La curiosidad es lo que te hace bueno usando la IA

Antes de los agentes, creaba automatizaciones con IA en n8n. No te quedaba otra que entender qué estaba pasando, porque habías construido cada paso por tu cuenta.

Añades un nodo. Lo ejecutas. Recibes una carga JSON. La examinas y asignas sus claves al siguiente paso: este campo va en el prompt del sistema, aquel en el mensaje del usuario, y este otro define la estructura de la respuesta para que puedas usar sus claves tres pasos más adelante.

Se tarda en configurarlo, pero te enseña de todo. Al final tienes una imagen muy clara de lo que es realmente una llamada a la IA: un paso, con una entrada que has elegido, un prompt que has escrito y una salida con la que tienes que hacer algo.

Lo que eso te obligaba a hacer bien

Un caso real. Una incidencia con comentarios sobre el producto llega mediante un webhook. Pasas el texto a un modelo cuya única tarea es clasificarlo: ¿es un error?, ¿es urgente? Lees la respuesta y, si es urgente, la envías a una notificación de Slack con un resumen de dos líneas para que el equipo esté al tanto.

Tres pasos sencillos. Cada uno con su propio prompt. Y cada prompt incluye solo lo que necesita ese paso.

Nadie le da al modelo toda la empresa y cruza los dedos. No podías hacerlo, la herramienta no te lo permitía.

Los agentes acabaron con todo eso

Ahora abro Claude Code y le planteo el problema. Lee mis archivos, llama a las herramientas que tengo conectadas y decide por su cuenta qué hacer a continuación. Funciona para casi cualquier cosa, y precisamente por eso merece la pena usarlo.

Pero también oculta todos los conceptos anteriores. Además, en algunas configuraciones carga las descripciones de todas las herramientas de todos los conectores antes siquiera de que preguntes nada. Eso supone gastar muchos tokens en capacidades que hoy no vas a utilizar.

Por qué debería importarte, aunque nunca lances un producto

Si no revisas lo que pasa, hay dos cosas que se resienten.

Tu presupuesto. Si para el miércoles ya te has gastado los tokens de toda la semana, el problema del jueves y el viernes lo creaste el lunes.

Tu ritmo de trabajo. Si cada respuesta tarda quince minutos, dejas de iterar. Escribes una instrucción, te pones a otra cosa, vuelves, ves que se ha desviado y empiezas de nuevo. El coste no son esos quince minutos, sino que solo puedes hacer cuatro intentos al día.

También importa el modelo que usas. La mayoría usamos uno grande para todo, aunque en más de la mitad de las tareas uno más pequeño respondería igual de bien, más rápido y por menos dinero. La regla general se mantiene: los modelos pequeños son más baratos y rápidos; los más inteligentes, más lentos y caros. Saber qué modelo conviene para cada parte de tu trabajo puede ahorrarte mucho dinero.

Y si lanzas un producto, no es un detalle menor

Si eres tú quien está al teclado, que una tarea tarde diez o doce minutos viene a ser lo mismo. Ya la revisarás más tarde.

Pon lo mismo delante de un cliente y las cifras significan otra cosa. Alguien sube un archivo, el mapeo automático tarda veinticinco segundos y listo. No cuatro minutos. Veinticinco segundos.

Me encontré con la versión más evidente de esto al crear Lookio. Entre recibir una respuesta en cinco segundos y recibirla en nueve, una encaja en un widget de chat y la otra no. Entre pagar un céntimo por respuesta y nueve céntimos, mi margen es del 85% o del 40%, y eso determina cuánto puedo cobrar.

El mismo modelo, el mismo producto. La diferencia estaba en cómo se había montado.

Qué significa, en la práctica, tener curiosidad

Puede que nunca hayas creado la versión de n8n. Aun así, puedes aprender casi todo eso del agente que ya utilizas.

Lee la lista de herramientas que ofrece una integración

Cuando conectas algo, la plataforma suele mostrarte todas las herramientas disponibles, con su nombre y una descripción. Échale un vistazo. En dos minutos aprenderás más sobre lo que puede hacer esa integración que en una semana de preguntas.

Si la integración con tu CRM no tiene una herramienta para eliminar contactos y pasas diez minutos insistiendo al agente para que borre uno, no es que sea perezoso. Esa función no existe y no puede inventársela.

También puedes preguntarle directamente:

Enumera todas las herramientas que ofrece esta integración. Para cada una: su nombre,
qué hace y si la usarías para lo que voy a pedirte.
Señala cualquier cosa que dé por hecha y que en realidad no esté disponible.

Haz clic en las llamadas a herramientas

A partir de tu mensaje, el agente elige entre varias opciones: llamar a una herramienta, escribirte una nota intermedia sobre lo que va a hacer o responderte y detenerse. Después lee lo que recibe y vuelve a elegir. Ese es el ciclo.

En Claude Code puedes hacer clic en cualquiera de esas llamadas para ver qué hay dentro.

Abre unas cuantas llamadas y la magia desaparece, para bien. El agente no se inventa nada. Lee lo que le ha devuelto una herramienta, igual que lee un archivo, y decide qué hacer con ello.

