Lo que es un agente de IA

En pocas palabras, un agente de IA es una herramienta capaz de automatizar tareas y servirse de otras aplicaciones para desempeñar actividades más complejas o elaboradas.

Estos sistemas autónomos pueden razonar, planificar y ejecutar acciones usando modelos de inteligencia artificial y herramientas externas.

En este blog ya hemos hablado de OpenClaw, un agente de IA de código abierto que actúa como un asistente personal avanzado. Además de OpenCode, un agente de codificación IA de código abierto.

En 2026, los principales agentes y plataformas de IA incluyen ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Midjourney, GitHub Copilot y nuevas propuestas como OpenClaw, Claude Cowork y OpenAI Frontier.

Los agentes de IA actúan de manera autónoma para cumplir objetivos, combinando:

• Razonamiento (decidir qué hacer). 
• Planificación (organizar pasos). 
• Acción (usar herramientas, APIs o interactuar con usuarios).

La diferencia entre un chatbot y un agente de IA es que mientras un chatbot responde preguntas, un agente puede tomar decisiones, ejecutar tareas y coordinar múltiples recursos.

Comparativa entre agentes IA

Observemos la siguiente tabla:

Agente/Plataforma	Tipo	Fortalezas	Ideal para
ChatGPT (OpenAI)	Asistente conversacional	Versatilidad, plugins, memoria	Uso general, escritura, código
Claude (Anthropic)	Asistente con contexto largo	Manejo de documentos extensos, análisis profundo	Profesionales, investigación
Gemini (Google)	Multimodal integrado	Conexión con ecosistema Google, búsqueda avanzada	Productividad, integración empresarial
Perplexity Computer	Agente en la nube	Investigación con fuentes verificables	Profesionales sin perfil técnico
Midjourney / DALL-E 3	Generadores de imágenes	Creatividad visual, arte digital	Diseño, marketing
GitHub Copilot	Asistente de programación	Autocompletado, sugerencias de código	Desarrolladores
OpenClaw	Agente personal self-hosted	Control local, bajo costo	Makers, usuarios avanzados
Claude Cowork	Agente desktop con plugins	Integración empresarial	Equipos corporativos
OpenAI Frontier	Plataforma enterprise	Seguridad y escalabilidad	Grandes empresas, sectores regulados
Kimi K2.5	Modelo multimodal	Procesamiento masivo, swarm agents	Investigación avanzada

Agentes IA y el Vibe Coding

En este blog hemos hablado de algunos aspectos positivos y negativos de las herramientas IA.

Un profesional puede servirse de estás herramientas para automatizar procesos y mejorar su productividad.

Una persona no profesional puede creer que se convertirá en profesional debido a ilusión que ofrece el uso de éstas.

Las empresas actualmente cuentan con licencias para sus empleados pues consideran que mejorará la productividad (y sus ingresos).

Hoy en día existen herramientas IA (agentes) especializados en investigación, programación, diseño, productividad y automatización.

Consideraciones y riesgos

Algunas cosas a tomar en consideración pueden ser:

• Privacidad: Los agentes que operan en la nube requieren políticas claras de seguridad (ej. OpenAI Frontier cumple con SOC 2 e ISO 27001). 
• Costo: Algunos agentes son gratuitos (self-hosted), pero los empresariales pueden costar cientos de dólares al mes. 
• Madurez tecnológica: Herramientas como PicoClaw aún están en desarrollo y pueden ser inestables.

Hemos visto lo que es un agente de IA. Como se diferencian de un chatbot y las consideraciones en cuanto a la seguridad.

Continuaremos con este tema en próximas entregas.

Enlaces:

https://learn.microsoft.com/es-es/shows/ai-agents-for-beginners/
https://blogthinkbig.com/agentes-de-ia-rapidos-sencillos-automatizar-tareas
https://codemonkeyjunior.blogspot.com/2026/02/opencode-un-agente-para-escribir-codigo.html
https://opencode.ai/
https://codemonkeyjunior.blogspot.com/2026/01/claude-code-un-nuevo-enfoque-de-la.html
https://codemonkeyjunior.blogspot.com/2026/05/vibe-coding-cuando-el-programador-es-un.html

Vibe Coding: programando vía I.A.

2025 se ha vuelto el año de la Inteligencia Artificial. Herramientas para diseño gráfico, arquitectura, generación de imágenes, audio y vídeo, editores de código que la integran (VsCode, FireBase, etc.) y demás.

Empresas que estaban reacias en implementarla ahora hasta solicitan que sus desarrolladores tengan algún tipo de especialidad o certificación como Github Copilot.

¿Qué consecuencias tendrá la implementación de herramientas I.A. en las empresas?

¿Significará que el programador quedará obsoleto?

¿Debo ser experto en Github Copilot antes de tener buenas bases de programación?

¿Será mejor buscar cómo convertirme en Youtuber o Influencer (gente que vive de sus seguidores y no trabaja)?

