Todo el mundo habla de crear agentes de IA para automatizar el trabajo, y es fácil entender por qué. La idea de un agente autónomo que gestione el soporte de primera línea, responda preguntas y libere a tu equipo suena genial. Pero cuando empiezas a investigar cómo construir uno, de repente te encuentras nadando en un mar de jerga técnica: APIs, flujos de trabajo agénticos, orquestación, LLMs. Puede ser un poco abrumador.
Esta guía está aquí para ir al grano. Vamos a desglosar tres de los componentes más comunes, el AgentKit de OpenAI, la API de OpenAI y la API de Gemini, desde una perspectiva práctica y centrada en el negocio. No hablaremos de código. En su lugar, nos centraremos en lo que realmente le importa a un líder de soporte: cuánto tiempo llevará, qué costará, cuánto control tendrás y, en última instancia, la experiencia que ofreces a tus clientes.
Entendiendo los componentes básicos
Antes de sumergirnos en el tema, pongámonos de acuerdo. Piensa que construir un agente de IA es como preparar la cena. Puedes elegir un kit de comida con ingredientes ya medidos e instrucciones (eso es AgentKit), o puedes ir a una tienda de especialidades y comprar los ingredientes crudos para crear una receta desde cero (esas son las API de OpenAI o Gemini). Cada enfoque te lleva a una comida terminada, pero el esfuerzo, el costo y el resultado final están a años luz de distancia.
¿Qué es el AgentKit de OpenAI?
El AgentKit de OpenAI es el conjunto de herramientas de OpenAI diseñado para simplificar un poco la creación de agentes de IA. No es un producto final que puedas usar de inmediato, sino un conjunto de componentes para ayudar a los desarrolladores a construir más rápido. Sus partes principales son:
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Agent Builder: Un lienzo visual de arrastrar y soltar para diseñar cómo piensa y actúa un agente.
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ChatKit: Piezas preconstruidas para ayudarte a colocar una ventana de chat en tu sitio web o aplicación.
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Connector Registry: Una forma de conectar tu agente a algunas herramientas externas y fuentes de datos.
Piensa en ello como un sofisticado set de Lego. Te da las piezas especializadas para construir algo genial, pero sigues siendo tú quien tiene que montarlo todo, asegurarse de que no se caiga y averiguar dónde encaja en tu casa.
Un gráfico que muestra la relación entre Agent Builder, ChatKit, Evals y Connectors en la comparación de AgentKit vs. la API de OpenAI vs. la API de Gemini.¿Qué es la API de OpenAI?
La API de OpenAI es el motor fundamental en bruto que impulsa todo, desde ChatGPT para el servicio al cliente hasta el propio AgentKit. Una API (Interfaz de Programación de Aplicaciones) es simplemente una forma en que un software se comunica con otro. Usar la API de OpenAI directamente le da a un desarrollador acceso al modelo de IA principal, como GPT-4o. A partir de ahí, tienen total libertad para construir lo que puedan imaginar. Es el enfoque de "tráelo todo tú mismo": obtienes el motor, pero tienes que construir todo el coche a su alrededor.
¿Qué es la API de Gemini?
La API de Gemini es el competidor directo de Google a la API de OpenAI. Es otro motor de IA fundamental que proporciona la inteligencia central para construir aplicaciones personalizadas. Los desarrolladores pueden elegir Gemini en lugar de OpenAI para ciertos trabajos. Por ejemplo,
El proceso de construcción: velocidad y facilidad de uso
Bien, has decidido que quieres un agente de IA. ¿Cuánto tiempo tardará en llegar a los clientes? La respuesta realmente depende del camino que elijas.
AgentKit: prototipos más rápidos
AgentKit está definitivamente diseñado para la velocidad. Su lienzo visual permite que un gerente de producto o un líder técnico diseñe un flujo de trabajo sin escribir código. Esto es perfecto para construir prototipos rápidos y poner en marcha una primera versión de tu agente.
