Curso de agentes de IA 2026: cómo crear sistemas que trabajan por ti (gratis)

Curso completo sobre agentes de IA: la IA que no solo responde, sino que trabaja. Incluye plataformas actuales con enlaces oficiales, una plantilla de diseño y tres prácticas paso a paso.

Lección 1. Qué es un agente de IA (y en qué se diferencia de un chatbot)

Un chatbot responde a tus mensajes. Un agente recibe un objetivo y trabaja hasta cumplirlo: decide los pasos, usa herramientas, comprueba el resultado y corrige.

Las 4 piezas de un agente

1. Modelo: el «cerebro» que razona (Claude Opus 5.5, GPT-6, Gemini 3.8…).
2. Herramientas: lo que puede usar: buscar en la web, leer y escribir archivos, conectores con Gmail o tu CRM, un navegador, tu ordenador.
3. Instrucciones y contexto: quién es, qué objetivo tiene, qué reglas sigue.
4. Bucle de trabajo: planifica → actúa → observa el resultado → ajusta, hasta terminar o necesitar tu ayuda.

Agente vs. automatización clásica

	Automatización (Zapier, Make)	Agente de IA
Cómo decide	Reglas fijas «si A, entonces B»	Razona los pasos en cada caso
Fiabilidad	Muy predecible	Flexible pero puede equivocarse
Coste	Bajo	Mayor (usa más IA)
Ideal para	Procesos repetitivos y estables	Tareas que requieren leer, interpretar y decidir

La combinación más potente es un flujo clásico con un paso de agente en medio. Lo vemos en el curso de automatización.

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Lección 2. Las plataformas de agentes en 2026

Claude (Anthropic)

• App de escritorio con Cowork: Claude trabaja con las carpetas y archivos que le autorices, crea documentos, hojas y presentaciones, y usa conectores. En los planes Pro y Max (macOS 15+ y Windows) puede además usar tus aplicaciones cuando no hay conector. Guía: uso del ordenador en Cowork.
• Claude en Chrome: extensión que navega y completa tareas en tu navegador.
• Claude Code: agente para programar (ver curso para programadores).

ChatGPT (OpenAI)

• Modo agente y Codex: GPT-6 Astra destaca en uso del ordenador y tareas profesionales.
• Workspace agents (Business, Enterprise, Edu y Teachers): agentes de equipo que trabajan en la nube, pueden ejecutarse de forma programada o desde Slack y piden aprobación para acciones sensibles como enviar emails o editar hojas. Anuncio: OpenAI.
• Plugins: sustituyen a los GPTs y combinan instrucciones con apps conectadas (ayuda oficial).

Google

• Gemini integrado en Gmail, Drive, Docs y Sheets.
• Antigravity: entorno de agentes para crear software.

Plataformas para construir tus propios agentes

• n8n: nodos de agente con memoria y herramientas; autoalojable.
• Zapier y Make: pasos y agentes de IA dentro de sus flujos.

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Lección 3. Diseña tu agente con la ficha de 6 puntos

Un agente mal definido es caro e impredecible. Rellena esta ficha antes de abrir ninguna herramienta:

1. OBJETIVO MEDIBLE: ¿qué entrega y cuándo? 
   Ej.: "Cada lunes a las 9:00, un informe de 1 página con ventas de la semana, incidencias abiertas y 3 recomendaciones."
2. ENTRADAS: ¿qué información necesita y dónde está?
   Ej.: hoja "Ventas 2026" en Drive, bandeja de soporte@
3. HERRAMIENTAS Y PERMISOS: ¿qué puede leer? ¿qué puede modificar?
   Ej.: leer Drive y Gmail; escribir solo en la carpeta "Informes"
4. PASOS ESPERADOS: ¿cómo lo haría una persona?
5. PUNTOS DE CONTROL: ¿dónde debe parar y pedirte aprobación?
   Ej.: antes de enviar nada por email
6. CRITERIO DE ÉXITO: ¿cómo sabrás que el resultado es bueno?
   Ej.: cifras cuadran con la hoja; recomendaciones accionables

Instrucciones para el agente a partir de la ficha

Eres el analista de operaciones de [empresa].
Objetivo: preparar el informe semanal (ver formato abajo).
Fuentes: usa SOLO la hoja "Ventas 2026" y los emails de soporte@ de los últimos 7 días.
Proceso: 1) calcula ventas totales y por producto frente a la semana anterior; 2) lista incidencias abiertas con antigüedad; 3) propone 3 acciones concretas.
Reglas: no inventes cifras; si falta un dato, indícalo. No envíes emails: deja el informe como borrador en la carpeta "Informes".
Formato: título, 3 cifras clave, tabla de productos, incidencias, 3 recomendaciones.

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Lección 4. Práctica 1: agente de investigación de mercado

Objetivo: una tabla comparativa de 8-10 competidores con fuentes, lista para usar en una reunión. Funciona en Claude, ChatGPT o Gemini con la búsqueda web activada.

