Agentes IA: el error que te cuesta tiempo y dinero
El 80% de los desarrolladores configura agentes de IA como si fueran chatbots glorificados, según Anson Biggs. El resultado: tareas simples tardan el doble y los costos de API se disparan.
Por qué importa
Usar agentes sin una arquitectura adecuada es como tener un asistente que pregunta qué hacer en cada paso. En lugar de ahorrar tiempo, lo desperdicias en microgestionar.
Biggs señala que el error fundamental es tratar a los agentes como cajas negras que resuelven todo, cuando en realidad necesitan instrucciones explícitas y límites claros para funcionar eficientemente.
Qué dice el contexto
- Los agentes mal configurados generan entre 3 y 5 veces más llamadas a la API de las necesarias, según el artículo de Biggs.
- El 90% de los problemas de rendimiento se deben a prompts vagos o a la falta de herramientas especializadas.
- Biggs recomienda dividir tareas complejas en subagentes con roles específicos, en lugar de un solo agente todoterreno.
- Los agentes que intentan "adivinar" la intención del usuario fallan en el 40% de los casos, según datos compartidos en Hacker News.
- Empresas que adoptaron la arquitectura de subagentes reportaron una reducción del 60% en tiempo de ejecución.
Lo que puedes hacer
- Divide y vencerás: en lugar de un agente que haga todo, crea agentes pequeños para tareas específicas (leer correo, resumir, programar).
- Define límites explícitos: indica qué puede y qué no puede hacer cada agente. Por ejemplo: "Este agente solo responde preguntas sobre ventas, no sobre soporte técnico".
- Mide y ajusta: monitorea el número de llamadas a la API por tarea. Si supera las 3, probablemente tu agente necesita más instrucciones.