Pero hay un pero. Aunque es más rápido para empezar, estás prácticamente atado al ecosistema de OpenAI. Y lo que es más importante, sigues siendo responsable de todo lo que viene después del prototipo. Tienes que averiguar dónde alojarlo, cómo monitorear su rendimiento, cómo mantenerlo seguro y cómo asegurarte de que no se caiga cuando el volumen de tickets se dispare. Te lleva a la línea de salida más rápido, pero todavía tienes que correr toda la carrera por tu cuenta.
APIs de OpenAI y Gemini: el proyecto de ingeniería completo
Usar una API directamente no es un proyecto de fin de semana; es un ciclo completo de desarrollo de producto. Esta ruta requiere un equipo de ingeniería dedicado para:
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Construir la interfaz de usuario desde cero.
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Gestionar la memoria y el historial de la conversación (a menudo llamado gestión de estado).
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Codificar cada una de las conexiones a tus herramientas internas.
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Escribir toda la lógica que le dice al agente qué hacer y cuándo hacerlo.
La ventaja es el control total. Puedes construir un agente que se adapte perfectamente a tus necesidades exactas. ¿La desventaja? Es un proceso largo, costoso y exigente. No solo estás construyendo un agente; estás construyendo y manteniendo una nueva pieza de software para tu empresa.
La tercera vía: plataformas gestionadas para equipos de soporte
¿Y si pudieras saltarte la mayor parte del proceso de construcción? Aquí es donde entran en juego las plataformas gestionadas. En lugar de darte un conjunto de herramientas o un motor en bruto, te proporcionan una solución lista para usar y diseñada específicamente para un trabajo como el soporte al cliente.
Una plataforma como eesel AI está creada exactamente para este propósito. Es una solución sencilla y de autoservicio con la que puedes estar operativo en minutos, no en meses. Con integraciones de un solo clic para helpdesks como Zendesk, Freshdesk e Intercom, se integra directamente en tu configuración existente sin ningún trabajo complicado de API ni tiempo de desarrollo. Es el camino más directo desde una idea hasta un agente de IA totalmente funcional que realmente ayuda a tus clientes.
Flexibilidad y control
Un agente de IA es tan bueno como lo que sabe y lo que puede hacer. Aquí, las diferencias entre construirlo tú mismo y usar una plataforma lista para usar se vuelven aún más claras.
Dependencia de un modelo vs. una estrategia multimodelo
AgentKit está diseñado para funcionar mejor con los modelos de OpenAI. Esto está bien si apuestas todo por OpenAI, pero significa que estás atado a un solo proveedor. Como suelen discutir los desarrolladores, diferentes "cerebros" de IA son mejores en diferentes cosas. Puede que quieras usar Gemini para resumir una queja larga de un cliente, otro modelo para escribir una respuesta sensible y empática, y GPT-4o para una respuesta rápida y factual.
Construir con una API te da la libertad de elegir, pero tu equipo tiene que construir y mantener las conexiones a cada modelo. Una plataforma como eesel AI resuelve este problema al ser agnóstica en cuanto a modelos. Gestiona la complejidad por ti, para que siempre puedas usar el mejor modelo para cada tarea sin estar atado a una sola compañía.
Unificando el conocimiento: cómo las plataformas obtienen respuestas
Este es uno de los mayores desafíos al construir un agente útil. Si estás usando una API, tus ingenieros tienen que construir un sistema complejo (puede que oigas el término Generación Aumentada por Recuperación, o RAG) solo para alimentar a la IA con información de tu centro de ayuda, wikis internas y otros documentos. AgentKit ofrece una herramienta básica de búsqueda de archivos, pero no tiene integraciones profundas y automáticas con todos los lugares donde reside el conocimiento de tu empresa.
