AgentKit vs Make: ¿Qué herramienta de automatización de IA es la adecuada para ti?

Si estás pensando en crear «agentes de IA» para automatizar tu trabajo, probablemente te hayas topado con dos grandes nombres: AgentKit de OpenAI y Make. Ambos prometen gestionar tareas complejas por ti, pero lo abordan desde perspectivas completamente diferentes. AgentKit es un conjunto de herramientas especializado para crear flujos de trabajo inteligentes y conversacionales directamente dentro del ecosistema de OpenAI. Make, por otro lado, es una plataforma de automatización masiva diseñada para conectar casi cualquier aplicación web que se te ocurra.

Entonces, ¿cómo eliges uno? Esta guía te explicará las verdaderas diferencias entre AgentKit y Make. Analizaremos su inteligencia artificial, cómo se conectan con otras herramientas, cuánto cuestan y en qué destaca cada uno. Al final, deberías tener una idea mucho más clara de cuál se adapta mejor a lo que intentas hacer.

¿Qué es AgentKit de OpenAI?

Piensa en AgentKit como la caja de herramientas todo en uno de OpenAI para construir, lanzar y ajustar agentes de IA. No es una sola cosa, sino varias partes potentes que encajan entre sí:

• Agent Builder: Este es tu espacio de trabajo visual, un lienzo de arrastrar y soltar donde puedes trazar cómo funcionarán tus agentes y gestionar diferentes versiones.

• ChatKit: Un kit práctico para añadir una ventana de chat pulida y personalizable en tu aplicación o sitio web sin complicaciones de código.

• Evals y Barreras de Seguridad (Guardrails): Son herramientas integradas para probar el rendimiento de tu agente y establecer reglas de seguridad para evitar que se desvíe.

Está realmente diseñado para equipos que ya utilizan OpenAI y quieren construir chatbots sofisticados para clientes, sin tener que unir un montón de herramientas diferentes.

¿Qué es Make?

Puede que recuerdes a Make por su antiguo nombre, Integromat. Su misión principal es conectar diferentes aplicaciones y servicios para automatizar tareas repetitivas, todo sin que tengas que escribir ni una línea de código.

En Make, construyes «escenarios» enlazando visualmente módulos de una enorme biblioteca de más de 1600 aplicaciones. Aunque no fue creado específicamente para ser un creador de «agentes de IA», su sistema flexible de routers y filtros te permite diseñar flujos de trabajo de IA complejos y de varios pasos que se comportan de manera muy similar a un agente. Es una excelente opción si necesitas automatizar procesos de backend que interactúan con varias de tus herramientas de software favoritas.

Una comparación detallada

Muy bien, vayamos al grano. Ambas plataformas te ofrecen un constructor visual, pero lo que realmente puedes construir y cómo lo haces son bastante diferentes.

Capacidades de IA y lógica de flujo de trabajo

El enfoque de AgentKit en la lógica de agente

AgentKit nació para crear agentes que puedan razonar, usar herramientas y mantener una conversación. Su constructor visual se centra en configurar cómo colaboran diferentes agentes, pasándose información entre ellos para realizar una tarea. Esto es perfecto para construir experiencias estructuradas impulsadas por agentes.

Dicho esto, algunos de los primeros usuarios han señalado que los flujos de trabajo pueden parecer un poco rígidos. AgentKit a menudo depende de un camino paso a paso, lo que significa que tienes que conectar manualmente nodos «if/else» para cada pequeño punto de decisión. No llega a tener esa magia de una IA que puede mirar una lista de herramientas y elegir la correcta por sí misma. Su mayor fortaleza es su función de evaluación integrada, que te permite probar las respuestas de tu agente contra un conjunto de datos para ver cómo se desempeña antes de que un cliente interactúe con él.

El enfoque de Make para flujos de trabajo tipo agente

Make lo logra de una manera diferente. Utiliza una potente combinación de módulos y routers para crear lógica de ramificación. Esto es fantástico para la automatización basada en tareas. Por ejemplo, podrías configurar fácilmente un flujo que diga: «Cuando llegue un nuevo correo electrónico con una factura, haz que un modelo de IA extraiga los detalles clave y luego los coloque en una nueva fila de una hoja de cálculo de Google».

