Actualmente, crear agentes de IA no code se ha vuelto una práctica popular entre profesionales y empresas de diferentes sectores.
Y no es de extrañar tomando en cuenta las capacidades que tienen estos elementos para agilizar la ejecución de tareas que podrían tomarnos horas cumplir, favoreciendo la eficiencia y la productividad del sector donde son implementados.
En este post te mostramos los pasos a seguir para que aprendas cómo crear agentes de IA e implementarlos en tres tareas distintas (email, análisis de competencia y redes sociales), haciéndolas más eficientes y a ti más productivo.
¿Que Beneficios nos Brinda Crear Agentes de IA no Code?
- Automatización avanzada y autonomía: A diferencia de herramientas de automatización rígidas, los agentes de IA definen sus propios pasos para cumplir un objetivo, incluso modificando su plan si un paso falla.
- Eficiencia y productividad: Los agentes de IA ejecutan tareas simultáneas, dividen labores complejas y operan sin supervisión constante, lo que libera a los humanos para tareas más estratégicas.
- Toma de decisiones mejorada: Debido al aprendizaje automático los agentes de IA pueden ser capaces de analizar datos en tiempo real, predecir tendencias y ofrecer soluciones basadas en información confiable.
- Interacción y personalización: Implementar agentes de IA puede ayudar a mejorar la experiencia del cliente mediante el uso del lenguaje natural, entendiendo el contexto de conversaciones largas y ofreciendo respuestas más precisas.
- Colaboración multiagente: Múltiples agentes de IA pueden trabajar juntos para resolver problemas, debatiendo ideas y aprendiendo unos de otros, lo que simula un entorno de trabajo especializado.
Pasos Para Crear Agentes de IA no Code Aplicados a 3 Casos de Uso
Gracias a herramientas de automatización como Make nuestro equipo de IAHoy a cargo logró crear agentes de IA no code para gestionar correos electrónicos, facilitarnos el análisis de competencia y publicaciones en redes sociales, haciendo más optimas estas tareas y nuestra productividad. Asi fue cómo lo llevamos a cabo:
Caso de Uso 1: Crear Agente de IA no Code que Actúe Como Clasificador de Emails Inteligente
Agente de IA no Code que Actua Como Clasificador de Emails Inteligente
A continuación, pondremos en práctica los siguientes pasos para crear un agente de IA no code que se encargue de gestionar lo relacionado a la redacción, clasificación y envío de correos electrónicos:
PASO 1. Definir el objetivo y las categorías
Elige la cuenta de email que usarás (Gmail de soporte). Seguido a esto define las categorías que serán asignadas por el agente (Soporte, Ventas, Facturación, etc.). Después, redacta de 2 a 5 ejemplos típicos de email para cada categoría.
PASO 2. Crear un nuevo escenario en Make
Entra en Make y busca la opción para crear un nuevo Escenario. Después activa la opción de Scheduling para definir el comportamiento del agente que puede ser de manera inmediata o en intervalos de tiempo (cada 5 – 15 minutos)
PASO 3. Añadir el disparador de correo electrónico
Añade un primer módulo de email (Gmail > Watch emails). A continuación, conecta tu cuenta de correo y otorga permisos. Después, realiza la configuración de filtros mínimos como Carpeta/Buzón a vigilar (Inbox, una etiqueta concreta, etc.). Asegúrate de que el asunto, remitente, fecha y cuerpo del mensaje (texto plano o HTML convertido a texto) sean recogidos en la salida de este módulo.
PASO 4. Preparar el texto a enviar a la IA
Añade un módulo intermedio que actúe construyendo un texto limpio que sea apto para que la IA lo analice. Aquí puedes crear un campo como:
«Subject: {{Subject}}
From: {{From}}
Body: {{Body (text-only)}}»
PASO 5. Configurar el módulo de IA (ChatGPT u otro modelo)
Incluye un módulo de IA que sea compatible con Make (OpenAI > Create a completion/chat completion). En el prompt del sistema describe el rol del agente. Ejemplo:
«Eres un clasificador de emails para una empresa.
Debes leer cada correo y asignarlo a una sola categoría entre: “Soporte”, “Ventas”, “Facturación”, “Estado de envío”, “Promoción/Spam”, “Otro”.
Responde únicamente con el nombre exacto de la categoría, sin texto adicional.»
Después en el prompt del usuario inserta el texto compuesto en el paso anterior (asunto, remitente y cuerpo).