Esta es una verdadera fortaleza de eesel AI. Unifica instantáneamente tu conocimiento entrenándose con tus tickets de soporte pasados, conectándose directamente a tu Confluence y Google Docs, e incluso sugiriendo automáticamente nuevos artículos para la base de conocimientos a partir de resoluciones de tickets exitosas. Esto crea un agente experto desde el primer momento que ya conoce tu negocio.
Acciones personalizadas
Un gran agente de soporte no solo responde preguntas; resuelve problemas. Esto significa tomar medidas: consultar el estado de un pedido, procesar un reembolso o derivar un ticket a la persona adecuada.
Con las APIs, tus desarrolladores pueden codificar cualquier acción que puedas imaginar, pero cada una es un proyecto personalizado. El marco de conectores de AgentKit es un comienzo, pero puede ser un poco rígido. En contraste, eesel AI tiene un motor de flujos de trabajo totalmente personalizable. Usando un simple editor de prompts, puedes definir la personalidad exacta de tu agente, su tono de voz y las acciones específicas que puede realizar, desde buscar un pedido en Shopify hasta escalar una conversación a un agente humano.
Del prototipo a la producción
Construir un agente es solo la mitad de la batalla. También tienes que lanzarlo de una manera que no cause el caos.
Probar con confianza
¿Cómo puedes estar seguro de que tu nuevo agente de IA no se descontrolará en su primer día? AgentKit y otros conjuntos de herramientas tienen algunas herramientas de evaluación, pero son principalmente para desarrolladores. Si estás construyendo con una API, tienes que crear todo tu marco de pruebas desde cero.
Aquí es donde el potente modo de simulación de eesel AI realmente brilla. Puedes probar de forma segura tu agente de IA en miles de tus tickets de soporte históricos en un entorno de pruebas privado. Te da un pronóstico preciso de su tasa de resolución y te muestra exactamente cómo habría respondido a problemas reales de los clientes, todo antes de que un solo cliente hable con él. Esto elimina el riesgo y las conjeturas al lanzar una IA.
Costos de API impredecibles vs. precios de negocio transparentes
El precio de las APIs de OpenAI y Gemini se basa en el uso de "tokens", que es básicamente cuántas palabras procesa la IA. Esto crea un costo operativo variable e impredecible. ¿Cómo puedes presupuestar los costos de soporte cuando pueden fluctuar enormemente dependiendo del volumen de tickets y de lo habladores que sean tus clientes?
Este es un gran dolor de cabeza para los líderes de negocio. eesel AI elimina este problema con precios transparentes y predecibles. Nuestros planes se basan en las características y la capacidad que necesitas, sin tarifas por resolución. Nunca recibirás una factura sorpresa después de un mes ajetreado. Es un modelo de precios diseñado para la planificación empresarial, no para que los desarrolladores cuenten tokens.
Despliegue gradual y mejora continua
Probablemente no quieras pulsar un interruptor y que un agente de IA gestione el 100% de tus tickets de la noche a la mañana. Un despliegue seguro es un despliegue gradual. Con eesel AI, tienes el control total. Puedes empezar poco a poco, haciendo que gestione solo un tipo de ticket simple, como los restablecimientos de contraseña. Derivará con confianza todo lo demás a tu equipo humano. A medida que te sientas más cómodo, puedes ampliar lo que hace. Nuestros informes accionables también señalan las lagunas en tu base de conocimientos, dándote una hoja de ruta clara sobre qué mejorar a continuación.
Desglose de precios
El costo es un factor importante en cualquier decisión empresarial. Aquí tienes un desglose simple de cómo se comparan estos diferentes enfoques.
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OpenAI AgentKit: El conjunto de herramientas en sí es gratuito, pero pagas por cada acción que realiza a través de los precios estándar de la API. Esto significa que cada conversación, cada herramienta que utiliza y cada paso en un flujo de trabajo consume tokens y se suma a tu factura mensual.
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APIs de OpenAI y Gemini: Cuando usas las APIs directamente, pagas por lo que usas. Esto te da un control detallado, pero hace que la presupuestación sea un gran desafío.
