Una mejor coordinación del equipo conduce a operaciones más fluidas, o al menos eso nos han dicho. Pero en realidad, la historia es diferente.
Los equipos de producto, ventas y marketing dedican la mitad de su jornada a sincronizar calendarios, saltar entre herramientas especializadas y buscar actualizaciones. Este sistema es disruptivo y consume tiempo que debería dedicarse a trabajos de mayor valor.
Aunque los agentes de IA pueden automatizar tareas repetitivas, implementarlos de forma aislada causa más daño. Traslada el caos de los humanos al software. Por ejemplo, su agente de soporte podría enviar un correo electrónico de «función reparada» antes de que el agente de producto lo haya confirmado.
Para coordinar realmente a sus equipos, primero debe coordinar a sus agentes. Eso nos lleva a... 🥁 La orquestación de agentes de IA.
¿Qué es la orquestación de agentes de IA?
La coordinación de agentes de IA es el proceso de coordinar varios agentes de IA especializados para que trabajen juntos como un equipo. Esto implica un agente coordinador que controla la secuencia de tareas, la comunicación y el flujo de datos entre varios agentes especializados.
📌 Ejemplo: imagine que dirige una pequeña empresa minorista. Tiene tres agentes de IA, y cada uno se centra específicamente en su meta, sin comunicarse con los demás:
- El agente de inventario: supervisa los niveles de existencias y realiza pedidos automáticamente cuando los elementos están a punto de agotarse.
- El agente de marketing: analiza su lista de productos y redacta anuncios para redes sociales con el fin de impulsar las ventas.
- El agente de envíos: genera rótulos y programa los servicios de mensajería una vez que se ha pagado un pedido.
Dado que estos agentes individuales operan de forma independiente, es probable que encuentren errores.
¿Cómo es eso?
- El agente de marketing podría ver un elemento muy demandado y lanzar una campaña publicitaria masiva, sin saber que el agente de inventario acaba de marcar ese elemento como «agotado».
- O bien, cuando un cliente cancela un pedido, el agente de envíos detiene el paquete, pero el agente de inventario no actualiza los niveles de existencias.
La orquestación de agentes de IA agiliza este caos. Un controlador central, u orquestador, sincroniza todos los agentes individuales para que contribuyan de forma lógica al flujo de trabajo.
⚖️ Conozca la diferencia: La orquestación de IA y la orquestación de agentes de IA suenan similares, pero son dos conceptos distintos:
- Orquestación de IA: el proceso general de coordinación de múltiples componentes de IA, como modelos de aprendizaje automático, modelos de lenguaje grandes (LLM), canalizaciones de datos, API y otras infraestructuras. La meta es crear un flujo de trabajo estructurado a partir de herramientas de IA desconectadas.
- Orquestación de agentes de IA: un subconjunto de la orquestación de IA que se centra en coordinar agentes de IA autónomos. Permite que varios agentes de IA trabajen juntos en tareas complejas y orientadas a metas.
⭐ Bonus: ¿Cómo funciona en la práctica? Este vídeo sobre los coordinadores de flujos de trabajo de agentes te dará una idea más clara.
📮 Información de ClickUp: El 40 % de los participantes en nuestra encuesta afirman que sienten curiosidad, pero aún no están seguros de qué se considera un «agente».
Esto demuestra lo rápido que se está extendiendo la idea de los agentes, pero también lo abstracta que sigue siendo esta categoría en la práctica. Muchas herramientas afirman ser agentes en teoría, pero en realidad no pueden participar en el trabajo diario.
Superagentes en ClickUp viven en el entorno de trabajo y pueden operar de forma autónoma dentro de las reglas y aprobaciones que usted defina. ¿Lo mejor? No parece tanto «IA» como un compañero de equipo virtual que mantiene el trabajo en marcha de forma silenciosa.
Por qué la orquestación de agentes de IA es importante para los equipos
La mayoría de los procesos empresariales abarcan varios departamentos y herramientas.
Tomemos como ejemplo la incorporación de clientes: el equipo de ventas gestiona los contratos en el CRM, el departamento financiero utiliza el ERP para la facturación y el departamento de éxito del cliente configura la cuenta.
Ahora bien, implementar agentes individuales para automatizar cada paso parece ideal: uno se encarga de la firma de contratos y el otro gestiona la configuración de cuentas.
Sin embargo, este enfoque plantea riesgos importantes:
- Sin reducción de la proliferación de herramientas: los agentes aislados operan dentro de los silos existentes, lo que deja su conjunto de herramientas desconectadas y la proliferación de herramientas como problemas que aún debe resolver.
- Transferencia manual de datos: sigue siendo necesario mover los datos entre agentes manualmente, ya que estos no pueden realizar el uso compartido de contexto ni archivos de forma nativa.
- Fallos de ejecución: los agentes aislados provocan duplicidad de trabajo, traspasos fallidos e inconsistencias en los datos, lo que retrasa todo el proceso.
- Expansión de agentes: gestionar docenas de agentes individuales se vuelve tan complejo y fragmentado como gestionar las herramientas originales.
