Usar la IA para hacer preguntas y obtener respuestas es solo el primer nivel. En este taller Juan José Luna muestra el siguiente paso: configurar agentes que trabajan de forma autónoma, ejecutan tareas en cadena y se adaptan a tu forma de trabajar, sin escribir código.
En este taller trabajarás con:
- Qué es un agente y en qué se diferencia de un chat. Por qué un chatbot responde y un agente actúa, cómo funciona el concepto de "becario digital" con rol, manual de trabajo y memoria de procesos, y por qué los agentes de Copilot en Microsoft no son lo mismo que los agentes reales.
- Los 4 pilares de un agente efectivo. Cómo configurar el rol, el contexto, las instrucciones y las herramientas disponibles para que el agente haga exactamente lo que necesitas sin tener que repetirle las mismas indicaciones cada vez.
- Visual Studio Code como entorno de agentes. Cómo instalar y conectar modelos de IA (Claude Code, GitHub Copilot, Gemini) en VS Code para usarlos como agentes que ejecutan tareas directamente en tus archivos y proyectos, sin salir del editor.
- La fórmula ROI para decidir cuándo usar un agente. Cómo calcular si el costo de una suscripción de pago se justifica según el tiempo que te ahorra, y por qué los agentes consumen tokens y no funcionan en planes gratuitos.
- Ejemplos prácticos en flujos de trabajo reales. Casos donde un agente puede reemplazar tareas repetitivas: generación de documentos, análisis de carpetas, automatización de procesos paso a paso y coordinación de subagentes especializados.
- Instrucciones del sistema y Skills. Cómo configurar las instrucciones base de cualquier herramienta de IA (Claude, Gemini, ChatGPT) para que recuerde quién eres, cómo trabajas y qué no debe hacer.
Al terminar tendrás:
Un mapa claro de cómo pasar del uso de chat a la creación de agentes, con el entorno configurado en VS Code, al menos un modelo conectado y el criterio para decidir cuándo vale la pena automatizar con IA y cuándo no.