PASO 6. Interpretar la respuesta del modelo
En Make añade un módulo router o switch que envíe el flujo por distintas ramas en función del resultado:
- Si salida = «Soporte» → Rama Soporte
- Si salida = «Ventas» → Rama Ventas
- Si salida = «Facturación» → Rama Facturación
Define una rama de nombre Otro o Revisión manual para dirigir esos casos donde la clasificación no sea clara.
PASO 7. Aplicar acciones según la categoría
Define en cada rama que acción implementará el agente con el email. Ejemplo:
Soporte
- Añadir una etiqueta «Soporte» en Gmail
- Crear un ticket en tu herramienta de help desk.
Ventas
- Etiquetar como «Ventas» y reenviar a un grupo de comerciales.
- Crear o actualizar un lead en el CRM.
Y así con el resto.
PASO 8. Programar una respuesta automática (Opcional)
Con Make puedes hacer que el agente de IA entregue una respuesta automática. Para ello tienes que añadir en cada rama un segundo módulo de IA que genere un borrador de respuesta como:
“Agradecemos tu mensaje, en breve te responderá X equipo…”
Después conecta un módulo de Gmail > Send email o similar para que envíe esa respuesta.
PASO 9. Manejo de errores y registros
Configura rutas de error en Make para capturar fallos de la API de correo o de la IA (timeouts, limites, etc.).
PASO 10. Pruebas, ajuste fino y puesta en producción
Una vez terminado ejecuta el escenario en modo manual con 10 a 20 correos reales para verificar que las categorías asignadas tienen sentido y que las etiquetas/movimientos en el inbox son correctos. En caso de errores ajusta el prompt y las categorías y activa el escenario en ON con un intervalo prudente (cada 5 minutos), manteniendo seguimiento durante unos días. Tras validarlo puedes intentar aumentar la frecuencia de ejecución, añadir más categorías y conectar más cuentas de correo reutilizando el mismo escenario.
Caso de Uso 2: Crear Agente de IA que Actúe Como Analista de Competencia Automático
Agente de IA no Code que Actua Como Analista de Competencia Automático
A continuación, veamos los pasos a seguir para diseñar un agente de IA no code que se encargue por sí solo de analizar nuestra competencia dentro de un mercado especifico:
PASO 1. Definir alcance y fuentes
Elige que deseas analizar (web principal de cada competidor, blog, precios, fichas de producto, redes sociales, notas de prensa, etc.). Luego, en una hoja de cálculo has una lista de competidores con sus URLs principales. Seguido a esto define la salida (resumen general, lista de cambios recientes, puntos fuertes/débiles, tabla de precios, ideas de posicionamiento).
PASO 2. Crear el escenario base en Make
Entra en Make y crea un nuevo escenario definiendo la frecuencia (una vez al día o una vez por semana para monitorizar cambios). Crea un módulo Scheduler como disparador (trigger) o fija la detección de nuevos registros en tu hoja de cálculos de competidores.
PASO 3. Leer la lista de competidores
Crea un módulo para leer los datos desde tu tabla (Watch rows o Get rows de la hoja de cálculo). Asegúrate de que el módulo recupere el nombre del competidor, la URL principal junto con otras relevantes (landing de producto, página de precios, blog).
PASO 4. Extraer contenido de las webs
Define módulos HTTP o conectores específicos de scrapping para cada competidor. Luego, descarga el HTML de las páginas relevantes y añade un paso de limpieza básica (extraer solo el texto, eliminar menús, pies de página y elementos irrelevantes en lo posible). Limita la longitud del texto para ahorrar tokens.
PASO 5. Diseñar el rol del agente de IA
Define de forma clara el prompt de sistema en un módulo de IA así:
«Eres un analista de competencia para una empresa X. A partir del contenido de la web de un competidor identifica propuesta de valor principal, productos/servicios clave, segmento de clientes, estrategia de precios aproximada, fortalezas, debilidades, elementos diferenciales frente a X.»
En el prompt del usuario envía texto limpio extraído de la web junto con el nombre del competidor.
PASO 6. Generar el análisis con IA
Establece una salida estructurada (Markdown o JSON) para facilitar la reutilización de cada bloque así:
«Devuélveme el resultado como un JSON con las claves: propuesta_valor, productos, segmento, precios, fortalezas, debilidades, diferenciales.»
Ejecuta este módulo por cada competidor y guarda la salida.
PASO 7. Consolidar y comparar resultados
Define pasos para guardar el análisis de cada competidor, bien sea en una hoja de cálculo o en una base de datos. También genera un resumen comparativo adicional a partir de los análisis individuales que identifique patrones del mercado, oportunidades y amenazas.
