Así que estás pensando en conectar una herramienta de automatización de flujos de trabajo como Make con un creador de agentes de IA como AgentKit de OpenAI. A primera vista, tiene mucho sentido. Podrías usar la enorme biblioteca de conectores de aplicaciones de Make para hacer el trabajo de backend, mientras que AgentKit se encarga de las partes inteligentes y conversacionales. El objetivo es construir potentes agentes de IA que puedan gestionar tareas complejas de varios pasos por sí mismos.
Pero, ¿qué se necesita realmente para lograrlo? La verdad es que unir estas dos potentes (pero muy diferentes) plataformas no es una simple operación de conectar y usar. Esta guía te dará una visión realista de lo que implican las integraciones de Make con AgentKit, incluyendo los detalles complicados y las limitaciones, y te mostrará una forma más optimizada de construir una IA que haga el trabajo.
¿Qué son Make y AgentKit de OpenAI?
Para entender por qué esta integración es tan complicada, debemos analizar para qué fue construida cada plataforma. Vienen de filosofías diferentes y resuelven problemas distintos, y ahí es donde las cosas se complican.
¿Qué es Make?
Puede que recuerdes a Make como Integromat. Es una herramienta visual consolidada para automatizar flujos de trabajo. Piénsalo como un operador de conmutador digital para tus aplicaciones. Su principal fortaleza es su enorme ecosistema de más de 2500 integraciones de aplicaciones, que te permite conectar cosas como tu CRM, bases de datos y herramientas de comunicación sin tener que escribir código.
Make ha comenzado a añadir funciones de IA, pero se sienten más como un complemento a su trabajo principal: automatizar procesos y mover datos entre aplicaciones. Es fantástico para manejar la lógica de "si pasa esto, entonces haz aquello" que mantiene un negocio en funcionamiento.
¿Qué es AgentKit de OpenAI?
AgentKit de OpenAI, por otro lado, es un conjunto de herramientas diseñado específicamente para crear agentes de IA conversacionales. Se centra en trazar el razonamiento, la lógica y la forma en que un agente habla con las personas. Se compone del Agent Builder, un espacio visual para diseñar cómo "piensa" un agente, y ChatKit, que te ayuda a incrustar una interfaz de chat en tu producto.
AgentKit se enfoca completamente en la conversación y la inteligencia del agente, no en conectarse a un montón de sistemas de backend. Te da las herramientas para construir el cerebro de la IA, pero deja que tú te encargues de averiguar cómo alimentarlo con información del resto de tu negocio.
La promesa y la realidad de las integraciones de Make con AgentKit
Entonces, ¿por qué querrías conectar estas dos herramientas? La idea es combinar sus fortalezas. Usarías Make para el trabajo pesado en el backend y harías que active un agente de AgentKit para manejar la parte conversacional de una tarea.
Imaginemos que un cliente envía un ticket de soporte. En un mundo perfecto, el proceso sería así:
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Llega un nuevo ticket y activa un escenario de Make.
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Make obtiene los detalles del cliente de tu CRM y sus pedidos recientes de Shopify.
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Make agrupa esta información y la envía a tu agente de AgentKit a través de una llamada a la API.
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El agente de AgentKit, ahora con todo el contexto que necesita, resuelve el problema y escribe una respuesta perfectamente personalizada.
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Make toma esa respuesta y la publica de nuevo en tu mesa de ayuda, actualizando el ticket.
Suena genial, ¿verdad? El problema es que en realidad no estás creando un único flujo de trabajo fluido. Estás construyendo un puente desvencijado entre dos islas separadas. Esta configuración te obliga a gestionar la lógica, las llamadas a la API y el manejo de errores en dos plataformas diferentes con dos interfaces distintas. Podrías ahorrar algo de tiempo en la codificación inicial, pero lo pagarás más tarde en complejidad y mantenimiento. Terminas con múltiples puntos de fallo que son una pesadilla para rastrear y solucionar.
Desafíos clave al crear integraciones de Make con AgentKit
Aunque un desarrollador con talento probablemente podría hacer que esto funcione, este enfoque de "hazlo tú mismo" está lleno de problemas prácticos que pueden estancar proyectos, dificultar el crecimiento y dejarte con un sistema que genera más trabajo del que ahorra.
Conocimiento y contexto fragmentados
Un agente construido en AgentKit no tiene idea de lo que está sucediendo en todas las aplicaciones a las que Make está conectado. Para darle al agente un contexto útil, tienes que configurar manualmente Make para que extraiga fragmentos específicos de datos y los pase cuidadosamente en una llamada a la API. Esto es lento y engorroso, y limita seriamente la capacidad del agente para encontrar información por su cuenta. En cambio, una plataforma unificada como eesel AI se entrena directamente con todas tus fuentes de conocimiento conectadas, desde tickets de la mesa de ayuda hasta páginas de Confluence, sin necesidad de complejas configuraciones de API.
