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Las mejores herramientas para crear agentes de IA

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Tiempo estimado de lectura: 13 minutos

¿Cómo sería si pudieras crear agentes ¿IA sin ser un experto en programación? ¿Qué pasaría si os dijera que las herramientas No-Code están haciendo esto posible, haciéndoles la vida más fácil a aquellos que no pertenecen al ámbito técnico?

Así es, no necesitas ser programador para entrar en el mundo de la IA.

En este artículo, nos sumergiremos en el fascinante mundo de los agentes de IA y le mostraremos cómo puede usarlos, incluso sin conocimientos técnicos avanzados.

Exploremos herramientas que sean amigables tanto para principiantes como para profesionales más experimentados. Además, destacaremos la diferencias cruciales entre agentes de IA y chatbots, ayudándote a elegir la mejor opción para tu proyecto.

Prepárate para descubrir cómo potenciar tus iniciativas con tecnología de punta, de forma sencilla y efectiva. ¿Tienes curiosidad? Continúe leyendo y aprenda todo sobre este apasionante tema.

Melhores ferramentas para criar Agentes de IA (sem programar)

Categorías de herramientas sin código para IA

La creación de agentes de inteligencia artificial (IA) se ha vuelto más fácil con el avance de las herramientas No-Code.

Estas herramientas son ideales para aquellos que no tienen conocimientos técnicos profundos en programación, pero quieren crear un producto innovador. Entendamos cómo estas herramientas pueden ser útiles y accesibles.

Herramientas de procesamiento del lenguaje natural (PLN)

Son esenciales para que los agentes de IA comprendan y reaccionen al lenguaje humano.

Con estas herramientas, puedes crear sistemas que interactúen con los usuarios y los comprendan de forma natural. Imagina desarrollar un asistente virtual que responda las preguntas frecuentes de los clientes, como Chatbase o utilizando GPT-4o, el último modelo de OpenAI.

GPT-4o es gratuito y ofrece capacidades multimodales, permitiendo interacciones vía texto, voz e imagen, brindando un servicio al cliente más eficiente y humanizado.

Herramientas de desarrollo de flujo de conversación

¿Cuál es la mejor herramienta de automatización para WhatsApp?
Las mejores herramientas para crear agentes de IA 4

Fácil e intuitivo (ideal para principiantes)


ManyChat:Ofrece una interfaz intuitiva con un editor visual de arrastrar y soltar, ideal para principiantes. Permite crear chatbots para Facebook Messenger, WhatsApp, SMS y correo electrónico. Tiene un plan gratuito con funciones básicas y planes pagos desde US$$15/mes. ​

Landbot:Plataforma visual que permite crear chatbots para la web, WhatsApp y Facebook Messenger. Proporciona plantillas listas para usar y lógica condicional. Tiene un plan gratuito con 100 chats/mes y planes de pago desde 40€/mes. ​

Wati:Especializado en automatización para WhatsApp, permite crear chatbots sin código con flujos lógicos intuitivos. Ofrece una prueba gratuita de 7 días. ​

Moderadamente intuitivo (requiere algo de experiencia)


Chatfuel:Permite crear chatbots para Facebook Messenger, WhatsApp e Instagram. Ofrece plantillas listas para usar e integración de IA. Tiene un plan gratuito con funciones limitadas y planes pagos desde US$14T15/mes. ​

Creador de chatbots de HubSpot:Integrado con HubSpot CRM, permite crear chatbots para calificación de leads y atención al cliente. Ofrece un plan gratuito con funcionalidades básicas y planes de pago con funcionalidades avanzadas. ​

Avanzado (recomendado para usuarios con experiencia técnica)


Botpress:Plataforma de código abierto que te permite crear chatbots altamente personalizables. Requiere conocimientos técnicos para su configuración e implementación. Tiene un plan gratuito con funciones básicas y planes de pago con funciones avanzadas. ​

Flujo de voz:Centrado en la creación de asistentes de voz complejos y chatbots, ofrece una interfaz visual para diseñar flujos de conversación. Tiene un plan gratuito con funciones limitadas y planes de pago para funciones avanzadas.

Plataformas de generación de modelos de IA personalizados

Las mejores herramientas para crear agentes de IA
Las mejores herramientas para crear agentes de IA 5

Estas plataformas le permiten crear modelos de IA adaptados específicamente a las necesidades de su proyecto.

Por ejemplo, con servicios como Azure Machine Learning o Google AutoML, puedes entrenar modelos para predecir tendencias del mercado o comportamientos de los consumidores sin ser un experto en datos.

El uso de herramientas No-Code para desarrollar agentes de IA no solo ahorra tiempo, sino que también democratiza la tecnología.

Elegir la herramienta adecuada puede ser un cambio radical para su proyecto o negocio. Por eso, es importante entender qué ofrece cada uno y cómo puede alinearse con tus objetivos.

