Natasha Anello
Head of Marketing en Coderhouse
Inteligencia Artificial y Data
Qué son los agentes de IA y cómo crear el tuyo desde cero
Publicado el
29 de octubre de 2025
Los agentes de IA son entidades virtuales capaces de actuar de forma autónoma para alcanzar objetivos específicos en entornos virtuales o del mundo real. En este artículo, aprenderemos qué son los agentes de IA y cómo crear uno desde cero, explorando ejemplos prácticos y brindando recomendaciones clave para su desarrollo.
¿Por qué es importante?
Los agentes de IA permiten automatizar tareas repetitivas y complejas.
Pueden mejorar la eficiencia operativa al realizar acciones de manera autónoma.
Facilitan la toma de decisiones basadas en datos y patrones identificados.
Son fundamentales en el desarrollo de tecnologías futuristas como vehículos autónomos o asistentes virtuales.
Antes de empezar
Para crear tu propio agente de IA desde cero, es importante contar con conocimientos básicos de programación en lenguajes como Python y conceptos de inteligencia artificial. Te recomendamos realizar los siguientes cursos de Coderhouse:
Guía paso a paso
Define el propósito y objetivos de tu agente de IA.
Elige el tipo de agente que deseas crear: reactivo, basado en modelos, basado en objetivos o basado en aprendizaje profundo.
Selecciona las herramientas y tecnologías a utilizar, como TensorFlow, PyTorch o Dialogflow, según el tipo de agente seleccionado.
Desarrolla el código del agente, definiendo sus comportamientos, acciones y relaciones con el entorno.
Entrena el agente utilizando conjuntos de datos relevantes y ajusta sus parámetros para mejorar su desempeño.
Evalúa el agente mediante pruebas exhaustivas y optimiza su funcionamiento según los resultados obtenidos.
4 ejemplos prácticos
Creación de un agente de recomendación de películas utilizando aprendizaje automático.
Desarrollo de un agente conversacional para atención al cliente en sitios web.
Implementación de un agente de juego inteligente capaz de aprender y mejorar su estrategia.
Creación de un agente de trading automatizado basado en análisis predictivo.
Buenas prácticas y errores comunes
Al desarrollar agentes de IA, es importante seguir buenas prácticas como documentar el proceso, utilizar datos de calidad y realizar pruebas rigurosas. Entre los errores comunes se encuentran el sobreajuste de modelos, la falta de diversidad en los datos de entrenamiento y la falta de actualización continua del agente.
Conclusión
Los agentes de IA representan una oportunidad fascinante para automatizar tareas, mejorar la eficiencia y potenciar la innovación en diversos campos. Crear tu propio agente de IA desde cero te permitirá explorar todo el potencial de esta tecnología y desarrollar soluciones creativas y efectivas.
Cursos de Coderhouse
FAQs
¿Qué es un agente de IA?
Un agente de IA es una entidad virtual capaz de actuar de forma autónoma para lograr objetivos específicos.
¿Qué tipos de agentes de IA existen?
Existen agentes reactivos, basados en modelos, basados en objetivos y basados en aprendizaje profundo.
¿Cómo se entrena un agente de IA?
Un agente de IA se entrena utilizando conjuntos de datos relevantes y ajustando sus parámetros a través de algoritmos de aprendizaje automático.
¿Cuál es la importancia de los agentes de IA?
Los agentes de IA son fundamentales para automatizar tareas, mejorar la eficiencia operativa y facilitar la toma de decisiones basadas en datos.
¿Cuáles son las herramientas recomendadas para desarrollar un agente de IA?
Algunas herramientas recomendadas son TensorFlow, PyTorch y Dialogflow, dependiendo del tipo de agente a crear.
¿Cuáles son los errores más comunes al desarrollar agentes de IA?
Errores comunes incluyen sobreajuste de modelos, falta de diversidad en los datos de entrenamiento y falta de actualización del agente.
Fuentes y referencias
Sobre el autor
Director de Marketing con más de 10 años de experiencia liderando equipos, impulsando la transformación digital y ejecutando estrategias de crecimiento. Sólida trayectoria en el ecosistema Fintech y de Startups, con roles clave en empresas como Flybondi, Blockchain.com, Simplestate, SeSocio y Coderhouse. Especialista en Growth Marketing, Branding y Expansión de Mercados, con un fuerte enfoque en métricas como ROI, ROAS y análisis de KPIs.