Una capa de orquestación optimiza y centraliza las interacciones de los agentes. En lugar de desencadenar manualmente el agente B una vez que el agente A ha terminado, el orquestador se encarga del traspaso de forma automática.
Esto garantiza que los flujos de datos fluyan instantáneamente entre departamentos y evita la fragmentación de los flujos de trabajo.
🔔 Recordatorio: Orquestación de agentes de IA ≠ orquestación multiagente
La orquestación multiagente es la coordinación de varios agentes dentro de una misma plataforma. La orquestación de agentes de IA es la gestión de alto nivel de los agentes en toda la pila tecnológica de su empresa. Conecta diferentes tipos de agentes de IA en diversas aplicaciones de software para completar un proceso empresarial completo de principio a fin.
Los cuatro tipos de orquestación de agentes IA
Hay cuatro formas principales de organizar los agentes de IA dentro de la capa de orquestación. El enfoque adecuado depende de los requisitos de su tarea, como si necesita una supervisión normativa estricta o una capacidad de respuesta en tiempo real.
Veamos los cuatro tipos y cuándo utilizarlos:
1. Orquestación centralizada
En este caso, un único agente maestro o supervisor lo gestiona todo. Recibe la solicitud del usuario, decide qué subagentes especializados se necesitan, les asigna tareas y revisa sus resultados antes de dar la respuesta final.
✅ Ideal para: Sectores altamente regulados (como el financiero o el sanitario) en los que cada paso debe ser auditable y predecible.
2. Coordinación descentralizada
En la orquestación descentralizada, no hay un único orquestador. En su lugar, todos los agentes están programados con un conjunto compartido de reglas o lógica de orquestación y se comunican directamente entre sí.
Negocian el siguiente paso en función de la disponibilidad del agente y su experiencia específica.
✅ Ideal para: sistemas de alta velocidad y en tiempo real (como los asistentes de voz), ya que elimina los intermediarios y permite que los agentes se comuniquen directamente entre sí.
3. Orquestación jerárquica
Se trata de una versión más compleja del modelo supervisor. Utiliza una estructura por capas: un agente de nivel superior gestiona varios agentes de nivel medio, y cada agente de nivel medio gestiona su propio equipo de agentes trabajadores especializados.
✅ Ideal para: operaciones de corporación a gran escala en las que las tareas son demasiado amplias para que las gestione un solo supervisor.
4. Coordinación federada
La orquestación federada implica que agentes de IA independientes, a menudo de diferentes organizaciones, colaboren para alcanzar una meta sin realizar un uso compartido de sus datos privados.
No hay ningún jefe ni agente coordinador. En su lugar, varios agentes de diferentes departamentos (o incluso de diferentes empresas) acuerdan un estándar de comunicación compartido para trabajar juntos.
✅ Ideal para: asociaciones entre empresas o gestión de la cadena de suministro en las que diferentes entidades necesitan coordinar datos confidenciales.
⭐ Para inspirarse, aquí tiene tres superagentes centrados en la programación en acción:
Cómo funciona la orquestación de agentes de IA
Un agente maestro o de nivel superior gestiona a los demás, lo cual es fácil de entender.
Pero, ¿cómo funciona cuando no hay supervisor (como en los modelos descentralizados o federados)?
El proceso de orquestación, con o sin un orquestador central, se basa en varios pasos 👇
Paso 1: Descomposición de tareas
🤝 Con el coordinador: El supervisor (ya sea el agente de nivel superior o el agente maestro) recibe la meta, la analiza y redacta el plan de ejecución completo. Divide la tarea principal en subtareas y decide el orden de ejecución.
📌 Ejemplo: Supongamos que implementa agentes para lanzar automáticamente una nueva función en la app. El supervisor divide esta meta en tareas especializadas: el agente desarrollador crea la interfaz de usuario, el agente de control de calidad escribe los casos de prueba y el agente de marketing redacta las notas de la versión.
Dado que este proceso es dinámico, el supervisor puede ajustar la secuencia en tiempo real. Si la «función» es en realidad solo una corrección de errores, se omite automáticamente el paso de marketing.
👉🏼 Sin coordinador: en este caso, la lógica de coordinación se integra directamente en los agentes de IA. Estos seleccionan una tarea basándose en su propio razonamiento y la desglosan en subtareas en tiempo real, creando una ruta que no existía hasta que fue necesaria.
Paso 2: Enrutamiento inteligente
🤝 Con el coordinador: El supervisor evalúa las capacidades de los agentes trabajadores disponibles en tiempo real y asigna las tareas al especialista más adecuado (por ejemplo, enviar una tarea de codificación a un agente Python).
👉🏼 Sin coordinador: los agentes colaboran de varias maneras sin un agente maestro. Un método es el sistema de pizarra, en el que los agentes supervisan un espacio compartido en busca de tareas disponibles y seleccionan aquellas para las que están cualificados. Otro es el enrutamiento semántico, en el que los agentes aceptan tareas basándose en el significado de la solicitud.
👀 ¿Sabías que... Los agentes también pueden «pujar» por tareas mediante el uso compartido de puntuaciones de confianza. Si el agente A afirma tener un nivel de confianza del 95 % para un problema específico, mientras que el agente B afirma tener un 65 %, el agente A obtiene el trabajo.