Pero aquí es también donde se ve la contrapartida. Make no tiene un sistema integrado para conceptos específicos de agentes como la memoria a largo plazo o la elección de sus propias herramientas. Tienes que construir la parte del «pensamiento» del proceso tú mismo, paso a paso. AgentKit tiene esos conceptos incorporados, aunque tengan su propio conjunto de reglas.

La alternativa de eesel AI para la automatización del soporte

La cuestión es esta: las herramientas de propósito general pueden empezar a parecer toscas cuando se trata de algo tan específico e importante como el soporte al cliente. Los flujos rígidos de AgentKit no son ideales para la naturaleza salvaje e impredecible de las preguntas de los clientes, y desarrollar la lógica en Make para cada posible problema de soporte simplemente no es realista.

Aquí es donde entra en juego una plataforma especializada como eesel AI. Ofrece un motor de flujos de trabajo totalmente personalizable construido específicamente para conversaciones de soporte. Obtienes un control detallado para automatizar ciertos tipos de tickets (como preguntas sobre el estado de un pedido) mientras te aseguras de que los asuntos complicados se escalen a tu equipo humano. Lo mejor de todo es que aprende de tus tickets de soporte anteriores, por lo que su lógica se basa en cómo tu equipo ya resuelve los problemas.

Un diagrama de flujo de trabajo que ilustra cómo una herramienta especializada como eesel AI automatiza el proceso de soporte al cliente desde el análisis del ticket hasta la resolución, un punto clave en la discusión de AgentKit vs. Make.

Ecosistema e integraciones

AgentKit: Profundo pero limitado

Donde AgentKit realmente destaca es en su conexión nativa y fluida con los modelos propios de OpenAI (como GPT-5) y sus servicios. Todo está diseñado para funcionar en conjunto desde el primer momento.

La desventaja es que estás bastante encerrado en su mundo. No puedes cambiar fácilmente a un modelo de Anthropic o Google para ver cuál funciona mejor para lo que estás haciendo. Sí admite algunas integraciones para fuentes de datos empresariales como Google Drive y SharePoint, pero su lista de conectores de aplicaciones preconstruidos es diminuta en comparación con lo que hay disponible.

Make: Amplio y flexible

La característica más destacada de Make es su enorme biblioteca de más de 1600 integraciones de aplicaciones nativas. Si utilizas un software popular, es muy probable que Make tenga un conector para él. Esto lo hace increíblemente útil para automatizar el trabajo en todo tu conjunto de herramientas tecnológicas.

También puedes usar su módulo HTTP genérico para llamar a cualquier modelo de IA que desees. Esto te da total libertad, pero sí que implica una configuración un poco más técnica en comparación con el estilo simple de hacer clic y conectar de AgentKit.

Por qué la integración profunda es más importante para los equipos de soporte

Tener 1600 conectores genéricos no es ni de lejos tan útil para un equipo de soporte al cliente como tener integraciones profundas de un solo clic con las pocas herramientas que usas todos los días. eesel AI se conecta instantáneamente a tu sistema de ayuda (como Zendesk, Freshdesk o Intercom), a tus bases de conocimiento internas (como Confluence o Google Docs) y a tus herramientas de chat (como Slack). Y lo que es más importante, no solo se conecta, sino que entrena su IA con tus tickets históricos y artículos de la base de conocimiento para entender tu negocio desde el principio.

Una infografía que ilustra cómo eesel AI centraliza el conocimiento de diferentes fuentes para potenciar la automatización del soporte, un contraste con las herramientas generales en la comparación de AgentKit vs. Make.

Implementación y experiencia de usuario

AgentKit: Centrado en una interfaz pulida

Aquí es donde AgentKit realmente brilla. Con su componente ChatKit, puedes tener un widget de chat atractivo, adaptable y con tu marca funcionando en tu sitio web en cuestión de minutos. Es una gran ventaja si estás construyendo un agente orientado al cliente y quieres que se vea profesional sin un montón de trabajo de desarrollo web.

Toda la plataforma es gestionada por OpenAI, lo que facilita la configuración y el mantenimiento. El inconveniente es que es un producto de código cerrado, por lo que tienes menos control sobre tus datos y dónde se almacenan.

Make: Enfocado en el backend

Make es un operador que trabaja entre bastidores. Sobresale en la automatización de los flujos de trabajo invisibles que no necesitan una interfaz bonita. Su depurador visual es increíblemente útil para averiguar qué salió mal en un escenario complejo y ver exactamente dónde se rompió un proceso.

