Trabajando con agentes de IA: entre el potencial y la realidad
📅 04/2026
Hace poco asistí a un taller práctico sobre inteligencia artificial centrado en el uso de agentes y herramientas como OpenCode.
El enfoque fue bastante directo: entender qué es un agente de IA y ponerlo en práctica creando un pequeño proyecto desde cero.
¿Qué es un agente de IA?
Durante la introducción se explicó que un agente no es solo un modelo de lenguaje, sino un sistema capaz de ejecutar acciones: manipular archivos, ejecutar comandos o interactuar con servicios externos.
Esto cambia bastante la perspectiva, ya que no se trata solo de generar texto, sino de automatizar tareas reales dentro de un entorno de desarrollo.
Seguridad y entorno controlado
Uno de los puntos más interesantes fue la parte de seguridad. Se insistió en que este tipo de herramientas no deberían ejecutarse directamente en el sistema principal, sino en entornos aislados, por ejemplo mediante Docker.
Tiene bastante sentido: un agente puede ejecutar comandos o modificar archivos, por lo que sin control podría acceder a información sensible o generar problemas en el sistema.
Este enfoque me pareció especialmente relevante, ya que muchas veces se utilizan estas herramientas sin tener en cuenta este tipo de riesgos.
Parte práctica: expectativas vs realidad
En la parte práctica hicimos todos el mismo ejercicio, pero los resultados fueron bastante diferentes.
A algunos les funcionaban cosas que a otros no, las respuestas no eran consistentes y en muchos casos eran incompletas. Esto refleja bastante bien el estado actual de estas herramientas: tienen mucho potencial, pero todavía no son completamente fiables.
También surgieron problemas técnicos durante el proceso, lo que hizo que la experiencia fuera más realista. No todo funcionaba a la primera, y eso también forma parte del aprendizaje.
Experiencias en el entorno laboral
Otro punto interesante fue compartir cómo estamos viviendo esta transición en nuestros trabajos.
En algunos casos, especialmente en empresas privadas, se está fomentando el uso de IA como parte del día a día. Sin embargo, en otros entornos más sensibles, como en mi caso trabajando en un hospital, el uso de herramientas externas está limitado por motivos de seguridad.
En su lugar, se utilizan soluciones controladas internamente, como Copilot gestionado por el propio departamento.
Esto muestra que la adopción de la IA no es uniforme y depende mucho del contexto y del tipo de organización.
Reflexión personal
Desde mi experiencia probando herramientas como Claude Code, también pude ver algunas limitaciones prácticas. En mi caso, el consumo de tokens fue mucho mayor de lo esperado: lo que parecía suficiente para un mes se agotó en pocos días.
Esto hace cuestionarse no solo el uso técnico de estas herramientas, sino también su coste y sostenibilidad en el día a día.
En general, el taller me pareció positivo. Más allá de la teoría, permitió ver cómo funcionan realmente estas herramientas en un entorno práctico, con sus ventajas y sus limitaciones.
Quizás el punto más interesante es precisamente ese: entender que la IA no es una solución cerrada, sino una herramienta en evolución que todavía requiere contexto, control y criterio para utilizarla correctamente.
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