Una captura de pantalla de la página de precios de AgentKit, relevante para la discusión de costos de AgentKit vs. API de OpenAI vs. API de Gemini.| Proveedor del modelo | Ejemplo de modelo | Precio (por millón de tokens de entrada) | Precio (por millón de tokens de salida) |
|---|---|---|---|
| OpenAI | GPT-4o | $5.00 | $15.00 |
| Gemini 1.5 Pro | $3.50 | $10.50 |
Siempre puedes consultar las últimas cifras en las páginas de precios oficiales de OpenAI y Google Cloud.
Este costo variable es un gran cambio con respecto a los planes predecibles y por niveles que ofrece una plataforma como eesel AI. Con una solución empaquetada, obtienes todo: la plataforma, los modelos de IA, las integraciones y los análisis, por una simple tarifa mensual fija. Hace que la presupuestación sea mucho más fácil.
Elegir el camino correcto para tu equipo
Entonces, ¿qué camino es el adecuado para ti? Todo se reduce a tus objetivos, tu equipo y tu cronograma.
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APIs (OpenAI y Gemini): Este es el camino a seguir si quieres la máxima potencia y flexibilidad, pero viene con el precio de una inversión significativa y continua en un equipo de ingeniería dedicado. Es ideal para empresas tecnológicas que integran la IA en el núcleo de su producto.
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AgentKit: Este es un buen punto intermedio para los desarrolladores que quieren construir un prototipo rápidamente dentro del mundo de OpenAI. Sin embargo, es un conjunto de herramientas, no una solución completa y lista para usar para la automatización del soporte.
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Plataformas gestionadas: Para la mayoría de los equipos de negocio, especialmente en el soporte al cliente, esta es la forma más rápida, segura y rentable de obtener resultados.
Para los líderes de soporte que desean el poder de un agente de IA personalizado sin la complejidad, el riesgo y el costo impredecible de construirlo desde cero, eesel AI es la respuesta clara. Es la plataforma lista para producción que te permite automatizar el soporte, no gestionar otro proyecto de ingeniería.
¿Listo para ver lo que un agente de IA listo para producción puede hacer por tu equipo de soporte? Comienza tu prueba gratuita con eesel AI y podrás estar operativo en minutos.
Preguntas frecuentes
AgentKit es un conjunto de herramientas con componentes preconstruidos para acelerar el desarrollo, mientras que la API de OpenAI y la API de Gemini son motores de IA fundamentales en bruto. Usar las API directamente significa construir todo desde cero, mientras que AgentKit proporciona cierta estructura.
AgentKit permite la creación de prototipos más rápida gracias a su constructor visual, pero aún requiere una ingeniería significativa para la producción. Usar las API de OpenAI o Gemini directamente implica un proyecto de ingeniería a gran escala, que lleva mucho más tiempo pero ofrece un control completo.
Tanto AgentKit como las API directas cobran en función del uso de "tokens", lo que conduce a costos operativos variables y a menudo impredecibles. Las plataformas gestionadas, como eesel AI, por otro lado, suelen ofrecer precios empresariales transparentes y de tarifa plana.
AgentKit está principalmente ligado a los modelos de OpenAI. Si bien el uso de las API en bruto te da la libertad de integrar múltiples modelos, tu equipo de ingeniería debe construir y mantener todas esas conexiones por sí mismo.
Con las API en bruto, los ingenieros deben construir un sistema complejo (RAG) para unificar el conocimiento. AgentKit ofrece una búsqueda básica de archivos, pero carece de integraciones profundas y automáticas con diversas fuentes de conocimiento de la empresa, como centros de ayuda o wikis internas.
El uso directo de la API permite codificar cualquier acción personalizada, pero cada una es un proyecto a medida. AgentKit proporciona un marco de conectores que puede ser rígido. Las plataformas gestionadas a menudo ofrecen motores de flujo de trabajo personalizables para definir acciones fácilmente.