Al igual que AgentKit, es una plataforma de código cerrado y solo en la nube. Esto podría ser un factor decisivo para empresas con reglas estrictas de datos o seguridad que requieran una opción autoalojada.

La clave es implementar con confianza

Lanzar un agente de IA en vivo para tus clientes puede ser un poco estresante. Una sola mala experiencia puede hacer más daño que bien. Mientras que AgentKit te da herramientas para evaluar tu agente, eesel AI va un paso más allá con un potente modo de simulación. Puedes probar tu IA en miles de tus tickets de soporte reales pasados en un entorno seguro de pruebas (sandbox). Esto te da un pronóstico preciso de su rendimiento, tasa de resolución y ahorro de costes antes de que un solo cliente hable con él, ayudándote a lanzar con confianza.

El panel de simulación de eesel AI, un diferenciador clave para plataformas especializadas en la discusión de AgentKit vs. Make.

Comparativa de precios

Es muy importante entender cómo se te cobrará antes de comprometerte con una plataforma, ya que los dos modelos son muy diferentes.

Precios de AgentKit

AgentKit no tiene su propia tarifa de suscripción. En cambio, el coste está directamente ligado a cuánto usas los modelos de la API de OpenAI.

• Cómo funciona: Pagas por los tokens de entrada y salida que utilizan tus agentes.

• El inconveniente: Este precio puede ser muy variable. Un agente complejo o un mes con mucho trabajo podría llevar a una factura sorprendentemente alta, lo que dificulta la elaboración de presupuestos.

Precios de Make

Make te cobra en función de las «operaciones». Una sola operación es una acción realizada por un módulo. Por lo tanto, un escenario de 10 pasos que se ejecuta una vez consume 10 operaciones.

• Gratis: 1.000 operaciones/mes

• Core: 9 $/mes por 10.000 operaciones/mes

• Pro: 16 $/mes por 20.000 operaciones/mes

• Teams: 29 $/mes por 40.000 operaciones/mes

• El inconveniente: si tienes flujos de trabajo que se ejecutan con frecuencia o tienen muchos pasos, estos costes pueden aumentar bastante rápido.

Una alternativa más predecible

La mayoría de las empresas, especialmente en roles de cara al cliente, no pueden lidiar con costes impredecibles. Es por eso que los precios de eesel AI están estructurados de manera diferente. Ofrece planes sencillos basados en un número fijo de interacciones de IA al mes. No hay tarifas adicionales por ticket resuelto, por lo que no se te penaliza por tener éxito o un mes con mucho trabajo. Este modelo sencillo facilita enormemente la elaboración de presupuestos y te ayuda a evitar sorpresas desagradables en tu factura.

Una vista de la página de precios de eesel AI, que ofrece una alternativa predecible a los modelos discutidos en el debate de AgentKit vs. Make.

Elegir la herramienta adecuada para el trabajo

Entonces, ¿cuál es el veredicto en el enfrentamiento entre AgentKit y Make? Honestamente, no hay un único ganador. Se trata de elegir la herramienta adecuada para lo que intentas lograr.

• Elige AgentKit si: Necesitas construir un chatbot pulido y orientado al cliente y ya estás completamente integrado en el ecosistema de OpenAI. Su ChatKit y sus herramientas de evaluación son perfectas para eso.

• Elige Make si: Tu objetivo principal es automatizar procesos de backend conectando un montón de aplicaciones SaaS diferentes. Esa enorme biblioteca de integraciones es su mayor fortaleza.

¿El gran inconveniente de ambos? Ninguna de las dos plataformas fue construida desde cero para resolver los complicados problemas de la automatización del soporte al cliente, que exige una integración profunda del conocimiento, flujos de trabajo especializados y una forma segura de implementar.

Más allá de AgentKit vs. Make: la alternativa especializada para equipos de soporte y TI

Si estás leyendo esto porque necesitas automatizar el soporte al cliente o las tareas del servicio de asistencia interno, una herramienta general solo te llevará hasta cierto punto.

eesel AI está diseñado específicamente para este mundo. Puede ponerse en marcha en minutos, no en meses, porque se conecta instantáneamente y aprende de todo tu conocimiento existente, tus tickets de soporte anteriores, páginas de Confluence, Google Docs y más. Con un potente motor de flujos de trabajo y un modo de simulación sin riesgos, obtienes un control total sobre tu automatización y una confianza absoluta en su rendimiento.

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