Dirigir agentes de IA: los 5 pasos que sigo para que trabajen solos sin meterme en problemas

La respuesta corta: dirigir un agente de IA se parece a dirigir a un empleado nuevo. Le escribes el puesto, le das solo los accesos que el riesgo permite, le pides que revise su trabajo antes de entregártelo, conviertes cada corrección en regla y nombras a una persona que responde por él. Hasta entonces lo dejas actuar sin preguntar.

Nate Herk dijo en una entrevista que vi esta semana que lo más valioso que puedes aprender para 2027 es dirigir a tus agentes. Estoy de acuerdo. Abajo van los 5 pasos que sigo y cómo se ve cada uno en mi propia operación.

¿Por qué tus agentes hacen cosas que no les pediste?

Porque casi siempre empiezas a hablarles antes de decirles cuál es su trabajo. Abres un chat, pides algo, corriges, vuelves a pedir. El agente adivina el puesto con cada mensaje.

El consejo de moda es “dale más contexto”. Puedes pegarle cuarenta documentos y seguir con el mismo problema: nadie le dijo qué es un buen resultado, qué es uno malo y qué no debe tocar.

Llevo más de 20 años automatizando procesos, desde 2006. Las automatizaciones que se rompían entonces y los agentes que se equivocan hoy fallan por lo mismo: alguien construyó antes de definir el trabajo.

Paso 1: ¿cómo le escribes el puesto a un agente?

Con una lista de pasos en orden, igual que se le explicaría a una persona nueva. Nate lo dice así: un negocio es una lista de viñetas que pasan en cierto orden, y un puesto también. Si no puedes escribir esas viñetas, no puedes delegar el trabajo.

Para escribirlas tienes que haber hecho el trabajo tú primero. Luego le dices al agente cuál es la meta, cómo se ve un buen resultado, cómo se ve uno malo y qué debe evitar.

En mi caso, cada noche una rutina escribe seis publicaciones para mis redes a partir de lo que hizo el equipo ese día. Su puesto vive en un archivo de instrucciones: qué no se negocia (cifras solo de una lista aprobada, español de México, nada privado de clientes), los pasos en orden y qué hacer si algo falla. Si cambia el proceso, cambio ese archivo y no la conversación.

Cierra con un número. Nate propone cosas como “ahorrar tres horas a la semana”. Lo que no se define no se puede dirigir.

Para escribirlo sin empezar en blanco usa El puesto de tu agente: contestas esas preguntas y sale la skill lista para Claude.

Paso 2: ¿cuánto acceso le das a un agente?

El que corresponde al daño que puede hacer. Nate contó que un agente suyo vio una tarea sin dueño en la lista, decidió encargarse, y en lugar de dejar un borrador para revisión mandó el correo. Llegó a casi 200 mil personas y tuvieron que disculparse.

Ese error trae dos fallas juntas: el agente podía ver tareas que no eran suyas y tenía un botón de enviar que no debía tener. Las dos se arreglan en los accesos, y ninguna con mejor redacción. Nate lo resume en una frase: una regla en el prompt es una sugerencia; una regla en la herramienta es una restricción.

Tres cosas que aplico:

• Quita la herramienta en vez de escribir la regla. En mi sitio, las herramientas gratis no pueden llevar precio. Esa regla no está en un prompt: si alguien mete un precio, la publicación del sitio falla sola.
• Lo que tiene una respuesta exacta va en código. Si la decisión es “¿este número es mayor que 10?”, no necesitas IA. La mayoría de los procesos terminan siendo un flujo normal con un paso de IA en medio.
• Mientras más gente alcanza, más revisión. Mis rutinas mandan primero un ensayo y solo si sale bien programan lo real, porque un correo no se puede despublicar. Un borrador interno malo no necesita ese filtro.

Si quieres ver en qué nivel de autonomía está tu agente, usa la Escalera de Autonomía.

Paso 3: ¿cómo sabes que el agente terminó de verdad?