Los agentes también pueden pujar utilizando:
- Coste previsto
- Duración estimada
- Disponibilidad de recursos
- Utilidad o recompensa
Paso 3: Gestión del contexto
🤝 Con coordinador: el supervisor actúa como un hub de memoria central. Transmite de forma selectiva solo la información relevante del agente anterior al siguiente, de modo que el nuevo agente no se vea abrumado por datos innecesarios.
👉🏼 Sin coordinador: cuando el agente A termina, añade sus conclusiones como nuevo contexto y las envía al agente B. El agente B dispone ahora del historial completo de lo que ha sucedido hasta el momento, lo que garantiza que no se pierda ninguna información en el traspaso.
Paso 4: Ejecución y supervisión
🤝 Con el coordinador: El supervisor supervisa la calidad de los resultados de cada agente. Si un agente falla o tiene alucinaciones, el supervisor lo detecta, solicita que se vuelva a intentar o redirige la tarea a otro agente.
👉🏼 Sin coordinador: los agentes utilizan la autorreflexión y la revisión por pares. Están programados para verificar su propio trabajo y el de sus pares antes de pasar al siguiente paso. Por ejemplo, si el agente B recibe datos erróneos del agente A, rechaza la tarea y la devuelve.
Paso 5: Preparación de los resultados
🤝 Con el coordinador: Todos los agentes envían sus trabajos terminados al supervisor. El supervisor limpia los datos, da formato al informe final y lo presenta al usuario.
👉🏼 Sin coordinador: el resultado final suele ser simplemente el resultado del último agente de la cadena. Si se trata de un sistema con varios agentes, estos votan para ponerse de acuerdo y combinar sus resultados con el fin de proporcionar el resultado deseado.
🧠 Dato curioso: Arquitas, un matemático de la antigua Grecia, construyó una paloma de madera que podía volar. Utilizaba vapor comprimido para impulsarse unos 200 metros. Este pájaro mecánico se considera uno de los primeros intentos de crear un dispositivo autónomo que se moviera sin intervención manual.
Ventajas de la orquestación de agentes de IA
A medida que las organizaciones se centran en permitir que los agentes operen en todos los flujos de trabajo, la orquestación de agentes de IA se está convirtiendo en la columna vertebral del trabajo escalable y autónomo. Aquí hay cinco razones por las que debe priorizar su implementación:
- Delegación automatizada de tareas: cuando un agente finaliza un paso, el siguiente agente recibe automáticamente el contexto adecuado. Su flujo de trabajo continúa ejecutándose sin retrasos ni seguimientos manuales.
- Mayor eficiencia y precisión en las tareas: el enrutamiento inteligente de tareas (como en una configuración centralizada) garantiza que las tareas se asignen al agente adecuado en función de sus capacidades específicas. Los traspasos automatizados y la orquestación secuencial eliminan las acciones duplicadas, las inconsistencias entre agentes y los errores.
- Contexto compartido: los agentes de IA orquestados comparten una memoria colectiva, por lo que ningún agente tiene que solicitar información que ya se ha proporcionado. Así, si el presupuesto de un cliente cambia en el registro de un agente de ventas, todos los demás agentes del sistema se actualizan al instante.
- Mayor productividad de los empleados y los equipos: los miembros del equipo ya no tienen que dedicar tiempo a supervisar el comportamiento de los agentes, trasladar datos o buscar actualizaciones. Pueden centrarse en la innovación, la estrategia de alto nivel y la toma de decisiones.
- Escalabilidad: un sistema orquestado puede gestionar 100 tareas con la misma facilidad que 10. Incluso a medida que sus operaciones crecen, todos los demás agentes permanecen sincronizados y nadie necesita coordinarlos manualmente.
📮 Información de ClickUp: Solo el 10 % de los participantes en nuestra encuesta utilizan habitualmente herramientas de automatización y buscan activamente nuevas oportunidades para automatizar.
Esto pone de relieve una importante palanca sin explotar para la productividad: la mayoría de los equipos siguen dependiendo del trabajo manual que podría optimizarse o eliminarse.
Los superagentes de IA de ClickUp facilitan la creación de flujos de trabajo automatizados, incluso si nunca antes ha utilizado la automatización. Con plantillas plug-and-play y comandos basados en lenguaje natural, la automatización de tareas se pone al alcance de todos los miembros del equipo.
💫 Resultados reales: QubicaAMF redujo el tiempo de elaboración de informes en un 40 % utilizando los paneles dinámicos y los gráficos automatizados de ClickUp, lo que le permitió transformar horas de trabajo manual en información en tiempo real.
