear

Tiempo estimado de lectura: 10 minutos

Era noviembre de 2022 cuando un herramienta revolucionaria apareció en el mercado. Una plataforma capaz de responder a todas tus dudas en cuestión de segundos. Que escribe textos completos e incluso habla contigo.

Si leíste el título de este artículo, ya sabrás que estamos hablando del famoso ChatGPT. ¿Pero sabes todo sobre él? 

A pesar de su inmensa fama, ChatGPT sigue siendo un misterio para muchos. Por eso, en este artículo te mostraremos la historia detrás de esta herramienta, cómo funciona, cuáles son sus características y cómo puede ser un gran aliado en tu programación en código

¿Eres curioso? Entonces, sigue leyendo ¡Y descubre todo sobre ChatGPT!

¿Qué es ChatGPT?

Escribiendo chatgpt en tu computadora portátil
ChatGPT: Todo lo que necesitas saber 8

Para entender esta pregunta, primero debemos hablar sobre la historia detrás de ChatGPT. Esta herramienta es el resultado de años de investigación y desarrollo en el campo de la inteligencia artificial, especialmente procesamiento natural del lenguaje (PLN). 

ChatGPT se basa en un modelo de inteligencia artificial llamado GPT, que significa transformador generativo preentrenado o Transformador Generativo Pre-entrenado. Fue desarrollado por OpenAI, una empresa de investigación en inteligencia artificial fundada en 2015 por un grupo de emprendedores y científicos. 

Incluido, Elon Musk fue uno de los fundadores de OpenAI, junto a Sam Altman, Peter Thiel, Reid Hoffman, Jessica Livingston, entre otros. Sin embargo, Musk decidió alejarse de la empresa después de unos años. 

El objetivo de esta organización es desarrollar una IA que beneficie a la humanidad en su conjunto, sin estar controlada por intereses privados o gubernamentales. Después de muchas pruebas y lanzamientos iniciales, en noviembre de 2022, finalmente surgió ChatGPT tal como lo conocemos hoy. 

Ahora hablemos de "¿Qué es ChatGPT?"!

El ChatGPT que conocemos y utilizamos hoy en día utiliza GPT-3 como base, es decir, utiliza el mismo modelo de inteligencia artificial que creó OpenAI, pero con algunas adaptaciones y mejoras. En la práctica, Chat es una aplicación que permite a los usuarios chatear con GPT-3 a través de una interfaz de texto. 

Es capaz de generar respuestas a las preguntas y solicitudes de los usuarios utilizando su gran base de datos, que contiene mil millones de palabras extraído de textos de internet, libros, artículos, noticias y otros. También es capaz de generar contenido original y creativo, como:

  • Poemas;
  • Cuentos;
  • Códigos;
  • Ensayo;
  • Canciones;
  • Parodias.

¿Cómo funciona ChatGPT?

Como ya has visto, ChatGPT opera desde una gran base de datos. Pero, ¿cómo funciona esto? 

Esta enorme base de datos se utiliza para entrenar el modelo de inteligencia artificial, que aprende a reconocer:

  • Normas;
  • Relaciones;
  • Contextos;
  • Significados de las palabras.

Entonces, cuando el usuario escribe un mensaje, Chat analizará y buscará en su base de datos. En este punto, busca las palabras que tienen más probabilidades de aparecer a continuación, según la lógica, la gramática y el estilo del texto. Finalmente genera una respuesta que intenta ser coherente, relevante e interesante para el usuario.

¿Qué son las indicaciones de ChatGPT?

indicaciones son simples de entender. Se pueden definir como una forma de fomentar o solicitar la opinión del usuario. En la práctica, son palabras, frases o textos que escribes y que sirven para preguntar o decir algo a ChatGPT. 

Usted puede hacer indicaciones de diversa índole, como preguntas, solicitudes o conversaciones. Por ejemplo, si quieres saber más sobre qué indicaciones, puedes hacer un inmediato así: “¿Qué es un inmediato?” y ChatGPT te explicará: 

imagen 5

Imagen: Reproducción/ChatGPT

¿Cuáles son las funciones de ChatGPT?