Preguntas y preguntas que debemos plantearnos seriamente.

Como dijimos en un post anterior, quien se duerma en sus laureles es probable que si sea reemplazado. Pero no por una I.A. sino por un programador que se actualice constantemente. Que tome cursos para mejorar sus habilidades y tener otros conocimientos. Y además sepa usar las herramientas I.A. como Github Copilot. Que sepa plantear problemas y sepa lo que quiera como resultado.

Solo el programador que no conozca el lenguaje con el que quiere trabajar será el primero en desaparecer.

Si dice que sabe Java y Spring Boot, pero en realidad no sabe y espera volverse experto en 3 días estará perdido, acabado. Si le dan el trabajo, se volverá loco al ver que por sí solo Java es un universo por aprender. Entenderá (a la mala) que hacer microservicios solo es una parte de Spring framework. Es más que hacer peticiones GET, POST, PUT y DELETE.

La I.A. no le hará la vida más fácil. Se la puede complicar. Si no conoce el lenguaje que dijo conocer al 100% verá las respuestas de copilot, grok etc. como un lenguaje indescifrable e incomprensible.

Solo el programador que sí conoce un lenguaje y que ha desarrollado aplicaciones de la vida real sobrevivirá en un mundo repleto de herramientas con I.A.

Sabrá cómo pedir y qué resultados debe arrojar. Le ahorrará el trabajo en las configuraciones, en el código que es tedioso realizar.

El trabajo de semanas podrá realizarse en días u horas (dependiendo de la complejidad, no todo es magia).

Además podrá documentar el código de su proyecto en tan solo unos minutos.

Podrá crear guías o manuales de usuario.

Podrá crear test unitarios antes del despliegue a producción.

Podrá usar herramientas como Doker y Kubernetes y ahorrarse mucho trabajo en su administración.

El Vibe Coding es una realidad, nos guste o no. Si la sabemos aprovechar será de mucha ayuda.

Si no, entonces el tiempo lo dirá.

Enlaces:

https://codemonkeyjunior.blogspot.com/2025/03/como-ser-un-mejor-programador-en-un.html
https://codemonkeyjunior.blogspot.com/2025/07/las-leyes-no-escritas-de-la.html
https://codemonkeyjunior.blogspot.com/2025/06/vibe-coding-la-programacion-via-ia-el.html
https://alquimistadecodigo.blogspot.com/2023/03/chatgpt-usando-una-ia-como-asistente.html
https://codemonkeyjunior.blogspot.com/2025/04/firebase-studio-el-visual-studio-code.html

Vibe Coding (la programación vía IA): ¿el futuro de la programación?

Vibe Coding es un nuevo paradigma de programación, una nueva forma de crear código.

Es un enfoque emergente en el desarrollo de software donde la programación se realiza principalmente a través de interacciones en lenguaje natural con una inteligencia artificial, en lugar de escribir código línea por línea. El término fue popularizado por Andrej Karpathy en 2025 y se basa en la idea de que "ver cosas, decir cosas, ejecutar cosas y copiar/pegar cosas" puede ser suficiente para construir software funcional.

¿Cómo funciona?

En lugar de escribir código manualmente, describes lo que quieres lograr —por texto o incluso por voz— y la IA genera el código por ti. Si algo falla, simplemente le explicas el error a la IA y le pides que lo corrija. Es un flujo de trabajo iterativo, conversacional y muy ágil.

En otras palabras:

Una persona, ya sea programador o no (ojo aquí), podrá crear aplicaciones. Esto gracias a la Inteligencia Artificial.

Esto lo vemos en pleno 2025 donde el uso de herramientas como ChatGPT, Grok, Copilot o DeepSeek se ha vuelto más habitual de lo que pensamos.

¿Significará el fin de los programadores? Si y no.

Si, para los programadores que se duermen en sus laureles. Quienes no se preparan constantemente, que no investigan, que se aferran a lo que ya conocen.

No, para los que constantemente crean código. Los que tienen curiosidad por investigar nuevas tecnologías. Los que programan incluso en lenguajes poco comerciales. Los que crean contenido y no son solo consumidores.

Pros y contras del Vibe Coding (o programar vía I.A.)

Pros:

Para quienes saben programar será de mucha ayuda. Automatizará el trabajo que antes erá muy tedioso. Reducirá el tiempo de desarrollo.

Para quienes no saben programar será de ayuda para "minimizar" la complejidad técnica. Esto para ciertas cosas, cabe aclarar.

Contras:

Para quienes saben programar les hará más difícil el mantenimiento de código. Tendrán que rehacer y corregir código inservible arrojado por la I.A., tendrán que revisar lo que es verdaderamente útil y descartar lo que no. La deuda técnica se volverá el pan de cada día.