Retos comunes de la orquestación de agentes IA
Si bien la orquestación de agentes de IA optimiza los flujos de trabajo, también tiene sus límites:
| Reto | Qué significa |
| El precipicio de la orquestación | Los flujos de trabajo con múltiples agentes se vuelven tan complejos y confusos que incluso los agentes humanos son incapaces de resolverlos. |
| No determinismo | Los LLM son impredecibles. Puede darles la misma entrada dos veces, pero es posible que proporcionen dos respuestas diferentes. |
| Hemorragia de tokens y latencia | Los agentes se comunican entre sí en exceso, lo que genera altos costes de API (desperdicio de tokens) y tiempos de respuesta lentos. |
| Desbordamiento de contexto | El historial del proyecto se vuelve tan extenso que los agentes de IA agotan su memoria y olvidan las instrucciones originales. |
| Interoperabilidad | Los agentes de IA de diferentes proveedores no pueden comunicarse entre sí porque utilizan lenguajes o formatos de datos diferentes. |
✅ ¿La solución? Añadir barreras de seguridad a nivel de arquitectura.
Puede evitar la mayoría de los fallos de orquestación con cinco decisiones de diseño deliberadas:
- Para los acantilados de orquestación: Limite la profundidad de los agentes. Limite las cadenas de múltiples agentes a 3-5 saltos antes de forzar la consolidación en un único agente de decisión. Si la complejidad aumenta, rediseñe el flujo de trabajo en lugar de añadir más agentes.
- Para el no determinismo: introduzca capas de validación. Ejecute los resultados críticos a través de un verificador determinista (motor de reglas, validación de esquemas o agente verificador secundario) antes de la ejecución.
- Para la hemorragia de tokens: establezca un «presupuesto de conversación». Limite los intercambios entre agentes y resumir el contexto cada pocos turnos en lugar de pasar transcripciones completas.
- Para el desbordamiento de contexto: implemente la compresión de memoria continua. Durante periodos regulares, destile los historiales largos en resúmenes estructurados con metas y restricciones explícitas.
- Para problemas de interoperabilidad: estandarice un esquema compartido (contratos JSON, API de herramientas o especificaciones de llamada de funciones), de modo que los agentes se comuniquen en formatos estructurados.
⚠️ El principio fundamental: limita antes de escalar.
Casos de uso de la orquestación de agentes de IA para equipos
Veamos cómo diferentes equipos implementan la orquestación de agentes de IA para automatizar procesos complejos:
1. Incorporación de clientes personalizada
Imagina que acaba de firmar un contrato con un nuevo cliente importante. Normalmente, copiaría los datos del contrato en su sistema de facturación, enviaría un correo electrónico al equipo técnico para que creara una nueva cuenta y buscaría en las carpetas los documentos de formación adecuados.
Con un marco de coordinación de agentes, un agente crea la nueva cuenta y configura los permisos del software. Otro agente lee el contrato, toma nota de las metas específicas y redacta una guía de bienvenida personalizada. Mientras tanto, un tercer agente consulta el calendario del equipo para encontrar el mejor momento para realizar una llamada inicial.
Simplemente llegue a la mañana siguiente a una reunión programada con un cliente totalmente preparado, lo que le ahorrará horas de trabajo rutinario.
2. Detección automatizada de fraudes
Si dirige una empresa de tecnología financiera, sabrá lo difícil que es detectar pagos sospechosos cuando se producen miles de transacciones cada minuto.
Al orquestar múltiples agentes de IA especializados, puede ejecutar fácilmente una defensa estricta y de varios pasos contra las actividades fraudulentas.
A continuación le explicamos cómo hacerlo:
Un agente de transacciones supervisa todos los pagos y señala inmediatamente las anomalías (por ejemplo, una compra de alto valor desde una ubicación inusual). Desencadena un agente de identidad para que compruebe si los patrones de inicio de sesión recientes del usuario o los ID de los dispositivos coinciden con este nuevo comportamiento.
Si no lo hacen, un agente de riesgo compara el comportamiento con las tácticas de fraude conocidas y toma medidas correctivas, como pausar el pago y enviar al cliente un código de verificación por texto para continuar.
3. Gestión de la cadena de suministro
Las cadenas de suministro son muy volátiles. Las barreras comerciales geopolíticas, los desastres naturales y la escasez de mano de obra pueden interrumpir repentinamente las operaciones. Es imposible mantenerse al día con todo esto utilizando solo el esfuerzo humano y los sistemas de distribución.
Un sistema de agentes de IA orquestado le ayuda a mantenerse a la vanguardia. Por ejemplo, puede utilizarlo para sincronizar su respuesta a los picos de precios.
Si un agente detecta un aumento del 20 % en el precio de una materia prima, un segundo agente busca alternativas, como cambiar a un proveedor de copia de seguridad previamente evaluado. Al mismo tiempo, otro agente ajusta su calendario de fabricación hasta que lleguen los nuevos materiales.
Historia de un cliente: ClickUp X Bell Direct
😓 El problema: «El trabajo sobre el trabajo» estaba bloqueando la productividad real.
El equipo de operaciones de Bell Direct estaba desbordado. Cada día gestionaban más de 800 correos electrónicos de clientes, cada uno de los cuales requería una lectura manual, una clasificación, una categorización y un envío a la persona adecuada. La situación ejercía presión sobre la eficiencia, la visibilidad y la calidad del servicio del equipo, a pesar de que la empresa ofrecía buenos resultados a los clientes.