Pregúntale cómo piensa hacerlo antes de que empiece

Imagina que le pides un MP4 creado a partir de código, no de imágenes grabadas. Pregúntale cómo piensa hacerlo.

Te dirá que escribe HTML y CSS para la animación, la renderiza en un navegador sin interfaz gráfica, graba los fotogramas y los codifica en un vídeo.

Ahora ya sabes algo útil. Ya tienes HTML: el código con el que está hecha tu web, que incluye tus fuentes y colores. Así que puedes hacer la siguiente pregunta: ¿puedes reutilizar los estilos de mi web para que el vídeo se parezca a ella?

No se te habría ocurrido preguntarlo una hora antes. Entender el proceso fue lo que hizo surgir la idea.

Antes de empezar: ¿cómo piensas hacerlo? ¿Qué herramientas vas a usar, en qué
orden y qué resultado dará cada paso? Todavía no escribas código.

Pide tres opciones, no una

Una será rápida de desarrollar, pero rígida. Otra tardará más, pero aceptará cualquier entrada que le des. La tercera estará a medio camino.

Si lo dejas a su aire, un agente elige la solución más sencilla que funciona. Es una buena opción por defecto, pero a menudo no es lo que quieres. Cuestionarla solo cuesta un mensaje.

Dame tres formas de hacerlo y las ventajas e inconvenientes de cada una:
cuánto se tarda en desarrollarla, cómo puede fallar y cuánto cuesta
mantenerla. Dime cuál elegirías y por qué.

Pregunta qué llevó más tiempo y qué le faltaba

Después de una tarea costosa, pregunta qué pasos llevaron más tiempo y si tenía las herramientas adecuadas para hacerla.

Aquí es cuando descubres que estaba compensando esa carencia. Pídele que recopile datos de empresas en LinkedIn y, si no tiene una herramienta para hacerlo, improvisará algo lento y poco fiable. Dale un servicio de extracción de datos de verdad, como Apify, y todo se reduce a una sola llamada.

Lo hice con el renderizado de mis propios vídeos. Pregunté si se podía acelerar la codificación. Pasó de quince minutos a tres. El resultado era el mismo. Eso me cambió el día, porque hacer cinco iteraciones dejó de ocuparme toda la tarde.

Ya está. Ahora repasa cómo lo has hecho: ¿qué pasos llevaron más
tiempo?, ¿en qué momento tuviste que apañártelas porque te faltaba una
herramienta y qué harías de otra manera? Prueba la versión mejorada y
dime qué ha cambiado y cuánto.

Prueba con tres antes de lanzarte a por doscientos

Antes de poner a un agente a analizar a 200 competidores, pídele que lo haga con 3. Después, pregunta qué fue difícil de conseguir, qué llevó demasiado tiempo y en qué tuvo que hacer suposiciones.

Así podrás corregir el proceso cuando aún sea barato hacerlo. A veces basta con darle una herramienta que no tenía. Otras, solo hay que formularlo de otra manera.

Antes de hacerlo con los 200, hazlo con 3. Después, dime qué ha
funcionado, qué no y qué cambiarías. Si ayuda, repite el proceso con
esos 3 hasta tres veces. Cuando estés satisfecho con el método, explícame
cómo funciona y espera a que te dé el visto bueno antes de hacerlo con
los otros 197.

En qué se traduce todo esto

Cada una de estas preguntas lleva un minuto y te devuelve una pieza del panorama que las herramientas habían dejado de mostrarte.

Con el tiempo, dejas de entregar todo el problema y cruzar los dedos. Más o menos sabes qué hay detrás, así que haces mejores preguntas, detectas antes las respuestas equivocadas aunque suenen convincentes y reconoces patrones que ya habías visto en tareas completamente distintas.

Esto último es lo que no me esperaba. La mayoría de mis mejores ideas del último año surgieron de entender cómo funcionaba algo y darme cuenta de que podía aplicarlo en un ámbito completamente distinto.

Reserva un espacio para probar cosas

Tengo una carpeta llamada duv-lab. Su archivo AGENTS.md explica en una línea para qué sirve: es un laboratorio, nada de lo que contiene es para producción y hay que contar con cierto desorden en los bordes.

En la raíz hay algunas cosas listas para no tener que configurarlas de nuevo: una clave de OpenRouter para probar modelos y credenciales de Cloudflare para poder poner cualquier cosa en línea en un minuto.

Después, una subcarpeta por idea, cada una independiente y eliminable con rm -rf sin romper nada más. Crear imágenes pintando solo con JavaScript. Desmontar un modelo que devuelve probabilidades en lugar de texto. Animar un vídeo mediante código.

La idea es que no haya nada en juego. No hay nada que romper ni nada que justificar. La semana pasada grabé la pantalla de algo que alguien había publicado, solté el vídeo en una carpeta nueva y pregunté: si te pidiera que crearas esto, ¿cómo lo harías y podrías probarlo de tres maneras?

Necesitas un sitio así. Un lugar donde puedas equivocarte rápido, sin que afecte al trabajo que de verdad tienes que entregar.