¿Ya entendiste qué es ChatGPT y cómo funciona a través de indicaciones. Ahora, veamos algunas de las principales funciones que puede realizar: 

Proporciona respuestas

ChatGPT puede proporcionar respuestas a las preguntas de los usuarios y esto incluye una variedad de temas. Puede responder todo en base a información publicada hasta enero de 2022, que fue su última actualización de conocimiento. En otras palabras, después de esta fecha, GPT no tiene acceso, por lo tanto no responde a temas de actualidad

Pero quizás te preguntes “¿Quiénes fueron los últimos 5 campeones de la Copa del Mundo?” y él te responderá: 

imagen 1

Imagen: Reproducción/ChatGPT

Ayuda con la redacción y revisión de textos.

Además, ChatGPT también puede ayudar a redactar y revisar textos de los más diversos tipos. Le ayudará en la forma que describe en el inmediato, ya sea pidiendo consejos, sugerencias o ejemplos de texto. 

Si preguntas “Escribe un poema sobre no-code”, te dará esta respuesta:

imagen 3

Imagen: Reproducción/ChatGPT

Ayuda con el aprendizaje de idiomas.

ChatGPT también puede ayudar a aprender nuevos idiomas, actuando como una especie de traductor o incluso practicando vocabulario. 

Imagina que estás en Francia y quieres comprar un Cuerno. ChatGPT puede ayudarte con esto, solo pregunta "Necesito comprar un Cuerno En Francia, ¿cuál es la mejor forma de realizar un pedido? y él responderá: 

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Imagen: Reproducción/ChatGPT

Proporciona listas de los más diversos.

ChatGPT puede ayudarte con ideas a través de las listas más diversas. Imaginemos que tienes un hijo y quieres ideas de nombres, solo pregúntale “Dame cinco ideas de nombres para niñas” y él responderá: 

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Imagen: Reproducción/ChatGPT

Funciona como un chatbot

Finalmente, ChatGPT puede funcionar como un chatbot, es decir. un robot que habla con los usuarios a través de una interfaz de texto. Imagina que estás aburrido y quieres charlar con un simpático robot. 

Puedes decir "Estoy aburrido GPT, cuéntame un chiste" y él responderá: 

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Imagen: Reproducción/ChatGPT

¿Cuáles son las ventajas de utilizar ChatGPT?

Después de comprender todas sus funciones, es posible que se pregunte "¿cómo puede ChatGPT ser beneficioso para mi vida diaria personal o profesional?". Tenga la seguridad de que le responderemos a continuación:

Permite acceder a infinidad de información.

Como explicamos, ChatGPT tiene acceso a miles de información al instante. Esto puede ser genial para Aprende algo nuevo, ya sea una receta o una investigación profesional. 

Proporciona soporte las 24 horas

También está disponible para los usuarios en cualquier momento del día o de la noche. Así que incluso si eres una persona más activa en las primeras horas de la mañana, no tendrás ningún obstáculo al utilizar ChatGPT. 

Funciona rápidamente

Sin duda, la ventaja que más destaca cuando hablamos de ChatGPT es su velocidad. Esto ayuda mucho con la productividad y la calidad del trabajo. 

Es una herramienta para la educación y el trabajo.

Además de todo esto, ChatGPT puede ser una herramienta que ayude a la educación y al trabajo de los usuarios de varias formas. Por ejemplo, puede usarse para estudiantes que quieran crear un horario de estudio para Enem o por desarrolladores de aplicaciones que buscan respuestas rápidas a un problema. 

¿Cómo puede funcionar ChatGPT en programación sin código?

Si te lanzaste en paracaídas aquí y no sabes nada sobre la programación del no-code, te sugerimos echa un vistazo a nuestro blog y descubre todo sobre esta revolucionaria forma de crear apps. 

Pero, si nos sigues, te mostraremos 3 situaciones en las que ChatGPT puede ser tu aliado a la hora de programa sin codigos

Asistencia en la creación de apps.