Esta flexibilidad y accesibilidad son las grandes ventajas de las herramientas No-Code en la era digital.

Langchain: una herramienta central para agentes de IA

La inteligencia artificial (IA) está cambiando la forma en que interactuamos con la tecnología.

Hoy en día, con las plataformas No Code, no es necesario ser desarrollador para crear un agente inteligente. Estas herramientas simplifican el proceso, haciéndolo accesible para todos.

Una de las herramientas más interesantes es la Cadena Lang. Le permite a cualquiera construir un chatbot sin tener que escribir código.

Esto es ideal para pequeñas empresas o para cualquier persona que simplemente quiera automatizar las respuestas en las redes sociales.

Otras herramientas como Dante, Zia, Defy y Synthflow también son populares. Ofrecen una variedad de características que pueden ayudar a todos, desde el usuario ocasional hasta el desarrollador más experimentado.

Por ejemplo, Dante es perfecto para principiantes que quieren crear algo simple rápidamente.

Hablando concretamente de chatbots, destacan herramientas como Type bot, ManyChat, Botpress, Voice Flow y Laila. Permiten crear bots que no sólo responden automáticamente, sino que también aprenden y se adaptan con el tiempo.

Imagine tener un asistente virtual que aprende de las conversaciones y mejora con cada interacción. ¡Esto es posible con estas herramientas!

Es importante comprender la diferencia entre un simple chatbot y un agente de inteligencia artificial más sofisticado.

Elegir la herramienta adecuada puede impacta significativamente la calidad y la eficiencia de tu proyecto. Un buen agente inteligente puede ahorrar tiempo, reducir costes y mejorar la experiencia del usuario.

Entonces, si está pensando en construir su propio agente inteligente, considere sus necesidades y elija la herramienta adecuada. Las posibilidades son enormes y las herramientas están al alcance de todos.

Con un poco de creatividad y las plataformas adecuadas, puedes transformar la forma en que interactúas con tus clientes o seguidores.

Herramientas específicas para la creación de agentes de IA

YouTube video player

Elegir las herramientas adecuadas para crear agentes de inteligencia artificial puede marcar la diferencia en su proyecto.

Estas son algunas de las mejores plataformas que pueden ayudar tanto a principiantes como a profesionales experimentados a desarrollar soluciones inteligentes de manera efectiva:

  • dante – Ideal para principiantes: Si estás empezando y quieres experimentar con la creación de agentes de IA, Dante es una excelente opción. Tiene una interfaz fácil de usar y viene con varias configuraciones listas para usar, lo que simplifica enormemente el proceso de desarrollo.
  • zaya - Aprendizaje continuo: Esta plataforma es conocida por comprender verdaderamente las necesidades de los usuarios. Con Zaia, cada interacción ayuda a mejorar las respuestas y recomendaciones, gracias a su sistema de aprendizaje continuo, volviéndose cada vez más preciso y útil.
  • Chatvolt – Ideal para empresas que buscan un servicio eficiente adaptado a sus datos, Chatvolt utiliza modelos avanzados como ChatGPT y otros 39 LLM para reducir los costos operativos y optimizar la experiencia del cliente con agentes de IA altamente personalizables.
  • Dificar – Análisis Predicativo: Para proyectos más complejos que requieren análisis predictivo y optimización de procesos, Dify es la elección correcta. Ofrece herramientas avanzadas de integración de datos y aprendizaje automático, lo que le permite crear agentes que pueden predecir tendencias y optimizar operaciones.
  • Flujo sintético – Centrarse en la interacción: Si tu proyecto necesita un agente que interactúe naturalmente con los usuarios, Synthflow es ideal. Combina el procesamiento del lenguaje natural con la creación de flujo conversacional, creando una experiencia de usuario dinámica y atractiva.

Se eligieron estas herramientas porque ofrecen soluciones variadas y adaptables, dependiendo de las necesidades de cada proyecto.

Elegir la herramienta correcta es crucial para el éxito de su agente de IA, ya que cada uno tiene características distintivas que pueden beneficiar a diferentes tipos de proyectos. Por ejemplo, si necesitas algo simple y fácil de usar, elige Dante.

Para necesidades de aprendizaje y adaptación continua, Zaia o Chatvolt pueden ser la mejor opción. ¡Recuerde que un buen proyecto comienza con la elección correcta de herramientas!

Agentes de IA versus chatbots: comprenda las diferencias

Comprender la diferencia entre chatbots y agentes de IA puede ayudarle a elegir mejor la tecnología para su proyecto. ¡Simplifiquemos esto!

chatbots Son como asistentes automáticos que siguen un guión. Son ideales para tareas sencillas, como responder preguntas frecuentes o programar una cita.

Imagina que le preguntas a un chatbot sobre el horario de apertura de una tienda y éste responde rápidamente con la información programada.

