A diferencia de un chatbot que simplemente responde a lo que preguntas, un agente puede dividir un objetivo en pasos, tomar decisiones, usar herramientas y realizar acciones a través de múltiples pasos, con poca o ninguna intervención humana en el proceso.
Si un chatbot es alguien que responde a tu pregunta, un agente es alguien que se va, hace el trabajo y vuelve con el resultado.
Pero la palabra agente ahora se adjunta a casi todo, desde chatbots básicos hasta sistemas totalmente autónomos, por lo que vale la pena tener claro qué hace que algo realmente lo sea.
Estos términos se usan indistintamente, y esa es la mayor fuente de confusión. Así es como se relacionan en realidad.
| Término | Qué es | Qué hace |
|---|---|---|
| LLM (modelo de lenguaje grande) | El “cerebro”, por ejemplo, un modelo como GPT o Claude entrenado para predecir texto | Genera texto. No hace nada por sí solo. Esencialmente un autocompletar sofisticado. |
| Chatbot | Una interfaz sobre un LLM | Responde a tus mensajes. Un turno de entrada, un turno de salida. |
| Agente de IA | Un LLM conectado con objetivos, memoria y herramientas | Planifica, decide y toma acciones de múltiples pasos para terminar una tarea. |
| IA agéntica | El enfoque o paradigma más amplio | El término general para crear sistemas que se comportan como agentes. |
Todo agente de IA, sin importar lo simple o avanzado que sea, ejecuta el mismo ciclo básico:
Percibir -> Razonar y planificar -> Actuar -> Observar -> repetir hasta que se cumpla el objetivo.
La forma más clara de entender el ciclo es ver uno en funcionamiento. Digamos que le pides a un agente: “Aquí tienes mi sitemap. Encuentra los enlaces rotos en mi sitio web para que pueda arreglarlos”.
Así es aproximadamente como se desarrolla el ciclo (los pasos exactos varían según el agente y la tarea):
- Percibir. El agente asimila el objetivo y los datos sobre los que necesita actuar: tu instrucción, además de tu sitemap y las páginas de tu sitio web. La percepción es simplemente cualquier cosa que el agente pueda leer: archivos, una base de datos, una respuesta de API, una página web o datos en vivo de una herramienta conectada.
- Planificar. Interpreta el objetivo y lo divide en pasos: rastrear cada página, reunir los enlaces, comprobar el estado de cada uno y, luego, agrupar los rotos por la página en la que se encuentran. Esta planificación es trabajo del LLM y es lo que separa a un agente de un script: decide cómo abordar la tarea en lugar de seguir una receta fija.
- Actuar. Lleva a cabo cada paso utilizando herramientas, por ejemplo, un rastreador para visitar tus páginas y peticiones HTTP para comprobar si cada enlace devuelve una página activa o un error. Un agente no solo piensa, actúa, eligiendo qué herramienta usar mediante lo que se conoce como function calling. La conexión en sí se ejecuta a través de una API o, cada vez más, MCP: un estándar compartido que permite a un agente conectarse directamente a una aplicación o fuente de datos. (Ahrefs tiene su propio MCP, por lo que un agente puede extraer datos SEO en vivo directamente). Sin herramientas para obtener esas URL, solo podría adivinar. Sin herramientas, no hay agente.
- Observar. Comprueba lo que recibió y decide qué hacer a continuación. Algunas páginas agotaron el tiempo de espera, así que las vuelve a intentar; un enlace “roto” era solo un servidor lento, por lo que lo vuelve a comprobar y lo da por bueno. Solo termina cuando todos los enlaces están verificados. Debido a que el agente observa y vuelve a planificar, se recupera de un error en lugar de terminar ciegamente una tarea fallida.
La memoria se ejecuta silenciosamente bajo estos cuatro pasos:
- La memoria a corto plazo mantiene el contexto de la tarea actual. En un rastreo de 5.000 páginas, qué páginas ya ha visitado, para no repetir ninguna ni perder su lugar.
