Durante los últimos años nos hemos acostumbrado a utilizar modelos de IA como ChatGPT, Gemini o Claude de una manera bastante sencilla: escribimos una petición en una caja de texto (prompt) y la inteligencia artificial genera una respuesta. Podemos pedirle que prepare una actividad, que resuma un documento, que prepare las preguntas de un cuestionario o que nos ayude a redactar una situación de aprendizaje.
Pero esta forma de utilizar la inteligencia artificial está empezando a cambiar. Los nuevos sistemas de IA ya no se limitan a responder preguntas o generar contenidos. Cada vez tienen más autonomía y mayor potencial: capacidad para utilizar herramientas, navegar por Internet, trabajar directamente con nuestros archivos, crear páginas web, conectarse con otras aplicaciones o realizar tareas siguiendo una serie de pasos. Es lo que habitualmente se conoce como IA agéntica.
En este artículo vamos a introducir algunos de sus conceptos básicos y mostraremos algunos ejemplos de estos usos aplicados al entorno educativo. Para ello nos centraremos en el uso de ChatGPT Work, el agente de OpenAI, aunque muchos de los conceptos son aplicables a los agentes de otras empresas (Claude Cowork) o a los agentes open source (OpenClaw).
Del chatbot al asistente y al agente
✅ Vamos a hacer un pequeño resumen de la evolución de los modelos de IA desde la aparición de ChatGPT en diciembre de 2022. Podemos entender esta evolución distinguiendo tres formas de utilizar la inteligencia artificial: chatbot, asistente y agente.
- 👉 En su forma más sencilla, un chatbot simple espera nuestra petición (prompt) y genera una respuesta. Por ejemplo: «Crea diez preguntas sobre los animales vertebrados para alumnos de 1.º de ESO.» 💡 Podemos usar una analogía y decir que un chatbot es como el camarero de barra a quien le pedimos un café y nos lo sirve.
- 👉 El siguiente paso es convertir la IA en un asistente. Ya no trabaja únicamente con nuestra pregunta, sino que puede disponer de instrucciones, documentos, memoria y otro contexto que le permita conocer mejor lo que necesitamos. Esto es lo que podemos realizar con los Gems de Gemini o con la integración de los materiales dentro de proyectos de ChatGPT. Podríamos, por ejemplo, proporcionarle en uno de estos proyectos nuestros materiales sobre los vertebrados, aportar instrucciones personalizadas para que los use como material de referencia y pedirle: «Utiliza los materiales y los modelos de estos documentos para crear diez preguntas adaptadas a mis alumnos de 1.º de ESO». 💡Siguiendo con la analogía, el asistente es como el cocinero de un restaurante que tiene que preparar un pedido completo par un cliente: primer plato, segundo y postre.
- 👉 El salto hacia los agentes consiste en que la inteligencia artificial puede utilizar diferentes herramientas y realizar varias acciones para conseguir el objetivo que le hemos marcado. Ya no marcamos propuestas concretas sino que asignamos ciertos objetivos y el agente usa su capacidad de razonamiento para trazar un plan, aplica las herramientas que hemos proporcionado para desarrollarlo y lo revisa hasta que considere que se ha alcanzado el objetivo. La petición podría transformarse en algo como: «Prepara una actividad gamificada sobre los vertebrados utilizando los materiales de mi carpeta y lo que encuentres por internet que sea apropiado. Crea los recursos necesarios (apuntes, presentación, rúbrica y un cuestionario) y déjalos preparados en la carpeta del proyecto para que los pueda usar en clase». 💡En nuestra analogía, un agente es el chef de un restaurante que debe organizar y preparar todos los platos que le entran en una jornada usando todos los ingredientes que tiene y los ayudantes que tiene a su disposición.
⚠️ La diferencia es importante. En los primeros chatbots, prácticamente todo el trabajo terminaba con una respuesta dentro de la conversación. Con los agentes podemos indicar un objetivo y permitir que la IA utilice diferentes recursos para intentar conseguirlo.