Imagina que estás creando tu aplicación, pero para empezar no puedes definir bien tu objetivo. ChatGPT podría ser la ayuda que necesitas para inicia tu proyecto. Además, puede ayudar con ejemplos prácticos de acuerdo con las buenas prácticas de desarrollo de apps.

Automatización de tareas y procesos.

ChatGPT puede ser un gran aliado en creando flujos de trabajo automatizados, que conectan diferentes aplicaciones y servicios, y que realizan acciones de forma rápida e inteligente. Con él podrás, por ejemplo, definir los desencadenantes, condiciones, acciones y resultados de los flujos. 

Análisis de datos y conocimientos

ChatGPT puede realizar análisis de datos sin código utilizando plataformas como Power BI, Tableau, Google Data Studio, etc. Créame, si está organizando datos, GPT puede ser un facilitador de este proceso, brindando buenos perspectivas

¡Descubra la puesta en marcha sin código!

Ahora que sabes todo sobre ChatGPT y cómo puede ser un aliado en la programación no-code, ¿qué tal si comienzas tu viaje al mundo de la programación sin código?

Aquí en No-Code Start-UP encontrarás el mejor y más completo contenido para ayudarte con tus estudios. 
Conozca las diferencias entre herramientas sin código y low code ¡con nuestros artículos y mantente al día con nuestra ola no-code!

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Más artículos sobre puesta en marcha sin código:

La inteligencia artificial ha avanzado rápidamente y Agentes de IA Son la base de esta transformación. A diferencia de los algoritmos simples o los chatbots tradicionales, los agentes inteligentes pueden percibir el entorno, procesar información según objetivos definidos y actuar de forma autónoma, conectando datos, lógica y acción.

Este avance ha impulsado cambios profundos en la forma en que interactuamos con los sistemas digitales y realizamos tareas cotidianas.

Desde la automatización de procesos rutinarios hasta el apoyo a decisiones estratégicas, los agentes de IA han desempeñado roles fundamentales en la transformación digital de empresas, carreras y productos digitales.

¿Qué es un agente de IA?

Para una introducción aún más práctica, consulte la Capacitación de agentes de IA y administradores de automatización de NoCode StartUp, que enseña paso a paso cómo estructurar, desplegar y optimizar agentes autónomos conectados con herramientas como N8N, Make y GPT.

Uno agente de IA es un sistema software que recibe datos del entorno, interpreta esta información de acuerdo a objetivos previamente definidos y ejecuta acciones de forma autónoma para alcanzar dichos objetivos.

Está diseñado para actuar de forma inteligente, adaptándose al contexto, aprendiendo de interacciones pasadas y conectándose a diferentes herramientas y plataformas para realizar diferentes tareas.

Cómo funcionan los agentes de IA generativa

De acuerdo a IBMLos agentes generativos basados en IA utilizan algoritmos avanzados de aprendizaje automático para generar respuestas y decisiones contextualizadas; esto los hace extremadamente eficientes en flujos personalizados y dinámicos.

Los agentes de IA generativa utilizan modelos de lenguaje a gran escala (LLMs), como los de OpenAI, para interpretar el lenguaje natural, mantener el contexto entre interacciones y producir respuestas complejas y personalizadas.

Este tipo de agente va más allá de la simple respuesta reactiva, ya que integra datos históricos, reglas de decisión y acceso a API externas para realizar tareas de forma autónoma.

Operan desde una arquitectura que combina procesamiento de lenguaje natural, memoria contextual y motores de razonamiento lógico.

Esto permite al agente comprender la intención del usuario, aprender de los comentarios anteriores y optimizar sus acciones en función de los objetivos definidos.

Por lo tanto, son ideales para aplicaciones que requieren conversaciones más profundas, personalización continua y autonomía para decisiones prácticas.

Mira el video gratuito de NoCode StartUp y comprende desde cero cómo funciona en la práctica un agente de IA conversacional y automatizado:

Diferencia entre chatbot con y sin tecnología de agente de IA

Aunque los términos «chatbot» y «agente de IA» suelen usarse indistintamente, existe una clara distinción entre ambos. La principal diferencia radica en la autonomía, la capacidad de toma de decisiones y la integración con datos y sistemas externos.