Ya el Agentes de IA Son más bien asistentes personales inteligentes. Aprenden de cada interacción y mejoran sus respuestas con el tiempo.

Si buscas una experiencia más personalizada, donde el sistema reconozca tus gustos y preferencias, un agente de IA es la mejor opción.

Por ejemplo, mientras que un chatbot puede darle una respuesta estándar sobre una receta de pastel, un agente de inteligencia artificial puede sugerir ajustes a la receta en función de lo que aprendió sobre sus preferencias pasadas o restricciones dietéticas. Esto muestra cómo los agentes de IA pueden ser más adaptables y afables.

Si tu objetivo es simplemente informar o responder preguntas sencillas, un chatbot puede ser suficiente. Pero si buscas ofrecer una experiencia única y personalizada para cada usuario, un agente de IA puede ser la mejor opción.

Evalúa tus necesidades y ve qué tecnología se adapta mejor para ofrecer el mejor servicio a tus usuarios.

Recuerde, la elección entre un chatbot y un agente de IA puede definir el nivel de satisfacción de su usuario con la interacción. Elige la tecnología que mejor se adapte a tu objetivo y ofrezca una experiencia destacable y eficiente.

Arquitectura de software: creación de aplicaciones inteligentes

Cuando se trata de crear aplicaciones de inteligencia artificial (IA), la arquitectura software es la base que mantiene todo unido. Es como el esqueleto de un edificio: si no está bien diseñado, el edificio no se mantendrá en pie.

Para que un agente de IA funcione bien, necesita un marco que lo respalde de manera eficiente, garantizando no solo su funcionamiento ahora, sino también su evolución futura.

Hay algunos puntos clave que debe considerar al diseñar esta arquitectura:

  • Organización de datos: Imagine que los datos son el combustible de su agente de IA. Si este combustible no está bien organizado, el agente no podrá desempeñarse bien. Una base de datos bien estructurada permite al agente encontrar rápidamente lo que necesita, haciendo todo el proceso más ágil y eficiente.
  • Procesos claros: Es fundamental tener una visión clara de cómo funcionará el proceso de cada agente, desde la recopilación de datos hasta la interacción del usuario. Esto ayuda a evitar errores y garantiza que el agente siempre sepa qué hacer en cada situación.
  • Integración con otros servicios: Hoy en día, un agente de IA rara vez trabaja solo. Necesita comunicarse con otras aplicaciones y servicios. Una arquitectura flexible facilita esta integración, permitiendo que su agente se adapte y utilice recursos de otros sistemas para mejorar su rendimiento.
  • Elección de algoritmos: Los algoritmos son el corazón de su agente de IA. Elegir los más adecuados e implementarlos correctamente es fundamental para que tu agente pueda aprender y adaptarse con el tiempo, mejorando su precisión y eficiencia.

Además de estos elementos, es importante pensar en la escalabilidad y adaptabilidad de su arquitectura. Esto significa diseñar no sólo teniendo en cuenta las necesidades actuales, sino también las futuras.

Un agente de IA que pueda crecer y adaptarse con el tiempo es mucho más valioso, ya que puede seguir siendo útil a medida que surgen nuevas tecnologías y requisitos.

Por lo tanto, una arquitectura bien planificada no es sólo un detalle técnico; Es lo que permite que su aplicación de IA realmente ofrezca resultados y siga siendo relevante en el mercado.

Invertir tiempo y recursos en esta base le ahorrará muchos dolores de cabeza y garantizará que su proyecto de IA sea un éxito.

Revolucionando la creación de software con IA

Cómo se utiliza la IA en el desarrollo de software
Las mejores herramientas para crear agentes de IA 6

En este artículo, exploramos cómo la inteligencia artificial está cambiando la forma en que creamos software, especialmente con la ayuda de herramientas sin código.

Viste la diferencia entre los agentes de IA y los chatbots, descubriste herramientas para desarrollar agentes sin tener que codificar y comprendiste la importancia de la arquitectura software.

Ahora, con este conocimiento, podrás dar vida a tus ideas, creando proyectos más inteligentes y eficientes.

¿Listo para usar lo que aprendiste?

Las herramientas sin código no solo simplifican la creación de agentes de IA, sino que también abren la puerta a una innovación infinita.

No necesitas ser un experto en programación para llevar tus ideas al mundo digital.

Ahora que ya tienes el conocimiento y las herramientas, ¿qué tal empezar a crear? La tecnología No-Code está aquí para facilitarte el trabajo y ampliar tus posibilidades.

Con NoCode StartUp tienes todo lo que necesitas para convertir tus ideas en realidad. Ingresa a nuestro curso NocodeIA y aprende a utilizar el mejor Nocode del mundo con Inteligencia Artificial.

Lectura adicional:

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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:

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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 13

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 17

¿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 18

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 19

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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