Agentes de IA especializados
Ecosistema
Más de 60 agentes en más de 12 industrias: QA, análisis de social media, briefs, dirección visual y prospección.
60+: agentes creados
Cómo funciona
- Un agente por tarea: Cada uno hace una cosa, con sus reglas.
- Por dentro: Objetivo, instrucciones, reglas y forma de entregar.
- Se prueba el modelo: Se compara el mismo texto antes de producción.
- En uso: Trabajando en equipos de distintas áreas.
El proyecto
Contexto
Cada equipo le repetía a una IA lo mismo una y otra vez: qué necesita, qué reglas tiene la marca y cómo quiere el resultado. Eso toma tiempo y se pierde en el ida y vuelta.
Idea
Un agente por tarea. Cada uno sabe a qué viene, conoce las reglas de la marca y el contexto del trabajo, y entrega el resultado siempre de la misma forma. Elijo el modelo, entre ChatGPT, Claude y Gemini, según la tarea.
Mi rol
Los diseño y los creo yo: defino el objetivo, las instrucciones, las reglas y la forma de entrega de cada agente, y los pruebo antes de que un equipo los use. En Ogilvy los hago para equipos creativos, de cuentas y de desarrollo. No hay capturas reales de los agentes: lo que se ve en el caso es una recreación del método.
El reto: ¿Cómo evitar explicarle lo mismo a una IA cada vez?
- Cada persona le explicaba a una IA lo que necesitaba, una y otra vez
- Sin las reglas de la marca y el contexto del trabajo, la respuesta sale menos precisa
- Cada tarea pide un modelo distinto y no siempre se sabe cuál elegir
- Un resultado útil tiene que llegar siempre en la misma forma
- Los equipos son distintos: creativos, de cuentas y de desarrollo
Un agente por tarea
Cada agente hace una cosa, con sus reglas y su forma de entregar. Se prueba el modelo antes de dejarlo en producción.
Cómo es un agente
- Una tarea y sus reglas: Cada agente tiene un objetivo, unas instrucciones, unas reglas y una forma fija de entregar el resultado.
- El contexto de quien lo usa: Conoce las reglas de la marca y el contexto del trabajo, así que nadie empieza de cero ni se pierde en el ida y vuelta.
- Un modelo por tarea: Se elige entre ChatGPT, Claude y Gemini según la tarea, y se compara el mismo texto antes de producción.
Dónde se usan
- Control de calidad: Revisan antes de entregar. Un ejemplo real es el agente de QA de la Plataforma de Catálogos, que revisa la matriz por rondas.
- Briefs y guiones: El orquestador del Workshop arma el brief en cuatro bloques y el guion de la pieza.
Cómo se controla un agente
- Un veredicto explícito. En el agente de QA, la matriz queda aprobada o sigue otra ronda: las dudas no bloquean el cierre y los errores sí.
- Rondas que terminan. Al agente se le prohíbe abrir hallazgos nuevos sobre lo que no cambió, para que la revisión no se alargue sin fin.
- Anotar en vez de inventar. Ante algo que no reconoce, el agente lo anota y no inventa una respuesta.
- Quien verifica no es el agente. El código compara lo que el agente devuelve con el original, porque pedirle al agente que se califique no es verificar.
- Una persona aplica cada cambio. El formato de salida de un modelo no es un contrato estable, y por eso se descartó importar su reporte de forma automática.
Dónde pongo la IA
Separo lo que decide la IA de lo que decide el dato. Lo aprendí cuando una prueba con la matriz equivocada produjo diferencias falsas en la plataforma de Tarjeta. Desde entonces la IA propone o señala, el código compara y una persona decide.
- Dónde no va: Un precio o un descuento no puede depender de lo que un modelo crea. Por eso el motor de catálogos es de reglas y ningún modelo escribe un dato.
- Dónde sí va: Donde hace falta criterio y ningún diccionario alcanza, como reconocer una marca que nadie había visto. Ahí un agente sirve, y una persona revisa lo que propone.
- Qué hace el código: Compara y verifica lo que el agente devuelve, porque comparar dos tablas largas es donde un modelo se salta una fila sin avisar.
- Qué decide una persona: Aplica cada corrección y da el cierre. Sin esa revisión, el error de un agente entraría directo a la matriz.
Preguntas frecuentes
¿Qué son los agentes de IA especializados?
Asistentes de IA que hacen una sola tarea. Cada uno tiene un objetivo, instrucciones, reglas y una forma de entregar el resultado, y conoce el contexto de quien lo usa.
¿Cuántos hay?
Más de 60, en más de 12 industrias.
¿Con qué modelos trabajan?
Con ChatGPT, Claude y Gemini. Se elige el modelo según la tarea y se compara el mismo texto antes de dejar el agente en producción.
¿Las pantallas del caso son reales?
No. Son una recreación del método con datos de ejemplo. Los números que muestran, como las ejecuciones por semana, no son mediciones.
¿Dónde puedo ver agentes reales?
En dos casos de este portafolio: el agente de QA de la Plataforma de Catálogos y el agente orquestador del Workshop.
¿Quién los hizo?
Jaime Orozco. En Ogilvy su cargo oficial es Data Entry Representative y, en la práctica, construye las soluciones de IA del equipo.
Créditos
- Jaime Orozco: Diseño, instrucciones y pruebas de los agentes (Agentes de IA)
Con qué está hecho
Tecnologías: ChatGPT, Claude, Gemini.