Falta de pruebas y simulación unificadas
Puedes probar tu escenario de Make y puedes previsualizar tu flujo de trabajo de AgentKit, pero no hay forma de ejecutar una simulación de todo el proceso de principio a fin con datos reales. Básicamente, estás trabajando a ciegas, sin una forma real de saber qué tan bien funcionará tu automatización o de detectar pequeños errores antes de lanzarla. Este es un riesgo enorme que plataformas como eesel AI están diseñadas para resolver. Con un potente modo de simulación, puedes probar de forma segura tu IA en miles de tickets pasados antes de que siquiera toque una sola conversación con un cliente.
Gobernanza y control débiles
Intentar gestionar la seguridad, los permisos y el comportamiento del agente en dos sistemas separados es buscar problemas. Un agente construido en AgentKit no sigue automáticamente las reglas de negocio o los controles específicos que puedas tener en Make, lo que puede crear problemas de cumplimiento y seguridad. Una plataforma dedicada de soporte con IA te ofrece un único panel para controlarlo todo, permitiéndote definir exactamente qué tickets puede manejar la IA, qué acciones puede realizar y qué conocimiento puede utilizar.
Mantenimiento complejo y altos costos operativos
Con una configuración de dos plataformas, un pequeño cambio puede causar un efecto dominó. Si se actualiza una API en Make, podría romper el formato de datos que tu flujo de trabajo de AgentKit espera. Esto significa el doble de trabajo de mantenimiento y requiere que tengas expertos en ambas plataformas solo para arreglar las cosas. En lugar de simplificar tus operaciones, las has complicado el doble.
| Desafío | Impacto del enfoque "hazlo tú mismo" con Make + AgentKit |
|---|---|
| Conocimiento fragmentado | La IA tiene un contexto limitado y necesita llamadas a la API complejas para obtener datos. |
| Sin pruebas de extremo a extremo | Es un lanzamiento de alto riesgo; no puedes predecir el rendimiento con antelación. |
| Gobernanza débil | Es difícil aplicar reglas de negocio y seguridad consistentes. |
| Alto mantenimiento | Tienes el doble de trabajo para actualizar y depurar en dos plataformas. |
Un enfoque más simple para las integraciones de Make con AgentKit: unificando flujos de trabajo con una plataforma de IA todo en uno
En lugar de intentar pegar dos herramientas diferentes, ¿qué pasaría si usaras una única plataforma diseñada desde el principio para unir conocimiento, automatización e IA?
Esto es exactamente lo que hace eesel AI. No es solo un creador de agentes o una herramienta de flujo de trabajo; es una plataforma de IA completa para equipos de soporte que gestiona todo en un solo lugar, resolviendo los mismos problemas que crea el enfoque "hazlo tú mismo".
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Todo tu conocimiento, conectado al instante. Con eesel AI, puedes conectar tu mesa de ayuda, wiki y otros documentos con integraciones de un solo clic. La IA se entrena automáticamente con todo, incluidos tus tickets pasados, por lo que tiene un contexto profundo y útil desde el principio.
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Entra en producción en minutos con pruebas sólidas. eesel AI está diseñado para ser autoservicio. Puedes registrarte, conectar tus fuentes de datos y ejecutar simulaciones en miles de tus tickets históricos para obtener predicciones de rendimiento precisas en minutos, no en meses. Ni siquiera necesitas hablar con un vendedor para empezar.
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Control total sobre tu automatización. Un motor de flujo de trabajo visual y simple te permite definir exactamente lo que tu IA debe hacer. Puedes establecer su personalidad, limitar su conocimiento a ciertos temas y crear acciones personalizadas para buscar información de pedidos o etiquetar tickets, todo sin escribir código ni cambiar de plataforma.
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Integración perfecta con tu mesa de ayuda. eesel AI se conecta directamente a las herramientas que ya usas, como Zendesk y Freshdesk. Funciona con tus flujos de trabajo existentes en lugar de hacerte construir nuevos desde cero.
Comparación de precios: Make y AgentKit frente a una plataforma unificada
Por supuesto, el costo es una pieza importante del rompecabezas. El enfoque "hazlo tú mismo" puede llevar a facturas desagradables e impredecibles que son casi imposibles de presupuestar.
