Crear un agente con IA: ¿Es tan fácil y barato como dicen?
Te venden que podés lanzar un agente de IA en minutos, pero la realidad es otra. Analizamos los costos ocultos, la complejidad técnica y por qué herramientas como LangSmith son clave.
Te tiro un spoiler: armar un agente con Inteligencia Artificial no es tan fácil ni tan barato como te la pintan.
Seguro ya te cruzaste con mil herramientas que te prometen el oro y el moro:
“Lanzá tu agente de IA en 5 minutos” “Conectalo a WhatsApp, respondé más rápido y hacé crecer tu negocio” “Sin saber programar, ¡no hay problema!”
¿Suena espectacular, no? El tema es que para construir un agente que de verdad sirva, hace falta mucho más que apretar un par de botones.
Un agente de IA bien hecho, uno que no te haga pasar papelones, debería:
- Tener reglas bien claras de cómo actuar.
- Ser evaluado constantemente, ya sea por otros agentes o por humanos.
- Saber cuándo no puede responder y derivar el problema a una persona.
- Incluir una lógica de negocio bien definida.
La joda va mucho más allá de mandarle un prompt bonito y esperar magia.
Los costos que nadie te cuenta
Detrás de cada charla del bot, hay costos técnicos y de guita bien reales:
- Pagás por cada token que se procesa (cada palabrita, básicamente).
- Si tus prompts son largos o están mal optimizados, los gastos se te van al diablo.
- Un mal diseño te lleva a ineficiencia y a quemar presupuesto sin sentido.
¿Y si uso modelos open-source como Ollama?
Es una opción, claro que sí. Pero tené en cuenta que:
- Necesitás unos fierros importantes (una buena infraestructura).
- Consume una cantidad de recursos que asusta.
- Tenés que entender todo el stack de punta a punta: servidores, modelos, memoria, latencia, tokens… No es para cualquiera.
Por eso, la mayoría termina cayendo en servicios hosteados como GPT, Gemini, DeepSeek, Claude, etc. Te dan estabilidad, es cierto, pero se pueden poner saladísimos si no gestionás con cuidado el contexto que le pasás en cada consulta.
La pregunta del millón
Acá es donde la cosa se pone seria:
¿Qué pasa si tu agente habla con 1.000 usuarios… pero ninguno te compra nada?
Sin una buena estrategia, la IA puede convertirse en una máquina de quemar guita en lugar de generar valor.
Acá es donde LangSmith te cambia el partido
Una herramienta como LangSmith hace la diferencia en serio, porque te permite:
- Crear y correr sets de datos para evaluar a tu agente.
- Probarlo en un montón de escenarios distintos.
- Analizar dónde falla y en qué casos de borde se rompe.
- Ver el rendimiento con gráficos y dashboards que se entienden.
- Mejorar tu agente de a poco, pero con datos reales, no a ojo.
En criollo...
Armar un agente de IA que sea confiable, eficiente y que no te funda el bolsillo es mucho más que conectar una API. Se trata de diseñar con cabeza, testear sin parar y optimizar con las herramientas correctas, como la dupla de LangChain + LangSmith.
¿Vos qué pensás?
Este tema da para charlar largo y tendido. Me encantaría saber tu opinión o si viviste algo parecido.
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