✅ La solución: un entorno de trabajo unificado + agentes de IA que funcionan como compañeros de equipo.
En lugar de añadir otra herramienta desconectada a la pila, Bell Direct eligió ClickUp como su centro de comandos central. Consolidaron todo, desde tareas y documentos hasta procesos y conocimientos, en un único entorno de trabajo en el que la IA tenía todo el contexto. En lugar de depender de bots o plantillas genéricas, implementaron un superagente al que llamaron «Delegator». Se trata de un compañero de equipo autónomo entrenado para clasificar el trabajo entrante:
- Lee todos los correos electrónicos que llegan a la bandeja de entrada compartida.
- Clasifica la urgencia, el cliente y el tema utilizando campos personalizados con IA.
- Prioriza y dirige cada tarea a la persona adecuada en tiempo real.
Todo ello sin necesidad de intervención manual por parte de operadores humanos.
😄 El impacto: Ganancias operativas cuantificables
- Aumento del 20 % en la eficiencia operativa, lo que significa que se realiza más trabajo más rápido con los mismos recursos.
- Se ha liberado la capacidad equivalente a dos empleados a tiempo completo, que ahora está disponible para tareas estratégicas de alto valor.
- Más de 800 correos electrónicos diarios de clientes clasificados en tiempo real.
El Super Agent ahora distribuye el trabajo como lo haría un humano, pero a la velocidad y escala de una máquina.
👀 ¿Sabías que...? En 1966, Joseph Weizenbaum creó ELIZA para imitar a un terapeuta. El bot utilizaba un script sencillo para realizar conversaciones con los humanos, intercambiando pronombres para convertir las afirmaciones de los usuarios en preguntas.
Por ejemplo, si un usuario decía «Me siento...», el bot preguntaba «¿Por qué te sientes...?» Si se quedaba atascado, ELIZA utilizaba desviaciones genéricas como «Por favor, continúa» o «Cuéntame más», engañando a los usuarios para que creyeran que era un oyente muy atento.
Orquestación de agentes de IA frente a la automatización tradicional de flujos de trabajo
La automatización tradicional de los flujos de trabajo es fija y lineal. Sigue reglas predefinidas del tipo «si... entonces» y mueve los datos en consecuencia.
📌 Por ejemplo, cuando un cliente rellena un formulario, el sistema crea un cliente potencial en el CRM y envía un correo electrónico estándar de agradecimiento. Lo hará cada vez, independientemente de lo que el cliente haya escrito realmente en el formulario.
La orquestación de agentes de IA es dinámica, adaptativa y completamente autónoma. Usted le da al sistema una meta y los agentes de IA razonan las tareas necesarias para alcanzarla. Utilizan la inteligencia de los LLM para tomar decisiones contextuales en tiempo real.
📌 Por ejemplo, cuando un cliente rellena un formulario, un sistema de agentes de IA no se limita a crear un cliente potencial y enviar un correo electrónico genérico.
En su lugar, un agente analiza la respuesta para detectar la intención (consulta de precios frente a demostración empresarial frente a problema de asistencia). Otro comprueba el CRM en busca de interacciones anteriores. Un tercero redacta una respuesta personalizada haciendo referencia al sector del cliente, el caso de uso y el nivel de urgencia.
Si el formulario indica una alta intención de compra, el sistema puede automáticamente:
- Dirija al cliente potencial a un representante del equipo de ventas de la corporación.
- Programar una reunión en función de la disponibilidad del Calendario
- Genere una secuencia di follow-up personalizzata
- Alerte al ejecutivo de cuentas con un resumen del contexto clave.
A continuación, se ofrece una comparación detallada:
| Aspecto | Orquestación de agentes IA | Automatización tradicional de flujos de trabajo |
| Tipo de lógica | Utiliza el razonamiento para decidir la mejor ruta. | Sigue reglas fijas del tipo «si... entonces». |
| Adaptabilidad | Alta; se ajusta a los cambios en las entradas. | Bajo; requiere reconfiguración manual. |
| Traspasos | Dinámico (se dirige al mejor agente en ese momento) | Lineal y codificado de forma rígida (el paso A siempre conduce al paso B) |
| Mantenimiento | Bajo; los agentes interpretan los nuevos datos o las actualizaciones de las herramientas sin necesidad de código nuevo. | Alto; requiere un desarrollador cada vez que cambia una herramienta o un proceso. |
| Escalabilidad | Alta; puede conectar nuevos agentes especializados sin necesidad de reconstruir todo el sistema. | Bajo; cuantos más pasos añada, más complejo se vuelve el flujo de trabajo. |
| Ideal para | Flujos de trabajo complejos como estudios de mercado, soporte al cliente y gestión del ciclo de vida de los empleados. | Tareas repetitivas como la nómina o la entrada de datos |
📚 Más información: Ejemplos y casos de uso de la automatización de flujos de trabajo
Cómo elegir herramientas de orquestación de agentes de IA
A continuación, le mostramos cinco sencillos pasos para elegir la herramienta de coordinación de agentes de IA adecuada para su empresa:
Paso 1: Identifique las necesidades de sus agentes de IA
Si aún no ha implementado agentes de IA, comience por auditar sus flujos de trabajo. Tome nota de los puntos de fricción: traspasos manuales, errores recurrentes, procesos aislados, etc.