Mientras que los chatbots tradicionales siguen guiones fijos y respuestas predefinidas, los agentes de IA aplican inteligencia contextual, memoria y flujos automatizados para realizar acciones reales más allá de la conversación.

Chatbot tradicional

Un chatbot convencional opera con activadores específicos, palabras clave o flujos simples de preguntas y respuestas. Suele depender de una base de conocimiento estática y carece de capacidad de adaptación o personalización continua.

Su utilidad se limita a realizar diálogos básicos, como responder preguntas frecuentes o reenviar solicitudes al soporte humano.

Agente de IA conversacional

Un agente de IA se construye sobre una base de inteligencia artificial capaz de comprender el contexto de la conversación, recuperar recuerdos previos, conectarse a API externas e incluso tomar decisiones basadas en lógica condicional.

Además de chatear, puede realizar tareas prácticas, como buscar información en documentos, generar informes o activar flujos en plataformas como Slack, Make, N8N o CRM.

Esto lo hace ideal para aplicaciones empresariales, servicios personalizados y automatizaciones escalables.

Para un análisis en profundidad de los conceptos que diferencian las automatizaciones basadas en reglas y los agentes inteligentes, también vale la pena consultar el Documentación oficial del MIT sobre agentes inteligentes.

Comparación: agente de IA, chatbot y automatización tradicional

Para profundizar en la teoría detrás de estos agentes, se abordan conceptos como “agente racional” y “entornos parcialmente observables” en obras clásicas de IA, como el libro Inteligencia artificial: un enfoque moderno, por Stuart Russell y Peter Norvig.

Tipos de agentes de IA

Los agentes de IA se pueden clasificar según su complejidad, grado de autonomía y adaptabilidad. Conocer estos tipos es fundamental para elegir el mejor enfoque para cada aplicación e implementar soluciones más eficientes y adaptadas al contexto.

Agentes reflejos simples

Estos agentes son los más básicos, ya que reaccionan a estímulos inmediatos del entorno según reglas predefinidas. Carecen de memoria y no evalúan el historial de interacciones, lo que los hace útiles únicamente en situaciones con condiciones completamente predecibles.

Ejemplo:un sistema domótico que enciende la luz cuando detecta movimiento en la habitación, independientemente de la hora o las preferencias del usuario.

Agentes basados en modelos

A diferencia de los agentes reflejos simples, estos mantienen un modelo interno del entorno y utilizan la memoria a corto plazo. Esto permite tomar decisiones más informadas, incluso cuando el escenario no es completamente observable, ya que consideran el estado actual y el historial reciente para actuar.

Ejemplo:un robot aspirador que reconoce obstáculos, recuerda zonas ya limpiadas y ajusta su ruta para evitar repetir tareas innecesarias.

Agentes basados en objetivos

Estos agentes trabajan con objetivos claros y estructuran sus acciones para alcanzarlos. Evalúan diferentes posibilidades y planifican los pasos necesarios en función de los resultados deseados, lo que los hace ideales para tareas más complejas.

Ejemplo:un sistema logístico que organiza las entregas en función del menor coste, tiempo y ruta más eficiente, adaptándose a cambios externos, como el tráfico o emergencias.

Agentes basados en utilidades

Este tipo de agente va más allá de los objetivos: evalúa qué acción generará el mayor valor o utilidad entre varias opciones. Es recomendable cuando existen múltiples caminos posibles y el ideal es el que genera el mayor beneficio considerando diferentes criterios.

Ejemplo:una plataforma de recomendación de contenido que evalúa las preferencias del usuario, su agenda, tiempo disponible y contexto para recomendar el contenido más relevante.

Agentes de aprendizaje

Son los más avanzados y tienen la capacidad de aprender de experiencias pasadas mediante algoritmos de aprendizaje automático. Estos agentes ajustan su lógica en función de interacciones previas, volviéndose progresivamente más eficaces con el tiempo.

