¿Cuál debe ser el primer paso al construir un agente de inteligencia artificial?

Tiempo estimado de lectura: 5 minutos

Conclusiones clave

• Definir el propósito y alcance es el primer paso fundamental para construir un agente de IA.
  
• Este paso guía todo el diseño, desarrollo y evaluación del agente.
  
• Facilita la elección de tecnologías y datos apropiados.
  
• Permite alinear la solución con las necesidades del usuario y los objetivos del negocio.
  
• Sin este paso, los siguientes avanzan a ciegas: recolección de datos, selección de frameworks y pruebas.
  
• La planificación clara desde el inicio ahorra tiempo y recursos.

En la imparable era de la inteligencia artificial, es fundamental comprender los pasos elementales para construir un agente de IA exitoso. Pero, ¿cuál es el paso inicial indispensable?

¿Por qué empezar por el propósito y el alcance?

Como lo destacan fuentes líderes como Salesforce y Dragalo, el primer paso al crear un agente de inteligencia artificial es definir el propósito y el alcance del agente.

• ¿Qué problema resolverá el agente?
  
• ¿Qué tareas automatizará o asistirá?
  
• ¿A qué usuarios va dirigido?
  
• ¿En qué entorno operará?
  
• ¿Cuál será el resultado de éxito?

«Sin objetivos claros, todo esfuerzo de IA va a la deriva.» El propósito define no solo el qué, sino también el cómo y el para quién.

Por ejemplo, si el agente debe funcionar como un asistente de investigación que resume documentos extensos, las necesidades técnicas y de datos serán totalmente distintas a las de un bot de programación que gestiona calendarios.

Pasos siguientes tras definir el propósito

• Elegir tu lenguaje de programación y configurar el entorno
  Python es ampliamente recomendado por su facilidad, comunidad y frameworks para IA (aquí, aquí, aquí).


• Reunir y preparar datos relevantes
  Recoge ejemplos del mundo real en el que tu agente operará (aquí).


• Elegir frameworks y herramientas
  LangChain, LangGraph y CopilotKit ofrecen componentes listos para agentes de IA (aquí, aquí).


• Configurar APIs y claves
  Muchos agentes usan servicios externos como OpenAI o Google Search para potenciar respuestas (aquí, aquí).


• Desarrollar de forma iterativa
  Construir, probar, refinar y escalar el agente en base al feedback (aquí).

Para principiantes, algunos recomiendan primero aprender Python (aquí, aquí), pero en contextos profesionales, la definición de propósito siempre prevalece.

Ejemplo práctico de definición de propósito

Supongamos que tu objetivo es crear un agente que ayude a programadores a gestionar incidencias técnicas en tiempo real. Una definición clara podría ser:

Esta formulación determina:

• Qué tipo de datos necesitas recolectar
  
• Qué APIs conectar (Slack, Jira, documentación interna)
  
• Qué tipo de evaluaciones realizar
  
• Criterios de éxito y experiencia de usuario

Preguntas frecuentes

• ¿Por qué no empiezo directo a programar?
  
• ¿Cómo sé si he definido bien el propósito?
  
• ¿Puedo ajustar el propósito durante el desarrollo?

En resumen, el primer y más importante paso para construir un agente de IA es definir el propósito y alcance (fuente). Todos los pasos técnicos, como seleccionar herramientas y recolectar datos, fluyen de esa decisión inicial (leer más). Recuerda: quien comienza con claridad, avanza con seguridad.