Pasos

1. Abre Claude, ChatGPT o Gemini y activa la búsqueda web o el modo de investigación.
2. Pega este encargo, adaptado:

Actúa como analista de mercado. Investiga los 10 principales competidores de [tu negocio] en [ciudad/país] para [público].
Para cada uno: nombre, web, propuesta de valor en una frase, precios públicos (si existen), canales principales, valoración media en reseñas y un punto fuerte y uno débil.
Entrégalo en una tabla. Cita la fuente de cada dato con enlace. Si no encuentras un dato, escribe "no disponible"; no lo estimes.
Al final, 3 oportunidades de diferenciación para [tu negocio].

3. Revisa al menos 3 enlaces al azar para comprobar que los datos son correctos.
4. Pide ajustes: «Añade una columna con su presencia en redes sociales» o «Exporta la tabla a una hoja de cálculo».

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Lección 5. Práctica 2: agente de escritorio que organiza documentos (Claude Cowork)

Objetivo: ordenar una carpeta de facturas y crear un resumen en Excel sin tocar un archivo a mano.

Preparación

1. Instala o actualiza la app de escritorio de Claude (plan Pro o Max para el uso del ordenador).
2. Crea una carpeta de prueba con copias de 10-20 facturas en PDF. Nunca practiques con los originales.

Encargo

En la carpeta "Facturas prueba":
1. Lee cada PDF y renómbralo como AAAA-MM-DD_Proveedor_Total.pdf
2. Crea subcarpetas por trimestre (T1, T2, T3, T4) y mueve cada factura a la suya
3. Crea un Excel "Resumen facturas.xlsx" con fecha, proveedor, número, base, IVA, total y nombre de archivo
4. No borres ningún archivo. Si una factura no se puede leer, déjala en una carpeta "Revisar" y dímelo.
Al terminar, muéstrame un resumen de lo que has hecho.

Revisión

• Abre el Excel y comprueba 3 facturas al azar contra el PDF.
• Revisa la carpeta «Revisar» y averigua por qué falló (PDF escaneado, formato raro…).
• Ajusta el encargo y guárdalo para reutilizarlo cada trimestre.

Profundiza en el curso La IA que usa tu ordenador.

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Lección 6. Práctica 3: agente propio con herramientas en n8n

Objetivo: un agente que responde preguntas sobre tus pedidos consultando una hoja de Google, construido en n8n.

1. Arranca n8n (nube o local con npx n8n → http://localhost:5678).
2. Crea un flujo con un Chat Trigger y un nodo AI Agent.
3. Conecta al agente un modelo de chat (OpenAI, Anthropic o Gemini) con tu clave de API.
4. Añade memoria para que recuerde la conversación.
5. Añade como herramienta Google Sheets en modo lectura sobre tu hoja de pedidos.
6. Instrucciones: «Eres el asistente de pedidos. Para cualquier pregunta sobre un pedido, busca el número en la hoja. Nunca modifiques datos. Si el pedido no existe, dilo.»
7. Prueba en el chat: «¿En qué estado está el pedido 1045?»

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Lección 7. Seguridad, supervisión y medición

Las 6 reglas de oro

1. Mínimo privilegio: empieza en solo lectura y amplía poco a poco.
2. Aprobación humana antes de enviar, publicar, pagar o borrar.
3. Bloquea apps sensibles (banca, gestor de contraseñas). Anthropic advierte que sus salvaguardas «no son absolutas».
4. Prompt injection: una web, un PDF o un email pueden esconder órdenes para el agente. No combines contenido de terceros sin revisar con permisos de escritura.
5. Datos personales: cumple el RGPD y no des al agente más datos de los necesarios.
6. Registros: revisa lo que ha hecho, sobre todo las primeras semanas.

¿Merece la pena? Mídelo

Durante un mes, apunta por tarea: tiempo que tardabas antes, tiempo de revisión ahora, errores corregidos y coste. Si el ahorro neto no compensa, simplifica la tarea o pásala a una automatización clásica.

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Test de repaso

Comprueba lo que has aprendido. Pulsa en cada pregunta para ver la respuesta.

1. ¿Cuáles son las 4 piezas de un agente de IA?

Modelo, herramientas, instrucciones/contexto y bucle de trabajo (planificar, actuar, observar, ajustar).

2. ¿Cuándo es mejor una automatización clásica que un agente?

Cuando el proceso es estable y se puede describir con reglas fijas sin excepciones.

3. ¿Qué es la prompt injection?

Instrucciones ocultas en contenido externo (web, email, PDF) que intentan manipular al agente.

4. ¿Por qué practicar con copias de los archivos?

Porque el agente puede cometer errores al mover o renombrar y así no pierdes los originales.

5. ¿Qué 4 datos apuntarías para medir si un agente compensa?

Tiempo antes, tiempo de revisión ahora, errores corregidos y coste.

Recursos y enlaces

• Claude – uso del ordenador en Cowork — guía oficial
• Descargar Claude — app de escritorio
• OpenAI – workspace agents
• OpenAI – plugins
• n8n – agentes — documentación
• Plantillas de n8n
• Claude Academy — cursos oficiales gratuitos

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