La inteligencia artificial (IA) se ha convertido en una herramienta fundamental que transforma diversas industrias, especialmente el desarrollo de software. Sin embargo, la rápida evolución de los agentes de IA hace que su gestión sea un desafío constante. El cambio acelerado de estas tecnologías supera la velocidad con la que muchos profesionales pueden adaptarse, y controlar su comportamiento se asemeja a una misión casi imposible. Pero con técnicas adecuadas y una planificación cuidadosa, es posible maximizar el potencial de los agentes de IA y evitar los fallos comunes que suelen ocurrir al trabajar con ellos. Gestionar agentes de IA exige comprender que las herramientas en sí no son el factor más determinante del éxito.
Más importante aún es la calidad de los insumos que se les proporciona, como el código, los datos y los prompts. Estos insumos conforman los “materiales” con los que el agente trabaja, y la manera en que se combinan define la efectividad del resultado final. Por lo tanto, conocer profundamente la técnica para crear y organizar esos inputs es clave para obtener resultados satisfactorios. Antes de lanzarse a pedirle a un agente que genere código o realice tareas complejas, es esencial planificar meticulosamente. Contrario a la creencia popular del “vibe coding”, donde simplemente se formulan solicitudes al azar esperando resultados, esta práctica rara vez produce código listo para producción.
En la realidad, casi el 90% del trabajo con agentes de IA debe ser dedicado a diseñar planes reutilizables que guíen sus acciones paso a paso. Estos planes deben dividirse en tareas manejables, evitar ambigüedades y contemplar la posibilidad de iteraciones y correcciones. Utilizar planes reutilizables trae múltiples beneficios. Un plan bien formulado ayuda al agente a mantener la coherencia en múltiples ejecuciones, lo que es crucial porque rara vez un primer intento es perfecto. Este enfoque también permite que tanto humanos como agentes puedan leer, revisar y modificar el plan con facilidad, garantizando una mejor integración y evolución del software.
Además, guardar estos planes en el repositorio de código con comentarios claros permite retroceder o analizar decisiones antiguas cuando sea necesario. El control de contexto es otro factor vital para un manejo exitoso de agentes de IA. Los modelos tienen una capacidad limitada para procesar el contexto, por lo que saturar el prompt con demasiada información puede ser contraproducente. Conocer bien las capacidades del modelo y ajustar el volumen de datos para cada interacción resulta indispensable, ya que demasiado contexto puede hacer que el agente pierda precisión o descarte partes clave del código. Para evitar errores comunes, es recomendable dividir las solicitudes en pequeños pasos, asegurando que cada uno sea específico y completamente verificable antes de avanzar.
Esto también permite mantener un control estricto sobre los cambios en el código y facilita la detección temprana de desviaciones o problemas. Cuando un plan o una tarea muestran signos de fallar, se debe regresar a la fase de investigación para mejorar el diseño en lugar de forzar la ejecución inmediata. En el proceso de trabajo con agentes de IA, los modelos se emplean en distintas modalidades: desde modelos de acción que ejecutan tareas según instrucciones claras, hasta modelos de planificación y razonamiento que generan o revisan planes complejos. Utilizar adecuadamente estos distintos tipos de modelos en el momento correcto contribuye a optimizar los tiempos y costos, ya que los modelos avanzados suelen ser más caros y consumen más tokens. Además del enfoque técnico, es imprescindible que el humano mantenga una actitud crítica y realista respecto a sus propias limitaciones.
La calidad del output del agente está directamente vinculada con la calidad del input humano. Por ello, el usuario debe poseer habilidades sólidas, especialmente en arquitectura de software y comunicación clara, para transmitir correctamente lo que desea lograr. Las reglas y normas internas dentro del entorno de desarrollo con IA son fundamentales para lograr consistencia y evitar errores repetidos. Se recomienda implementar archivos de reglas o directrices automáticas que se adjunten a los prompts para contextualizar la tarea y limitar el campo de acción del agente. Estas reglas ayudan a regular aspectos como convenciones de código, estilos y comportamientos esperados, disminuyendo la ambigüedad y mejorando la precisión.
Un aspecto que no debe subestimarse es el presupuesto. El uso de modelos de IA tiene un costo asociado, que puede escalar rápidamente si no se controla cuidadosamente. Para ello, existen mecanismos de control que permiten establecer límites mensuales, activar o desactivar ciertos modelos según su efectividad y precio, y elegir el modelo más adecuado para cada tipo de tarea. Mantener un balance entre inversión y retorno es clave para la sostenibilidad del proyecto. La práctica más recomendable para aprovechar al máximo a los agentes de IA es comenzar por la refactorización y el debugging antes que la creación de nuevas características.
Estos procesos requieren una comprensión profunda del código y suelen resultar más efectivos con ayuda de la IA. Al limpiar y optimizar el código existente, no solo se reduce la deuda técnica, sino que también se prepara un terreno más fértil para futuras ampliaciones y mejoras. Por último, aunque las tecnologías para que múltiples agentes de IA interactúen a través de protocolos estandarizados como el Model Context Protocol (MCP) están ganando popularidad, es fundamental entender que estas iniciativas no representan una solución mágica para controlar agentes. MCP no es más que un método para intercambiar prompts y llamadas a herramientas de forma más estructurada. El verdadero valor radica en cómo el humano diseña y dirige el flujo de trabajo, manteniendo el control sobre los procesos y evitando la sobreautomatización sin supervisión.
En suma, gestionar agentes de IA en el mundo real es una tarea compleja que requiere preparación, disciplina y un enfoque sistemático. Más allá de la fascinación tecnológica, el éxito depende de una planificación cuidadosa, la calidad de los insumos, el manejo adecuado del contexto, el uso estratégico de modelos y una vigilancia constante sobre los resultados. Solo así se puede salir victorioso en esta misión que parece imposible a simple vista.