Aunque hay varias opciones, nosotros usamos principalmente ChatGPT Work, el espacio de trabajo de ChatGPT, pensado precisamente para desarrollar tareas más completas combinando inteligencia artificial, archivos y diferentes herramientas, por lo que nos centraremos en el uso dentro de esta plataforma, la cual puede ser ligeramente diferente en otros casos.
Más posibilidades, pero también más complejidad
El uso de los agentes suena muy bien a nivel teórico, pero antes de empezar a usarlos conviene señalar algunos aspectos.
- ☑️ El primero es el factor económico. Muchas de estas funcionalidades avanzadas requieren actualmente cuentas de pago y su disponibilidad puede variar dependiendo del modelo, del tipo de suscripción e incluso del momento en el que las consultemos. No todos los usuarios tienen, por tanto, acceso a las mismas posibilidades. En el caso de ChatGPT, sólo se puede comenzar a usar con la suscripción ChatGPT Plus, que cuesta unos 24/mes.
- ☑️ El segundo es que las interfaces empiezan a ser bastante más complejas. Durante mucho tiempo utilizar un chatbot de inteligencia artificial consistía prácticamente en localizar la caja de texto y comenzar a escribir. Ahora encontramos proyectos, herramientas, apps, skills, plugins, automatizaciones, diferentes modos de trabajo, elección del modelo de IA, navegadores integrados y otras opciones. Esto implica una curva de aprendizaje más compleja que con los chatbots. Aprender a utilizar la IA ya no consiste solamente en aprender a escribir buenos prompts. También tenemos que conocer qué posibilidades tenemos disponibles, cuándo merece la pena utilizar cada una y cómo combinarlas.
- ☑️ El tercer punto es una cuestión especialmente importante: los permisos. Si queremos que un agente pueda trabajar con nuestros archivos, navegar por determinadas páginas, consultar información almacenada en otros servicios o realizar acciones en nuestro nombre, tendremos que concederle acceso a esos recursos. Como profesores debemos ser especialmente cuidadosos cuando trabajemos con información relacionada con nuestros alumnos, documentos internos del centro educativo o cuentas profesionales. La regla es bastante sencilla: cuantas más cosas pueda hacer nuestro agente, más atención debemos prestar a aquello a lo que le estamos dando acceso.
- ☑️ El último aspecto que debemos considerar es la velocidad. Los agentes deben procesar nuestra solicitud, preparar un plan, seleccionar los materiales y recursos que van a necesitar, desarrollar el plan y comprobar que la respuesta cumple las especificaciones. Esto supone que tardan algún tiempo en proporcionar esa respuesta, el cual puede ser muy variable según la complejidad. Derivado de esto, mientras procesan una respuesta, podemos realizar otra solicitud (o varias) en otra ventana para que trabaje en paralelo. Esta dinámica de trabajo conduce a tener abiertos varios proyectos al mismo tiempo y comprobar los avances o dar permisos de vez en cuando en ellos, sin perder la perspectiva en ninguno de ellos.
Proyectos y carpetas: la IA entra en nuestro ordenador
👉 Una de las posibilidades más interesantes de los nuevos agentes es trabajar directamente con proyectos almacenados en carpetas de nuestro ordenador.
Hasta ahora, cuando queríamos utilizar un documento con una inteligencia artificial, lo habitual era subirlo a una conversación. Si después necesitábamos otro documento, repetíamos el proceso. Y si se creaba algún archivo dentro del chat, teníamos que descargarlo.
El planteamiento de los agentes locales es diferente. Podemos proporcionar acceso a una carpeta de trabajo para que la inteligencia artificial pueda utilizar los archivos que contiene.
Imaginemos que tenemos una carpeta con todos los materiales educativos de nuestro tema de vertebrados de 1º ESO. En lugar de seleccionar y subir manualmente cada archivo, podemos trabajar con la IA dentro de ese proyecto.
👉 Esto permite hacer peticiones mucho más naturales y prácticas a las que se aplica todo el contexto ya contenido en esa carpeta:
Prepara una actividad gamificada sobre los vertebrados utilizando los materiales de mi carpeta y otros que encuentres por internet que sean apropiados. Crea los recursos necesarios (apuntes, presentación, rúbrica y un cuestionario) y déjalos preparados en la carpeta del proyecto para que los pueda usar en clase.💡La IA puede consultar diferentes archivos del proyecto para obtener el contexto que necesita y generar nuevos materiales (Word, PowerPoint, PDF, hojas de cálculo, imágenes…) dentro de nuestro espacio (carpeta) de trabajo.