Para quienes no saben programar les hará creer que son programadores. Creerán que el código arrojado por la I.A. resolverá todo su trabajo, no será así. Tendrán muchos problemas aún mayores. Si desconocen el lenguaje con el que se la I.A. "creó", el código será como entender un idioma indescifrable. Peor cuando salga algún "bug" y no tengan idea de cómo remediarlo, ya que la misma I.A. arrojará resultados nada útiles.

En conclusión: el Vibe Coding es un paradigma para acelerar el desarrollo y "democratizar" la programación, pero requiere criterio técnico para evitar errores, dependencias o problemas de calidad.

Enlaces:

https://codemonkeyjunior.blogspot.com/2025/04/firebase-studio-el-visual-studio-code.html
https://codemonkeyjunior.blogspot.com/2025/03/como-ser-un-mejor-programador-en-un.html

¿Cómo ser un mejor programador (en un mundo con I.A.)?

Hace décadas la Inteligencia Artificial era tan solo un mito futurista, un sueño salido de alguna película o libro de ficción.

Pensar que algún día la podríamos usar para preguntar cómo hallar la salida de un laberinto, calcular una operación muy compleja o tan solo hacer cuestionamientos sin importancia era como imaginar viajar en una nave espacial.

Hoy existe y no solo se emplea para muchas cosas como análisis estadístico, inversiones financieras, programación y cómputo sino también para cosas insulsas como recrear una batalla entre miles de pollos enfrentando a un mítico TRex o hasta crear imágenes de cualquier tipo.

Corregir o hasta mejorar guiones de películas, hacer tareas de estudiantes flojos, responder preguntas médicas, políticas, sociales o hasta psicológicas.

Aprender un idioma. Aprender matemáticas sin maestro. Crear estrategias o esquemas de trabajo. Sugerencias de proyectos, etc.

Eso plantea nuevas preguntas:

• ¿Se acabará los profesionales médicos? 
• ¿Ya no habrá necesidad de un programador? 
• ¿Para que se necesitarán abogados si la I.A. podrá ayudar a resolver asuntos legales? 
• Etc.

Los más pesimistas imagina un mundo caótico. Un mundo donde la I.A. reemplazará a las personas por máquinas.

Los más optimistas podrán vislumbrar un mundo lleno de posibilidades. Un mundo donde la I.A. podrá ser usada para el bien.

Imaginemos que estamos en esa posición de optimismo, de esperanza.

Imaginemos que todo será para bien.

En un mundo con I.A. el programador deberá ser más cauteloso, mejor preparado, no dormirse en sus laureles.

1. Siempre habrá algo que aprender, siempre. 
2. Crear una comunidad de personas a las que podrá acudir o ayudar.
3. Aprender constantemente, aprender de sus errores, aprender de otros.
4. Comprender que su verdadera herramienta de trabajo es su mente.
5. Debe llenar su mente de cosas buenas, cosas positivas.

El programador de está época deberá adaptarse a los cambios.

Deberá usar lo que hay a su favor, usar la I.A. a su favor y no en contra.

Ninguna empresa es tan banal para depender de una I.A. programada por externos, todo lo "gratuito" tiene un costo.

Con el advenimiento de herramientas como DeepSeek, ChatGPT y Grok el programador deberá mantenerse actualizado.

En un futuro quizás el mundo cambie o se mantenga como está. Todo está en el mañana.

Enlaces:

https://codemonkeyjunior.wordpress.com/2019/05/28/how-can-i-programmer/

Utiliza la IA DeepSeek en local con Ollama + Docker (Youtube)

Lamentablemente el canal ha sido borrado.

En este vídeo nos enseñan como ejecutar DeepSeek (esa I.A. que ha "desplazado" al otrora rey ChatGPT) de manera local.

Pero, antes que nada, deberías saber algunos conceptos.

¿Qué es Ollana y para qué sirve?

Ollama es una plataforma de código abierto diseñada para ejecutar modelos de lenguaje (LLMs) de manera local en tu ordenador.

Su principal función es permitir a los usuarios descargar, instalar y utilizar estos modelos de inteligencia artificial sin necesidad de depender de servicios en la nube.

Para empezar con Ollama, los usuarios deben descargarlo de su sitio web oficial, compatible actualmente con macOS y Linux, y seguir las instrucciones de instalación para su sistema operativo.

Una vez instalado, se pueden descargar y ejecutar diferentes modelos desde una biblioteca disponible, lo que permite una amplia gama de experimentos y aplicaciones en inteligencia artificial.

Ollama puede ser utilizado para tareas como:

• Automatización de tareas repetitivas. 
• Generación y análisis de texto. 
• Traducción automática. 
• Respuestas a consultas en sistemas de búsqueda.

Esperemos que te sirva este mini tutorial hecho por @josemarialabarta en su canal de Youtube.

Enlaces:

https://chat.deepseek.com/
https://ollama.com/
https://aws.amazon.com/es/what-is/large-language-model/