Ejemplo:un agente virtual de atención al cliente que, a lo largo de las conversaciones, mejora sus respuestas, adapta el tono y anticipa las dudas en función de las preguntas más frecuentes.

Para comprender cómo el uso de la IA se está convirtiendo en un factor clave en la transformación digital global, McKinsey & Company publicó un análisis detallado sobre tendencias, casos de uso e impacto económico de la IA en las empresas.

Casos de uso de agentes de IA
¿Qué son los agentes de IA? Todo lo que necesitas saber (15)

Casos de uso de agentes de IA

Empresas como AbiertoAI han demostrado en la práctica cómo los agentes basados en LLMs son capaces de ejecutar flujos de trabajo completos de forma autónoma, especialmente cuando se integran con plataformas como Zapier, Slack o Google Workspace.

La aplicación de agentes de inteligencia artificial se está expandiendo rápidamente en diversos sectores y nichos de mercado.

Con la evolución de las herramientas y plataformas no-code como N8N, constituir, Dificar y Bubble, la creación de agentes autónomos ya no está restringida a los desarrolladores avanzados y se ha convertido en parte de la realidad de profesionales, empresas y creadores de soluciones digitales.

Estos agentes son especialmente eficaces cuando se combinan con herramientas de automatización, lo que permite flujos de trabajo complejos sin necesidad de código. A continuación, exploramos cómo diferentes industrias ya se benefician de estas soluciones inteligentes.

Marketing y ventas

En el sector comercial, los agentes de IA pueden automatizar todo, desde el primer contacto con los clientes potenciales hasta la generación de propuestas personalizadas.

A través de plataformas como N8N, es posible crear flujos que recopilen datos de formularios, alimenten CRM, envíen correos electrónicos personalizados y rastreen el recorrido del cliente.

Además, estos agentes pueden analizar el comportamiento del usuario y adaptar enfoques de desarrollo en función de interacciones previas.

Servicio y soporte

Las empresas que manejan grandes volúmenes de interacciones se benefician de agentes de IA capacitados según documentos internos, preguntas frecuentes o bases de datos.

Con Dify y Make, por ejemplo, puedes crear asistentes que respondan preguntas en tiempo real, abran tickets automáticamente y notifiquen a los equipos a través de Slack, correo electrónico u otras integraciones.

Educación y formación

En el ámbito educativo, se pueden utilizar agentes para guiar a los estudiantes, sugerir contenidos en función del progreso individual e incluso corregir tareas de forma automatizada.

La automatización ilustrada a continuación muestra cómo se pueden implementar prácticamente los agentes de IA utilizando N8NEn el flujo, tenemos un agente financiero personalizado que conversa con el usuario, accede a una hoja de cálculo de Google Sheets para ver o registrar gastos y responde según una lógica definida, categorías permitidas y validaciones contextuales.

El agente recibe comandos como “Muéstrame mis gastos de la semana” o Registrar un gasto de R$120 en estudios denominados 'Curso de Excel'y realiza todas las acciones automáticamente, sin intervención humana.

Preguntas frecuentes sobre los agentes de IA

¿Qué puedo automatizar con un agente de IA?

Los agentes de IA son extremadamente versátiles y pueden usarse para automatizar todo, desde tareas simples (como responder correos electrónicos y organizar información) hasta procesos más complejos como informes, servicio al cliente, calificación de clientes potenciales e integración entre diferentes herramientas.

Todo depende de cómo esté configurado y a qué herramientas acceda.

¿Cuál es la diferencia entre un agente de IA y un bot de atención al cliente?

Mientras que un bot tradicional responde preguntas basándose en palabras clave y flujos fijos, un agente de IA está entrenado para comprender el contexto, mantener la memoria y tomar decisiones autónomas basadas en la lógica y los datos. Esto le permite tomar medidas prácticas e ir más allá de la conversación.

¿Necesito saber programar para crear un agente de IA?

No. Con herramientas no-code como N8N, Make y Dify, puedes crear agentes sofisticados mediante flujos visuales. Estas plataformas te permiten conectar API, crear lógica condicional e integrar IA sin necesidad de escribir una sola línea de código.