- La memoria a largo plazo persiste entre sesiones, llevando consigo resultados anteriores, preferencias y hechos aprendidos. De esta forma, la próxima vez ya sabe qué enlaces “rotos” le has dicho que ignore (por ejemplo, una URL antigua que mantienes a propósito) y qué partes del sitio debe comprobar primero.
El resultado no es una respuesta de chat sobre la que todavía tienes que actuar. Es una lista terminada y verificada: cada enlace roto, la página en la que se encuentra y su código de estado.
Al juntar el ciclo, el LLM, las herramientas y la memoria obtienes los rasgos que definen a un agente: autonomía (actúa sin instrucciones paso a paso), orientación a objetivos (trabaja hacia un resultado) y adaptabilidad (se ajusta cuando algo no funciona).
Un agente hace el trabajo, en lugar de limitarse a describirlo.
Aquí tienes agentes de IA específicos que un profesional de marketing (o cualquier persona afín al marketing) puede empezar a usar ahora mismo.
| Agente | Caso de uso | Para qué lo usarías |
|---|---|---|
| Claude Code | Programación / vibe coding | Para cuando quieres lanzar una pequeña herramienta o landing page sin programarla tú mismo. Le dices lo que quieres y trabaja dentro de los archivos de tu proyecto, escribiendo y probando el código y pausando para pedir tu visto bueno antes de realizar grandes cambios; tú diriges, él teclea. |
| Codex | Programación (tareas en paralelo) | Para cuando tienes varios trabajos de programación que delegar a la vez. El agente de OpenAI trabaja en una copia privada de tu proyecto, escribe el código y ejecuta tus pruebas hasta que las pasa, luego te devuelve un cambio para que lo apruebes, y puede hacer malabares con varias tareas en paralelo. |
| Agent A | SEO y marketing | El agente de marketing de Ahrefs: la misma idea que un agente de programación como Claude Code, pero orientado al trabajo de marketing. Para cuando tu semana está llena de tareas de SEO y marketing que sigues posponiendo. Conectado a tus datos de Ahrefs, toma un trabajo como un análisis de Content Gap de Ahrefs o una comprobación de canibalización de palabras clave (dos páginas que compiten por el mismo término), ejecuta todo por sí mismo y deja los resultados en las herramientas que ya usas (Slack, Notion, WordPress), a demanda o de forma programada. |
| Clay | Ventas / Generación de leads | Para cuando estás creando listas de prospectos de forma manual. Recopila datos de cada cliente potencial de toda la web, luego envía agentes de investigación de IA (los llama “Claygents”) para desenterrar contexto y redactar un primer mensaje personalizado, para que la captación escale sin que parezca una plantilla. |
| Fin AI | Atención al cliente | Para cuando los tickets repetitivos se están comiendo el día de tu equipo de soporte. Responde a las preguntas entrantes utilizando tus artículos de ayuda existentes y resuelve todo el ticket por sí mismo, pasando a un humano solo cuando no puede, y se conecta al help desk que ya gestionas. |
| Cursor | Programación (prototipos) | Para cuando quieres pasar de la idea a un prototipo funcional rápido. Es un editor de código con un “modo agente” que puede construir, probar y hacer una demostración de una funcionalidad completa por su cuenta, con un dial para ajustar cuánto hace él frente a cuánto le diriges tú. |
Si todavía no estás seguro de por dónde empezar, te recomiendo encarecidamente Agent A. Agent A es un agente de marketing: funciona exactamente igual que Claude Code, pero supercargado con todos los puntos de datos de Ahrefs (incluso los que no están en la API).
Simplemente elige un trabajo repetitivo que ya haces de forma manual y pídele a Agent A que lo automatice por ti. Por ejemplo, Ryan, nuestro Director de Marketing de Contenidos, tiene que publicar un informe mensual de rendimiento del sitio web para nuestro CMO.
Así que consiguió que Agent A lo hiciera por él:
A muchos agentes también se les pueden enseñar nuevos trucos con skills: pequeños archivos de instrucciones que empaquetan cómo hacer un trabajo específico para que se haga de la misma manera siempre. Agent A viene con skills preconstruidos para tareas comunes de marketing, y puedes escribir los tuyos propios.