Pidiéndole que se revise antes de entregarte. Nate dice que un agente te entrega algo al 70% y tú llenas el resto; si le dices cómo revisar, te llega al 95%. Sus herramientas no le entregan una primera versión: toman captura de cada pantalla, prueban cada botón y revisan que el texto se lea.

En mi sitio ningún cambio se sube si la compilación y la revisión automática no salen limpias. Para los textos, el agente califica su propio borrador contra mis reglas de voz y, si no pasa el umbral, lo reescribe antes de mostrármelo.

Para trabajo subjetivo, como un correo o un guion, Nate usa un juez: otra sesión de IA, separada de la que escribió, entrenada con lo que tú marcas como bueno y malo. A un empleado tampoco lo dejarías escribir su propia evaluación de desempeño.

Al principio revisas todo, como con alguien nuevo. Aflojas conforme prueba que puede con esa tarea, pero no lo sueltas del todo.

Paso 4: ¿qué haces cuando el agente se equivoca dos veces?

Conviertes la corrección en sistema. La regla de Nate: si corriges lo mismo dos veces, le falta una instrucción y hay que escribirla.

Lo hago así: mi guía de voz tiene una lista de frases prohibidas que crece cada vez que detecto una nueva en un borrador. La corrección se escribe una vez y la leen todos los agentes que escriben para mí. Para llevar la cuenta armé la bitácora de correcciones, que te avisa a la tercera repetición, y para decidir dónde poner la revisión, Los 5 candados.

Nate habla de automatizaciones de vidrio y de hule: recién puestas son de vidrio y se rompen si las dejas caer. Para volverlas de hule necesitas tres cosas:

• Un historial de lo que hizo el agente, para saber qué pasó cuando algo sale mal.
• Un aviso cuando falla. Mis rutinas me mandan correo solo si algo sale mal; si todo salió bien, silencio.
• Un dueño con nombre por cada automatización, y la fecha de la última vez que alguien revisó que funciona.

Paso 5: ¿cuándo dejas que el agente actúe sin preguntarte?

Al final, cuando ya tiene puesto, accesos limitados, revisión y dueño. Nate admite que nunca le ha funcionado un agente “cofundador” que piense la estrategia. Lo que sí le funciona son agentes que vigilan lo que a las personas se nos olvida: información vieja, datos que se contradicen, tareas a punto de vencer.

A mí me pasó igual. Un mismo día salieron dos versiones del mismo trabajo en dos lugares distintos, porque cada equipo traía lo suyo. Ahora hay un tablero con lo que cada uno trae en las manos y una revisión cada mañana que marca lo que lleva más de tres días, lo duplicado y lo que choca. Es trabajo aburrido y es el que más se nos olvida a las personas.

¿Qué cambia en 2027?

Según Nate, llega la IA “multijugador”: tus agentes van a hablar con los de tu equipo y con los de tus clientes. Si tu agente hace algo mal en esa conversación, es tu responsabilidad.

Lo probé en chico. Intentamos que nuestros agentes se coordinaran por una bandeja compartida y todos entraban con el mismo nombre de usuario: no había forma de saber cuál había dicho qué. Lo descartamos. Sin un dueño por agente, el trabajo entre varios no se puede auditar.

Lo que puedes hacer esta semana

Elige una tarea que hoy haces tú y que te gustaría soltar. Antes de abrir el chat:

1. Escribe su puesto en viñetas: meta, cómo se ve bien, cómo se ve mal, qué evitar y un número de éxito.
2. Lista lo que el agente puede tocar y quita lo que no necesita, empezando por enviar, publicar y borrar.
3. Pon tu nombre como dueño y una fecha para revisar si funciona.

Armé un kit gratis con los 5 pasos, una ficha por agente y un prompt para cada paso, empezando por el que te entrevista para escribir el puesto: Dirige a tus agentes de IA. Y si quieres que lo armemos para tu equipo, empieza con el diagnóstico.

Si ya tienes varios agentes corriendo, sigue con cómo dirigir varios agentes sin que se pisen el trabajo.