¿Es posible utilizar agentes de IA con WhatsApp?

Sí. Con plataformas como Make o N8N, puedes integrar agentes de IA en WhatsApp mediante servicios de terceros como Twilio o Z-API. De esta forma, el agente puede interactuar con los usuarios, responder preguntas, enviar notificaciones o capturar datos directamente desde la app de mensajería.

¿Por qué aprender a crear agentes de IA ahora?

Capacitación de gerente de agente de IA
Capacitación de gerente de agente de IA

Dominar la creación de agentes de IA representa una ventaja competitiva para cualquier profesional que quiera destacar en el mercado actual y prepararse para el futuro del trabajo.

Al combinar las herramientas no-code con el poder de la inteligencia artificial, es posible desarrollar soluciones inteligentes que transforman las rutinas operativas en flujos automatizados y estratégicos.

Estos agentes son aplicables en diferentes contextos, desde tareas simples como organizar correos electrónicos, hasta procesos más avanzados como generar informes, analizar datos o proporcionar un servicio automatizado con lenguaje natural.

Y lo mejor: todo esto se puede hacer sin depender de programadores, utilizando plataformas accesibles y flexibles.

Empieza hoy con Capacitación de gerente de agente de IA, o profundice su experiencia en automatización con el Curso N8N  para crear agentes con mayor integración y estructura de datos y dar el primer paso hacia la construcción de soluciones más autónomas, productivas e inteligentes para su rutina o negocio.

Lectura adicional

Los LLM (Large Language Models) se han convertido en una de las tecnologías de las que más se habla en los últimos años. Desde el ascenso meteórico de ChatGPT, empresarios, autónomos, profesionales de CLT y personas curiosas por la tecnología están explorando herramientas basadas en IA generativa.

Pero después de todo, ¿por qué es tan importante entender cómo funcionan los LLM en 2025? Incluso si no sabes programar, dominar este tipo de tecnología puede abrir puertas a la automatización, creación de productos digitales y soluciones innovadoras en diversas áreas.

En este artículo explicaremos de forma accesible el concepto, funcionamiento y aplicaciones reales de los LLMs, enfocándonos en aquellos que quieren utilizar IA para generar valor sin depender del código.


¿Qué es un LLM?

¿Qué es un LLM?

LLM significa Modelo de Lenguaje Grande. Se trata de un tipo de modelo de inteligencia artificial entrenado con enormes volúmenes de datos textuales, capaz de comprender, generar e interactuar con el lenguaje humano de forma natural. Algunos ejemplos famosos incluyen:

  • GPT-4 (AI abierta)
  • Claude (Antrópico)
  • Géminis (Google)
  • Mistral
  • Perplejidad IA

Estos modelos funcionan como “cerebros artificiales” capaces de realizar tareas como:

  • Generación de texto
  • Traducción automática
  • Clasificación de sentimientos
  • Resúmenes automáticos
  • Generación de imágenes
  • Servicio automatizado

¿Cómo funcionan los LLM?

En términos simplificados, los LLM se construyen con base en redes neuronales de tipo Transformer. Están entrenados para predecir la siguiente palabra en una oración, basándose en contextos amplios.

Cuantos más datos y parámetros (millones o miles de millones), más potente y versátil será el modelo.

Leer más: Transformers explicados: cara abrazada

Uso de API de LLM propias y propias: ¿qué necesitas realmente?

Para construir su propio LLM se necesita una infraestructura sólida, como almacenamiento vectorial, GPU de alto rendimiento e ingeniería de datos. Por ello, la mayoría de profesionales optan por Utilice LLMs ya preparados a través de API, como los de AbiertoAI, Antrópico (Claude), Adherirse o Google Géminis.

Para aquellos que no programan, herramientas como Make, Bubble, N8N y LangChain le permiten conectar estos modelos a flujos de trabajo, bases de datos e interfaces visuales, todo sin escribir una línea de código.

Además, tecnologías como Tejer y Piña ayudar a organizar los datos en bases vectoriales que mejoran las respuestas de LLM en proyectos que requieren memoria o personalización.