PASO 8. Automatizar reportes y notificaciones
Configura los módulos para enviar un resumen del análisis por email o por Slack/Teams al equipo. Asegúrate de que los enlaces sean incluidos en el documento y en la hoja de cálculo.
PASO 9. Manejo de cambios y novedades
Define un nuevo paso de IA o reglas simples para que señale los cambios que se produjeron respecto al último reporte (nuevas funcionalidades, cambios de precio, nuevos mensajes de marketing, etc.).
PASO 10. Pruebas, calibración y escalado
Prueba el escenario con pocos competidores y revisa manualmente la calidad de los análisis. Ajusta prompts, longitud de texto y frecuencia de ejecución según los resultados. Hecha la validación, añade más competidores, más fuentes (blog, redes) y capas de análisis (SEO, contenido, producto) sin cambiar la estructura básica del agente.
Caso de Uso 3: Crear Agente de IA que Actúe Redactando y Publicando Hilos en Redes Sociales
Agente de IA no Code que Actua Redactando y Publicando Hilos en Redes Sociales
A continuación, veamos los pasos a seguir para generar un agente de IA no code que se encargue de redactar y publicar por nosotros hilos en redes sociales.
PASO 1. Definir el objetivo y el producto final
Elige en qué plataforma social vas a publicar los hilos (X/Twitter, LinkedIn, Threads). Luego, define el formato del hilo (número de posts, longitud, tono de voz, idioma, estructura; hook, desarrollo, cierre/CTA). Especifica cómo deseas la salida del agente (idea corta, enlace a un artículo, briefing, etc.).
PASO 2. Preparar la fuente de ideas/briefings
Crea una hoja de cálculo en la que se registren datos como tema, objetivo, público, enlace de referencia, palabras clave y estado (pendiente, generado, publicado). Considera otras vías de entrada (formulario, comando en chat de mensajería o trigger desde CMS) cuando publiques un nuevo post en tu blog.
PASO 3. Crear el escenario base en Make
En Make crea un nuevo escenario definiendo el trigger en función del flujo, es decir:
- «Nuevo registro» en la hoja de ideas
- Un comando tipo «/hilo X sobre [tema]» que sirva como mensaje en tu canal de chat
- Nuevo post en WordPress
PASO 4. Recoger y normalizar la información de entrada
Agrega módulos para leer el tema, contexto y enlaces de referencia. Luego, define pasos para extraer el texto principal de enlaces de artículo, video, página de producto si los hay. Ahora construye un texto de briefing que reúna todo lo anterior (tema, objetivo, público, puntos clave).
PASO 5. Diseñar el rol del agente de IA
Crea un módulo Chat/Completion y dentro redacta un mensaje de sistema así:
«Eres un copywriter experto en redes sociales. Tu tarea es escribir hilos de [red elegida] con tono [tono de marca], siguiendo esta estructura: Hook potente, 3–7 tweets/posts de desarrollo, cierre con llamada a la acción. Respeta el límite de caracteres aproximado por post.».
En el mensaje de usuario envíale el briefing generado (tema, objetivo, público, puntos clave, enlaces de referencia).
PASO 6. Generar el hilo con IA en formato estructurado
Pide al modelo que devuelva la salida en un formato fácil de procesar, por ejemplo, JSON o texto numerado así:
«Devuelve el hilo como una lista numerada: 1) … 2) … 3) … sin texto adicional.»
PASO 7. Parsear el resultado y preparar la publicación
Añade pasos en Make para dividir la respuesta en posts individuales, usando saltos de línea o por el patrón 1), 2), etc. Procura añadir un módulo que recorte esos posts demasiado largos y los ajuste en los límites de caracteres permitidos por la plataforma. Guarda el hilo en tu hoja de cálculo/base de datos.
PASO 8. Programar o publicar en redes sociales
Conecta Make con tu herramienta de publicación (módulo de X/Twitter, LinkedIn, etc.). Seguido a esto elige la manera en que deseas sea hecha la publicación (inmediata o según fecha/hora almacenadas en la hoja de cálculo). Después, configura un bucle que publique cada post en orden.
PASO 9. Añadir controles de calidad
Antes de publicar automáticamente, envía el hilo a tu canal de Slack/Telegram o email para revisión. Puedes añadir un segundo módulo de IA que se ocupe de revisar el estilo/gramática del hilo o bien adaptarlo a otra red (convertir hilo de X a carrusel de LinkedIn).
Esperamos que nuestra explicación de cómo crear agentes de IA no code con Make te haya sido de utilidad para que puedas implementarlos con éxito en los casos de uso mencionados en este post y que sigas avanzando en el desarrollo de nuevos agentes de IA para ser aprovechados en la gestión de otras tareas.