Precios de Make
Make te cobra en función de las "operaciones". Cada paso en un flujo de trabajo cuenta como una operación. Un solo ticket de soporte podría desencadenar un flujo de trabajo que consuma docenas de operaciones, haciendo que tus costos escalen rápidamente y sin previo aviso. Sus planes incluyen un nivel gratuito, con planes de pago como el plan Core que comienza en 9 $/mes por 10 000 operaciones.
Precios de AgentKit de OpenAI
AgentKit en sí no tiene un precio por separado, pero pagas por todo el uso de la API y los modelos de OpenAI que utiliza. Cada pregunta, cada paso en el proceso de pensamiento del agente y cada respuesta consumen tokens. Con modelos potentes como GPT-4o, estos costos pueden acumularse increíblemente rápido, haciendo que sea casi imposible adivinar cómo será tu factura mensual.
Precios de eesel AI: una alternativa unificada
eesel AI utiliza un modelo claro y predecible con una tarifa mensual fija para un cierto número de interacciones de IA. Una gran ventaja es que no hay tarifas por resolución, por lo que tus costos no se dispararán solo porque tuviste un mes ajetreado. Obtienes todas las funciones que necesitas en un solo plan, con precios que te permiten escalar con confianza.
| Plataforma | Modelo de precios | Previsibilidad | Ideal para |
|---|---|---|---|
| Make | Por operación | Baja a media | Equipos con flujos de trabajo simples y de bajo volumen. |
| AgentKit de OpenAI | Por token (uso de la API) | Muy baja | Proyectos experimentales donde el presupuesto no es una preocupación. |
| eesel AI | Tarifa plana por nivel de interacción | Alta | Empresas que necesitan costos predecibles y una IA escalable. |
Elige la herramienta adecuada para tus integraciones de Make con AgentKit
Si bien conectar Make y AgentKit puede ser un desafío técnico interesante, resulta en un sistema frágil y demasiado complejo que es difícil de gestionar, probar y escalar para la automatización del soporte en el mundo real. La realidad es que las herramientas de flujo de trabajo son para procesos de backend, y los creadores de agentes son para diseñar conversaciones. Para el soporte al cliente, necesitas una plataforma que haga ambas cosas sin complicaciones.
Para los equipos que se preocupan por la velocidad, el control y la fiabilidad, una plataforma unificada y especialmente diseñada es la opción más lógica. Una solución como eesel AI te ofrece todo el poder de un agente de IA avanzado sin los dolores de cabeza de la integración. Te permite centrarte en mejorar la experiencia de tus clientes, no en mantener un monstruo de Frankenstein tecnológico.
Este video demuestra un método para conectar un agente de OpenAI a un gran número de automatizaciones, ilustrando los conceptos detrás de las integraciones de Make con AgentKit.
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Preguntas frecuentes
Los usuarios esperan combinar la amplia conectividad de aplicaciones de Make para procesos de backend con las capacidades de IA conversacional de AgentKit. El objetivo es crear potentes agentes de IA que puedan automatizar tareas de varios pasos mientras interactúan de forma inteligente con los usuarios.
Los desafíos clave incluyen el conocimiento fragmentado entre plataformas, la ausencia de pruebas unificadas de extremo a extremo, una gobernanza débil sobre el comportamiento de la IA y un mantenimiento complejo debido a la gestión de dos sistemas dispares. Estos problemas pueden llevar a un aumento de los costos operativos y de los puntos de fallo.
Un agente en AgentKit no tiene conocimiento inherente de las aplicaciones conectadas de Make. Make debe configurarse manualmente para extraer datos específicos y luego pasarlos meticulosamente a AgentKit a través de llamadas a la API, un proceso que puede ser lento, engorroso y limitar la autonomía del agente.
No, una limitación significativa es la incapacidad de ejecutar simulaciones de extremo a extremo de todo el proceso utilizando datos reales. Puedes probar componentes individuales, pero no hay una forma integrada de predecir el rendimiento general o detectar errores antes del despliegue, lo que conduce a lanzamientos de alto riesgo.
Make cobra por operación, y AgentKit (uso de la API de OpenAI) cobra por token, lo que lleva a costos impredecibles y potencialmente altos que escalan rápidamente. Una plataforma unificada como eesel AI generalmente ofrece precios de tarifa plana más predecibles para las interacciones de IA, evitando picos por resolución.
Una plataforma de IA unificada, como eesel AI, está diseñada para unir conocimiento, automatización e IA desde el principio. Ofrece conexiones de conocimiento instantáneas, pruebas integradas, control total sobre la automatización y una integración perfecta con la mesa de ayuda dentro de un único entorno.