El secreto es combinar las capacidades de los LLM con buenas prácticas en herramientas de diseño, automatización y orquestación rápidas, algo que se aprende paso a paso en Capacitación para administradores de agentes de IA.

Diferencia entre LLM e IA generativa

Aunque están relacionados, no toda la IA generativa es un LLM. La IA generativa abarca varios tipos de modelos, como aquellos que crean imágenes (por ejemplo, DALL·E), sonidos (por ejemplo, OpenAI Jukebox) o códigos (por ejemplo, GitHub Copilot).

Los LLM se especializan en la comprensión y generación de lenguaje natural.

Por ejemplo, mientras que DALL·E puede crear una imagen a partir de un comando de texto, como “un gato surfeando en Marte”, ChatGPT, un LLM, puede escribir una historia sobre ese mismo escenario con coherencia y creatividad.

Ejemplos de aplicaciones prácticas con NoCode

La verdadera revolución de los LLM es la posibilidad de utilizarlos con herramientas visuales, sin necesidad de programar. A continuación se muestran algunos ejemplos:

Crea un chatbot con Dify

Como curso dificarEs posible configurar un chatbot inteligente conectado a un LLM para atención al cliente o incorporación de usuarios.

Automatiza tareas con Make + OpenAI

Nodo Curso de maquillaje Aprenderá a conectar servicios como hojas de cálculo, correo electrónico y CRM a un LLM, automatizando respuestas, ingreso de datos y clasificaciones.

Creación de agentes de IA con N8N y OpenAI

O Curso de agentes con OpenAI Enseña cómo estructurar agentes que toman decisiones basadas en indicaciones y contexto, sin codificación.

Ventajas de los LLM para personas sin conocimientos técnicos

Ventajas de los LLM para personas sin conocimientos técnicos

  • Acceda a inteligencia artificial de vanguardia sin tener que codificar
  • Pruebas rápidas de ideas de productos (MVP)
  • Personalización de servicios con alta percepción de valor
  • Optimización de procesos internos con automatizaciones

LLM y agentes de IA: el futuro de la interacción

El siguiente paso evolutivo es la combinación de LLM y agentes de IA. Los agentes son como “empleados digitales” que interpretan contextos, hablan con API y toman decisiones de forma autónoma. Si quieres aprender a construir tus agentes con IA generativa, el camino ideal es Capacitación para administradores de agentes de IA.

Vivimos en una era en la que ahora los textos, las imágenes y los vídeos pueden ser creados por inteligencia artificial. Pero hay un elemento que está cobrando fuerza como diferenciador competitivo: la voz.

Ya sea en podcasts, videos institucionales, tutoriales o incluso un servicio automatizado, la capacidad de crear voz artificial realista Está cambiando la forma en que las empresas y los creadores se comunican. Y en este escenario, el ElevenLabs IA surge como uno de los protagonistas mundiales.

¿Qué es ElevenLabs?
¿Qué es ElevenLabs AI? La revolución de la voz impulsada por IA 19

¿Qué es ElevenLabs?

O OnceLabs es uno de los sintetizadores de voz neuronales más avanzado del mercado. Con su tecnología Clonación de voz con IA y Texto a voz impulsado por IA, permite crear voces realistas en múltiples idiomas, con entonación natural, pausas dinámicas y matices emocionales sorprendentes.

Características principales:

  • Texto a voz de calidad humana
  • IA conversacional con soporte para agentes interactivos
  • Estudio para edición de audio de larga duración
  • Conversión de voz a texto con alta precisión
  • Clonación de voz (instantánea o profesional)
  • Generación de efectos de sonido (texto a efectos de sonido)
  • Diseño de voz y aislamiento de ruido
  • Biblioteca de voces
  • Doblaje automático en 29 idiomas
  • API robusta para automatizaciones con herramientas como N8N, Make, Zapier e integraciones personalizadas
Preguntas frecuentes de ElevenLabs
¿Qué es ElevenLabs AI? La revolución de la voz impulsada por IA 20

Preguntas frecuentes de ElevenLabs

Descubra más sobre la empresa y las novedades de ElevenLabs directamente en sitio web oficial de OnceLabs y ver el Documentación de la API.