Una vez que tenga una idea clara de dónde encajan los agentes de IA en sus flujos de trabajo, decida:
- Qué hará cada agente
- ¿A qué herramientas, fuentes de datos y recursos externos necesita acceder cada agente?
- ¿Cómo se comunicarán y realizarán los traspasos los diferentes agentes?
Correlacionarlo le ayudará a elegir las capacidades de IA adecuadas para una orquestación eficiente.
📚 Más información: MCP frente a RAG frente a agentes de IA
Paso 2: Priorizar las herramientas sin código o con poco código
La mayoría de los equipos no disponen del tiempo ni de los recursos de ingeniería necesarios para crear una lógica de coordinación desde cero.
Por lo tanto, busque plataformas sin código o con poco código que permitan a los miembros de su equipo sin conocimientos técnicos crear y ajustar agentes a través de una interfaz visual. Por ejemplo, utilizando un generador de arrastrar y soltar para diseñar flujos de trabajo, configurar agentes y gestionar interacciones.
Aún mejor si la herramienta de IA agencial ofrece capacidades de IA generativa para crear agentes al instante. Con ellas, ni siquiera es necesario diseñar un agente visualmente.
Simplemente describa las responsabilidades del agente, el acceso a las herramientas y los permisos en un lenguaje sencillo, y la IA lo configurará todo en cuestión de minutos.
🦄 Ventaja de ClickUp: así es exactamente como están diseñados para funcionar los superagentes de ClickUp. En lugar de unir manualmente las indicaciones y la lógica, los equipos pueden definir qué debe hacer el agente (realizar el seguimiento del trabajo, resumir las actualizaciones, desbloquear las tareas, escalar los riesgos) y el agente opera directamente dentro de los flujos de trabajo reales.
Y lo que es aún mejor, los superagentes de ClickUp se basan en gran medida en la IA generativa. No es necesario diseñar visualmente un agente. Basta con describir las responsabilidades del agente, el acceso a las herramientas y los límites en un lenguaje sencillo, y el sistema lo configura por usted, conectándolo a tareas, documentos, comentarios y automatizaciones, en cuestión de minutos.
Paso 3: Evaluar el rendimiento, la personalización, la integración y la escalabilidad
¿Puede ejecutar y orquestar 100 agentes de IA en múltiples flujos de trabajo a la vez? Pruebe siempre las herramientas de orquestación para asegurarse de que no fallan bajo cargas máximas ni tienen dificultades para trabajar con datos en tiempo real.
A continuación, analice hasta qué punto personaliza los agentes y sus funciones. Por ejemplo, ¿puede crear rutas alternativas personalizadas cuando un agente falla o encuentra datos que faltan? ¿O está limitado a los ajustes predeterminados de la herramienta?
Además, compruebe si la herramienta ofrece conectores nativos para una integración perfecta de los agentes de IA con su infraestructura tecnológica existente. Debería poder activarlos para permitir que los agentes accedan a los datos de sistemas externos.
Si utiliza software propietario, asegúrese de que la herramienta ofrezca API personalizadas de bajo código que sean fáciles de crear.
Por último, evalúe la escalabilidad. Una herramienta ideal debe poder gestionar más agentes, flujos de trabajo y equipos sin interrumpirse ni resultar demasiado costosa.
📚 Más información: Las mejores herramientas de automatización de procesos con agentes
Paso 4: Comprender la estructura de costes
La mayoría de las herramientas de coordinación de IA no cobran una tarifa fija. Su precio se basa en el uso. Esto incluye:
- El número de agentes que implementa
- El número de flujos de trabajo que se ejecutan a diario
- Con qué frecuencia los agentes llaman a API externas
- El número de integraciones activas
Analice cuál será su uso real a gran escala. Una herramienta que parece asequible para un equipo puede resultar cara cuando los departamentos de ventas, soporte y marketing ejecutan continuamente flujos de trabajo coordinados.
💡 Consejo profesional: Busque costes ocultos, como conectores premium, cargos más elevados por la ejecución en tiempo real, complementos para la supervisión o tarifas adicionales por controles de corporación.
Paso 5: Compruebe el soporte técnico y las opiniones de los proveedores
Consulte foros como G2 o Reddit para ver cómo gestiona el proveedor los fallos técnicos. ¿Ofrecen asistencia las 24 horas del día, los 7 días de la semana? ¿Con qué rapidez responden a las consultas de los clientes? Los proveedores fiables proporcionan documentación detallada, comunidades de usuarios activas, guías de resolución de problemas y actualizaciones periódicas de la plataforma.
🧠 Dato curioso: En 1950, Claude Shannon construyó «Theseus», un ratón magnético capaz de resolver un laberinto. Utilizaba un sistema de memoria basado en relés telefónicos para recordar su recorrido. A medida que el imán movía el ratón, estos relés registraban cada pared con la que chocaba. A continuación, Theseus giraba 90° en sentido horario para continuar su recorrido.