Para un profesor supone un cambio bastante importante: nuestros archivos dejan de ser solamente documentos que proporcionamos a la IA y pueden convertirse en parte del espacio en el que trabaja con nosotros.
⚠️ De la misma forma, podemos pedirle algunas tareas organizativas con los archivos de estas carpetas, como que le cambie los nombres de los archivos, que los agrupe por tipo de formato o por tema, que elimine archivos antiguos, etc.
Un navegador para trabajar directamente en Internet
👉 Otra de las grandes novedades es la integración de un navegador web dentro del entorno de ChatGPT Work.
Buscar información en Internet utilizando inteligencia artificial no es algo nuevo. ChatGPT y otros modelos llevan tiempo permitiéndonos realizar búsquedas y obtener respuestas utilizando fuentes de la web.
Con el uso del navegador dentro del agente tenemos una doble aproximación:
- ☑️ El agente puede utilizar el navegador como una herramienta dentro de una tarea más amplia. El objetivo principal ya no es realizar una búsqueda. La búsqueda es solamente uno de los pasos necesarios para completar la tarea. Esto nos acerca a una forma de trabajar bastante diferente. En lugar de buscar nosotros la información, seleccionar varias páginas, copiar los contenidos interesantes y llevarlos posteriormente a ChatGPT, podemos pedir al agente que realice parte de ese proceso.
- ☑️ ChatGPT Work tiene un navegador integrado dentro de su interfaz en el que podemos realizar búsquedas y consultas en varias pestañas e incorporar ese material como contexto en nuestra conversación con el agente. De esta forma no dejamos en manos del agente la localización de la información sino que le proporcionamos un material ya seleccionado por nosotros.
⚠️ Naturalmente, esto no elimina la necesidad de comprobar las fuentes y revisar la información obtenida, especialmente cuando vamos a utilizarla para crear materiales educativos.
Skills, apps y plugins: cocineros, utensilios y recetas
Con la llegada de los agentes han aparecido también nuevos términos que pueden resultar algo confusos: skills, apps y plugins. Además, las diferentes plataformas no siempre utilizan estas palabras exactamente de la misma manera, de modo que las definiremos según su significado dentro de ChatGPT Work.
Una forma sencilla de entender estos conceptos es imaginar que nuestro agente de inteligencia artificial es un cocinero. Nosotros le decimos qué plato queremos preparar y el cocinero intenta conseguir el resultado utilizando aquello que tiene disponible.
Apps: los utensilios y servicios disponibles
👉 Para cocinar no basta con tener ingredientes. Nuestro cocinero necesita utensilios: cuchillos, batidoras, hornos, sartenes… Las apps cumplen una función parecida. Permiten que ChatGPT Work se conecte con otros servicios externos y utilice determinadas capacidades o información para realizar su trabajo. Nuestro agente deja así de estar encerrado dentro de ChatGPT y puede acceder, siempre que le demos los permisos necesarios, a otros espacios y herramientas. Generalmente, el uso de una app lleva asociadas unas instrucciones (skill) para usarla.
Skills (habilidades): las recetas
👉 Tener un horno no convierte automáticamente a nadie en un buen cocinero. También necesitamos saber cómo ponerlo en marcha, controlar la temperatura y aplicar el gratinado. Aquí entran las habilidades skills (o habilidades).
Podemos imaginarlas como recetas que proporcionan a la inteligencia artificial instrucciones, procedimientos y recursos para realizar correctamente determinadas tareas, preferentemente las que realizamos de forma repetitiva.
💡 Una skill podría explicar, por ejemplo, cómo redactar un texto de lectura y unas preguntas de evaluación a partir de varias páginas web, de forma que la podamos aplicar siempre que la necesitemos y los resultados estén optimizados a nuestros gustos.
Por otra parte, como ya hemos dicho, hay skills que vienen preconfiguradas que enseñan al agente a usar las herramientas (apps) externas, como por ejemplo para usar Microsoft PowerPoint y crear presentaciones de diapositivas.