Si necesitas ideas sobre qué automatizar o construir con Agent A, aquí tienes algunos ejemplos interesantes:
- 9 ejemplos de vibe coding: aplicaciones de IA que puedes usar ahora mismo para hacer crecer tu sitio web
- 11 formas de automatizar el SEO con Agent A
- 7 formas de automatizar el marketing de contenidos con Agent A
- 8 formas de automatizar el marketing de producto con Agent A
- Organizamos un hackathon de IA para nuestro equipo de contenido. Esto es lo que construimos con Agent A
- 6 formas de automatizar el marketing internacional con Agent A
Leer sobre agentes solo te lleva hasta cierto punto. Aquí tienes un tutorial paso a paso utilizando Agent A para convertir un objetivo vago («encuentra para qué posiciona mi competidor que yo no, y dime qué escribir a continuación») en un calendario de contenidos terminado.
Los cinco pasos se generalizan para casi cualquier agente de IA.
Paso 1. Dile lo que quieres en español claro
No tienes que configurar nada ni aprender un nuevo lenguaje de programación. Simplemente escribe lo que quieres:
«Compara mi sitio con competidor.com. Encuentra los temas de los que obtienen tráfico de búsqueda y que a mí me faltan, y redacta un calendario de contenidos para el próximo mes».
Después de aclarar lo que necesitas, Agent A se pone en marcha y hace su trabajo.
Paso 2. Deja que haga la investigación
Aquí es donde un agente se gana el sueldo.
Antes de producir nada, hace el trabajo pesado que normalmente temerías: extraer datos de todas las fuentes que puede alcanzar, cruzarlos, ejecutar el análisis y sacar a la luz lo que realmente importa.
Debido a que tiene todos los datos de Ahrefs, el agente es capaz de extraer datos de posicionamiento en vivo para ambos sitios (los mismos datos detrás de la interfaz de Ahrefs), encontrar las palabras clave para las que posiciona tu competidor y tú no, y agruparlas en temas.
Paso 3. Obtén el resultado
Luego te entrega algo terminado (un informe, un plan, un borrador) construido a partir de esa investigación, no una pila de datos en bruto para que los ordenes tú mismo.
Paso 4. Sigue refinando con seguimientos
Solo porque el agente haya hecho todo por ti no significa que siempre sea correcto.
Aquí es donde entran en juego el gusto y la experiencia. Revisas lo que hizo el agente y ves si hay algo malo o que no está a la altura de tus estándares.
Luego, como el agente mantiene el contexto, tú le guías en lugar de empezar de nuevo. Dile al agente qué está mal o no es tan bueno, por ejemplo: «Elimina cualquier cosa con una dificultad superior a 40 y añade un título sugerido para cada uno», y luego deja que revise lo que hizo.
Paso 5. Intégralo en tu flujo de trabajo real
Una vez que estés satisfecho, pídele al agente que escriba el calendario en Notion, cree las tareas en Linear o publique un resumen en Slack.
Agent A se conecta a todos ellos, además de a HubSpot, WordPress, Mailchimp y más de forma predeterminada.
Hazlo automatizado para que no tengas que pensar en ello constantemente.
Reflexiones finales
Un agente de IA es una idea sencilla: software que no solo responde, sino que actúa. Toma un objetivo, lo divide en pasos, usa herramientas para hacer el trabajo y comprueba el resultado, repitiéndolo hasta terminar el trabajo.
Para marketing, las tareas de varios pasos que se acumulan, lo aburrido que odias hacer (auditar un sitio, búsqueda de palabras clave, perseguir enlaces rotos, redactar emails de captación) son exactamente el tipo de trabajo que un agente puede quitarte de encima, trabajando a partir de datos reales en lugar de conjeturas.
Así que no tengas miedo y simplemente empieza. Dale una instrucción en español claro y mira hasta dónde puedes llevarlo.
Y si eres cliente de Ahrefs, puedes probar Agent A de forma gratuita durante un mes.
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