El ratón resolvió el laberinto en su segundo intento, un ejemplo pionero del aprendizaje automático en acción.
Cómo ClickUp ofrece compatibilidad con la orquestación de flujos de trabajo impulsada por IA
Los sistemas de IA suelen añadir la capa de orquestación por separado a las herramientas existentes. Esto complica la configuración, aumenta la expansión de la IA y amplía la superficie de posibles brechas de seguridad.
El entorno de trabajo de IA convergente de ClickUp integra la orquestación de agentes de IA directamente en el lugar donde se desarrolla su trabajo diario. Combina tareas, documentos y comunicación del equipo con automatización de última generación y búsqueda inteligente.
Estas son las funciones clave:
🧠 ClickUp Brain: IA nativa + memoria + conciencia del contexto
La mayoría de las configuraciones de orquestación de IA fallan en la capa de contexto. O bien los agentes carecen del contexto suficiente para tomar decisiones acertadas, o bien alguien debe dedicar tiempo a introducir ese contexto en el sistema.
ClickUp Brain, el asistente de IA contextual de la plataforma, cambia eso.
Actúa como una red neuronal que comprende cómo se conecta su trabajo entre proyectos, equipos y cronogramas. No es necesario copiar y pegar el contexto en sus herramientas de IA. Brain vive directamente dentro de sus tareas, documentos, comentarios, paneles y reuniones para capturar cada cambio.
Esto permite a sus superagentes de IA acceder y actuar en el contexto en tiempo real de forma automática, en lugar de esperar a que un humano proporcione una actualización.
También puede hacer preguntas a Brain como «¿Qué ha cambiado en el plan de lanzamiento del segundo trimestre esta semana?» o «Resumir todos los comentarios de los clientes sobre la incorporación del último mes» para obtener respuestas instantáneas a partir de los datos reales de su entorno de trabajo. No es necesario buscar en varias pestañas o herramientas para encontrar la información adecuada, solo tiene que preguntarle a Brain, que lo sabe todo.
Dado que el contexto es nativo, no es necesario crear sistemas de memoria personalizados, entrenar modelos complejos ni mantener una base de conocimientos independiente.
⭐ Bonificación: ClickUp BrainGPT es el compañero de escritorio con tecnología de IA que lleva esta inteligencia contextual fuera del navegador y la integra en una aplicación dedicada.
Con ella, podrá:
- Trabaje con varios modelos de IA en un solo lugar: cambie entre Brain y otros LLM como Claude, GPT, Gemini, etc., con un solo toque.
- Busque rápidamente en archivos, tareas, documentos, etc.: utilice Enterprise Search para encontrar archivos, tareas o documentos en todo su entorno de trabajo digital. Por ejemplo, busque «el documento en el que discutimos el experimento de precios B» y Brain lo capturará inmediatamente.
- Escriba 400 veces más rápido con la voz: dicte indicaciones, comandos de trabajo, comentarios o incluso respuestas rápidas al chatear con Talk to Text de ClickUp. Brain convierte su voz en texto estructurado, lo que hace que la coordinación del flujo de trabajo sea más rápida e intuitiva.
✍ Pizarras de ClickUp: diseñe flujos de trabajo de forma visual.
¿Necesita un entorno de pruebas visual para diseñar y planificar el proceso de orquestación antes de implementar un agente?
ClickUp Whiteboards ofrece un lienzo ilimitado de arrastrar y soltar precisamente para eso:
- Planifique su proceso: coloque figuras para representar las diferentes fases del flujo de trabajo, como recepción, clasificación, borrador, revisión, control de calidad, etc.
- Defina el flujo: conecte estas figuras con líneas y conectores para mostrar exactamente cómo se mueve el trabajo a través del sistema.
- Visualice los roles: utilice códigos de colores para distinguir entre los agentes de IA y los actores humanos. Por ejemplo, utilice nodos azules para los pasos humanos y nodos morados para los agentes de IA.
- Añada lógica y medidas de seguridad: utilice notas adhesivas para capturar detalles críticos, como el contexto que necesita un agente, las herramientas que debe invocar y cualquier condición de respaldo específica.
Los miembros del equipo pueden colaborar en tiempo real y dejar comentarios directamente en figuras o notas adhesivas. Por ejemplo: «¿Podemos reutilizar aquí el mismo agente que utilizamos para los resúmenes de asistencia?»
Una vez que tenga un plan de orquestación sólido, convierta las figuras y los elementos del tablero directamente en tareas de ClickUp, con descripciones, plazos y personas asignadas para su ejecución inmediata.
🤖 Superagentes de IA de ClickUp AI: configura sistemas multiagente sin código.
No es necesario invertir por separado en agentes de IA. Con los superagentes de IA de ClickUp, puedes crear agentes de IA ambientales que van más allá de las reglas básicas de automatización y viven dentro de tu entorno de trabajo.
Estos agentes gestionan razonamientos de varios pasos, completan tareas complejas y realizan acciones autónomas las 24 horas del día, los 7 días de la semana. Puedes asignarles cualquier tarea, chatear con ellos directamente o hacer una mención con @ en tareas, documentos o chats para terminar el trabajo.