¿ElevenLabs tiene una API?

Sí, ElevenLabs tiene una API completa que le permite integrar la generación de voz con flujos de trabajo automatizados.

Con esto, es posible crear aplicaciones, bots de servicio o herramientas de contenido con audio automatizado.

Descubre el curso Make de NoCode Start Up para aprender a conectar la API de ElevenLabs con otras herramientas.

¿Las voces de ElevenLabs están libres de derechos de autor?

Las voces generadas por IA se pueden usar comercialmente, siempre que respete los Términos de uso de la plataforma y no viole los derechos de terceros al clonar voces reales sin autorización.

¿Es posible utilizar ElevenLabs gratis?

Sí. ElevenLabs ofrece un plan gratuito con 10.000 créditos al mes, que se pueden utilizar para generar hasta 10 minutos de audio de primera calidad o 15 minutos de conversación

Este plan incluye acceso a funciones como Texto a voz, Voz a texto, Estudio, Doblaje automatizado, API e incluso IA conversacional con agentes interactivos.

Ideal para quienes desean probar la plataforma antes de invertir en planes pagos.

¿Cuál es la mejor alternativa a ElevenLabs?

Otras opciones incluyen Descripción, Murf.ai y Jugar.ht. Sin embargo, ElevenLabs ha destacado por su voz natural, funciones avanzadas de edición de audio con IA, integración de API y soporte para múltiples idiomas.

Sus planes pagos comienzan desde US$ 5/mes (Starter) con 30 mil créditos mensuales, y hasta versiones corporativas escalables con múltiples usuarios y millones de créditos.

Consulta todos los planes disponibles en la web de ElevenLabs. Sin embargo, ElevenLabs ha destacado por la naturalidad de su voz y la calidad de su API.

¿Cómo funciona ElevenLabs?

Envías un texto, eliges una voz (o clonas una) y la IA convierte ese texto en audio realista en segundos. Se puede utilizar a través del panel web o mediante API para flujos automatizados.

Ejemplos de uso de ElevenLabs AI en la práctica

1. Narración de vídeos y podcasts

Ideal para creadores que quieren ahorrar tiempo o evitar los costos de locuciones profesionales.

2. Servicio automatizado con voz humana

Convierta a los bots fríos en asistentes de voz realistas y empáticos.

3. Generar tutoriales y capacitaciones con audio

Las empresas y los profesionales de CLT pueden crear materiales internos más atractivos.

4. Aplicaciones que “hablan” con el usuario

Con herramientas como Bubble, FlutterFlow o WebWebEs posible integrar voz IA en apps.

Cómo integrar ElevenLabs con herramientas NoCode

Herramientas sin código
¿Qué es ElevenLabs AI? La revolución de la voz impulsada por IA 21

API de N8N + ElevenLabs

Le permite automatizar la generación de voz basada en datos dinámicos utilizando transmisiones visuales en N8N. Es ideal para crear procesos como respuestas de servicio al cliente de audio, actualizaciones de voz automatizadas y más.

Descubre el curso N8N de NoCode Start Up

Agentes de OpenAI + ElevenLabs

Con el uso de Agentes de IAEs posible crear sistemas que respondan a la voz, como un asistente virtual que habla con el cliente basándose en una instrucción dinámica.

Vea el curso de Agentes con OpenAI

Burbuja/FlutterFlow + ElevenLabs

Utilice la API para insertar audio en su apps con activadores de interacción o eventos dinámicos.

ElevenLabs y NoCode: abren la puerta a la creación de experiencias con IA de voz

La voz generada por IA ya es una realidad poderosa, accesible y llena de potencial. ElevenLabs no es solo una herramienta, sino un motor para crear experiencias inmersivas, automatizadas y más humanas.

Si quieres aprender a integrar estas posibilidades con herramientas NoCode e IA, Inicio de NoCode tiene los caminos ideales:

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