Una vez creadas, la ventaja es que no tenemos que explicar todo el procedimiento cada vez mediante un enorme prompt. El agente ya dispone de una «receta» que puede reutilizar.
👉 La creación de estas skills es muy sencilla: cuando llevamos a cabo un procedimiento cuyo resultado nos ha gustado, al final le pedimos al agente que redacte esta skill con un nombre descriptivo de modo que podemos aplicarla en el futuro en situaciones semejantes.
Plugins (complementos): paquetes de capacidades
👉 Los plugins combinan las apps con una o varias skills para que el agente sepa usarlas.
En ChatGPT Work pueden agrupar diferentes elementos necesarios para realizar determinados trabajos, incluyendo apps, skills y otros recursos.
💡 Siguiendo nuestra analogía, podríamos imaginar un plugin como un kit de cocina preparado para un tipo concreto de trabajo, que incluye tanto utensilios como recetas.
No es necesario conocer los detalles técnicos de estas diferencias para empezar a utilizar los agentes. Lo importante es comprender la idea general: estamos proporcionando a la inteligencia artificial nuevas herramientas y nuevas formas de saber cómo utilizarlas.
Automatizaciones, voz y control desde el móvil
Las posibilidades de los agentes no terminan aquí.
- ☑️ Automatizaciones. Normalmente nuestra relación con la inteligencia artificial comienza cuando nosotros decidimos abrir ChatGPT y escribir una petición. Las automatizaciones permiten cambiar esta lógica. Podemos programar determinadas tareas para que se ejecuten en otro momento, se repitan periódicamente o se activen cuando se cumplan determinadas condiciones. Por ejemplo, podríamos utilizar la IA para realizar periódicamente determinadas búsquedas, recibir resúmenes o recordatorios o comprobar si ha cambiado alguna información que nos interesa.
- ☑️ La voz permite dar instrucciones y mantener conversaciones sin necesidad de escribir continuamente, algo especialmente interesante cuando estamos realizando otras tareas.
- ☑️ La conexión con el teléfono móvil puede convertirse en otra forma sencilla y práctica de controlar o continuar trabajos iniciados previamente. No siempre tendremos que seguir el proceso habitual de sentarnos delante del ordenador, abrir una conversación, escribir un prompt y esperar una respuesta.
De aprender a hablar con la IA a aprender a trabajar con ella
Durante los últimos años hemos dedicado mucho tiempo a aprender cómo comunicarnos con la inteligencia artificial. Hemos hablado de prompts, contexto, instrucciones, alucinaciones, modelos de lenguaje y muchas otras cuestiones relacionadas fundamentalmente con conseguir mejores respuestas.
👉 La llegada de la IA agéntica introduce un nuevo aprendizaje. Ahora también tendremos que aprender qué tareas merece la pena delegar, qué herramientas debemos proporcionar a la IA, qué archivos puede utilizar, qué permisos estamos dispuestos a concederle y hasta dónde queremos que llegue su capacidad para actuar.
Para aprovechar estas posibilidades no necesitamos convertirnos en programadores ni comprender toda la tecnología que funciona por debajo. Pero sí necesitamos experimentar. Las interfaces son más complejas, aparecen conceptos nuevos continuamente y muchas de estas funcionalidades todavía están evolucionando con rapidez.
💡 Para los profesores, el cambio puede ser especialmente interesante. Buena parte de nuestro trabajo cotidiano consiste precisamente en combinar información, documentos y herramientas para crear nuevos materiales: actividades, presentaciones, evaluaciones, programaciones, informes o recursos para nuestros alumnos.
⚠️ Hasta ahora hemos aprendido a preguntar a la inteligencia artificial. Después hemos aprendido a utilizarla como asistente. El siguiente paso será aprender a trabajar con agentes capaces de utilizar nuestras herramientas y materiales para ayudarnos a conseguir un objetivo.
✅ Si usas algún agente de IA para tus tareas docentes y nos lo quieres contar, nos gustaría que dejaras tus ideas en los comentarios del artículo o en redes sociales.