Por ejemplo, «@Agente de ventas, haz un seguimiento de los acuerdos estancados de la semana pasada» o «@Agente de gestión de proyectos, resume los riesgos del sprint».
Mantienen a los humanos y a otros agentes alineados mediante la actualización de tareas, la publicación en chats y la transferencia de trabajo sin problemas.
ClickUp también ofrece dos formas de crear agentes de IA con piloto automático:
- Agentes predefinidos: elija entre agentes ya creados. Por ejemplo, agentes PM para hojas de ruta y Sprints, agentes del equipo de ventas para la gestión del pipeline, agentes de codificación para la clasificación de incidencias y revisiones de relaciones públicas, etc.
- Agentes personalizados: describa el agente que necesita a ClickUp Brain y este lo creará al instante. Por ejemplo, «Cree un agente que supervise los precios de la competencia y nos avise de los cambios».
Además: los superagentes de IA funcionan con memoria infinita y contexto del entorno de trabajo. Utilizan la memoria reciente para lo que acaba de suceder, la memoria de trabajo para el contexto activo y la memoria a largo plazo para el recuerdo.
Además, gracias a la retención de datos cero, su información nunca permanece fuera de su entorno de trabajo seguro.
📚 Más información: Cómo crear un agente de IA para mejorar la automatización
⚙ Automatizaciones de ClickUp: desencadenantes de agentes en cualquier parte del flujo de trabajo.
Una vez que haya creado los agentes, es el momento de implementarlos y coordinarlos.
Las automatizaciones de ClickUp facilitan esta tarea al combinar desencadenantes y acciones basados en reglas con IA para una orquestación dinámica. Puede definir los desencadenantes exactos para llamar a un agente, especificar cuándo debe activarse y dictar la acción que debe realizar el agente.
Por ejemplo, «Cuando el estado de una tarea cambie a Listo para control de calidad, llame al agente de casos de prueba para que escriba casos de prueba y los añada a la cola de control de calidad».
La biblioteca de automatización de ClickUp ofrece un amplio conjunto de desencadenantes, condiciones y acciones predefinidos para crear automatizaciones de agentes. Para mayor flexibilidad, también puede describir un desencadenante personalizado a Brain en lenguaje sencillo. Este configurará la automatización, la conectará al agente y la probará para facilitar su implementación.
⭐ Bonificación: Proporcione a sus agentes de IA acceso a datos en tiempo real de más de 1000 herramientas externas utilizando las integraciones nativas de ClickUp. Por ejemplo, un agente de ventas puede leer los clientes potenciales importados a su entorno de trabajo de ClickUp desde HubSpot, comprobar el estado de GitHub PR o extraer la opinión de los clientes de los tickets de Zendesk en su entorno de trabajo, todo ello sin necesidad de exportar archivos CSV ni crear API personalizadas.
📊 Paneles de ClickUp: supervise el flujo de trabajo y el estado de los agentes de un vistazo.
Configure paneles de ClickUp basados en roles para realizar el seguimiento tanto del flujo de trabajo como del rendimiento de los agentes de IA. Elija entre más de 20 widgets para personalizar su panel con diversos gráficos: gráficos circulares, de barras, de donut, de velocidad de sprint, de burnup y de cálculo.
📌 Por ejemplo, puede crear un panel para supervisar el flujo de trabajo de clasificación de asistencia. Un widget muestra «Tickets resueltos en <24 hours,” another tracks “Average time in QA,” and a third highlights “Tasks stuck in Review >3 días».
Los paneles también proporcionan visibilidad sobre las acciones de los agentes. Puede realizar el seguimiento de:
- Recuento de activaciones: «El agente de codificación ha sido el desencadenante de 47 activaciones esta semana».
- Tareas completadas: «El agente de ventas cerró 12 acuerdos y escaló 3».
- Mejores resultados: «PM Agent redujo el tiempo de planificación en un 40 % en 15 Sprints».
Coordine agentes de IA sin código utilizando ClickUp.
La orquestación de agentes de IA no es solo para medianas empresas o grandes corporaciones. Incluso las pymes pueden implementar múltiples agentes de IA para crear flujos de trabajo inteligentes y abordar tareas cada vez más complejas.
Es muy rentable, especialmente cuando se dispone de la herramienta adecuada para orquestar agentes sin sobrecarga técnica, costes añadidos ni complejidad.
La asistencia nativa de IA de ClickUp, la gestión de contexto en tiempo real y las automatizaciones dinámicas lo hacen posible. Puede crear, implementar y orquestar sistemas avanzados de agentes de IA utilizando indicaciones en lenguaje natural y una interfaz de arrastrar y soltar.
También puede planificar y supervisar la orquestación de sus flujos de trabajo dentro de ClickUp utilizando pizarras y paneles.
En pocas palabras, ClickUp le ofrece todas las herramientas que necesita para dominar la orquestación de agentes de IA sin necesidad de tener conocimientos técnicos.
¿Listo para empezar? Regístrese hoy mismo en ClickUp ✅