Agentes de IA

#¿En qué se diferencia un agente de IA de un bot?

Un bot sigue un menú que alguien escribió; un agente entiende lo que le escriben, decide el siguiente paso y usa herramientas para resolverlo. Anthropic lo separa así en Building effective agents: en un flujo de trabajo los pasos están fijados de antemano, y en un agente el modelo dirige su propio proceso y el uso de sus herramientas.

La consecuencia práctica es que un agente puede tomar una conversación que nadie previó, consultar disponibilidad, cargar el contacto en el CRM y pasarle el caso a una persona. Por la misma razón, puede equivocarse con total seguridad si no tiene reglas. La misma nota de Anthropic recomienda empezar por la solución más simple que funcione y sumar autonomía solo cuando hace falta.

#¿Qué conviene darle primero a un agente?

La conversación que más se repite y menos riesgo tiene: preguntas frecuentes, turnos, reservas, estado de un pedido y el primer contacto con un lead. Son tareas de mucho volumen y respuesta conocida, donde un error se detecta y se corrige rápido. Lo que pide criterio, como un reclamo sensible o un monto alto, conviene que lo siga resolviendo una persona.

Cada rubro tiene su lista. Las armamos para restaurantes, estudios contables, inmobiliarias y tiendas online. Antes de elegir, vale la pena preguntarse si el problema es de agente o de proceso: un agente no arregla un proceso mal definido, lo ejecuta más rápido.

#¿Qué reglas necesita un agente antes de prenderlo?

Como mínimo cuatro: de dónde saca los datos, qué no puede prometer, cuándo pasa a una persona y qué hace cuando una persona entra. Sin una fuente única de precios y stock, el agente completa lo que no sabe. Sin una regla de paso a un humano, el cliente queda dando vueltas.

El detalle, con ejemplos, está en las 5 reglas para que un agente de WhatsApp no invente precios y en los errores al automatizar la atención al cliente, que incluye un checklist para la primera semana.

#¿Qué cambia cuando el agente atiende por WhatsApp?

Que además de tus reglas hay reglas de la plataforma. La política de mensajería de WhatsApp Business pide tener el permiso de la persona antes de escribirle y, si usas respuestas automáticas, ofrecer un camino claro para hablar con alguien, como pasar el chat a una persona del equipo.

Para conectarlo hay dos familias de opciones: la API oficial, a través de Meta o de un proveedor, y las alternativas que corren en tu servidor, como OpenWA, que no cobran por mensaje pero cargan con el riesgo de que bloqueen el número. Para un negocio que vive de WhatsApp, la oficial es la apuesta segura. Los caminos sin código, con poco código y con la API directa están en el bot de WhatsApp con Claude.

#¿Cómo se conecta un agente a tus herramientas?

Con conectores, y el estándar abierto para eso es MCP, un protocolo para que las aplicaciones de IA usen datos y herramientas externas. La documentación de MCP lo compara con un puerto USB-C: una misma forma de enchufar un calendario, una base de datos o Notion a Claude, ChatGPT u otro cliente compatible.

Cuando una tarea es grande, se reparte entre varios agentes que se pasan el trabajo, cada uno con su rol y su entrega. Así funciona el equipo de 8 agentes para marketing. Si prefieres armar uno propio, hay dos caminos documentados: OpenClaw, que corre en tu máquina, y Claude Code con Cloudflare, que lo deja en internet todo el día.

#¿Cuándo conviene que lo armen por ti?

Cuando el agente tiene que leer datos reales de tu negocio, cargar cada conversación en el CRM y convivir con tu equipo. Un bot de prueba se arma rápido; uno que no inventa precios, sabe dónde está cada pedido y avisa a la persona correcta exige conectar sistemas y afinarlo con conversaciones reales durante las primeras semanas.

Eso hace el servicio de agentes de IA de Claura: el agente conectado a tu WhatsApp, tus mensajes directos y tu CRM, con memoria de cada conversación y paso a una persona cuando importa.