La historia de los agentes inteligentes evolucionó desde llamadas a API que devolvían texto hasta herramientas que usan la pantalla como interfaz. En entornos reales muchas aplicaciones no exponen endpoints limpios: interfaces legadas sin API, productos SaaS con APIs parciales o bloqueadas, flujos de trabajo que cruzan navegador, hojas de cálculo y paneles administrativos, y tareas donde la interfaz es la fuente de la verdad. Frente a eso surgieron las capacidades de uso de la computadora de proveedores como Anthropic: permiten que un modelo opere software igual que un humano, viendo la pantalla y realizando acciones de entrada.

La idea clave es la estandarización. Los proveedores definen un esquema de herramienta con tipos de acción y formatos de imagen, entrenan y afinan modelos para emitir ese esquema y aplican restricciones de entorno y contexto que hacen viable el bucle en producción. No se trata simplemente de ejecutar Selenium con un LLM, sino de un par modelo-herramienta diseñado como un sistema de control.

Desde el punto de vista técnico, el uso de la computadora es básicamente una API mínima de control de OS/UI con tres propiedades esenciales. Primero, un canal de percepción anclado en píxeles: el modelo puede solicitar capturas de pantalla e interpretar el estado de la interfaz, texto, disposición, iconos, banners de error y controles deshabilitados. Segundo, un vocabulario de acciones limitado: en lugar de ejecución arbitraria de código el modelo emite acciones como click, mover, arrastrar, escribir, tecla, desplazarse, esperar y tomar captura de pantalla. Esa restricción reduce grados de libertad, acciones irreversibles y facilita orquestación predecible. Tercero, autonomía en bucle cerrado: observar, actuar y volver a observar permite iterar, gestionar incertidumbre y recuperación, confirmando por ejemplo si un click realmente se ejecutó o si la interfaz cambió.

El proyecto de Tres en Raya que usa la capacidad de Anthropic es un ejemplo didáctico porque aísla el bucle de uso de computadora sin complejidad de aplicación pero mantiene los retos reales. Primero, la UI se convierte en la superficie de API. El agente no recibe un array de tablero estructurado; debe inferir las posiciones a partir de capturas y actuar mediante clicks. Para hacerlo robusto el demo agrega etiquetas de celdas como TOP-LEFT o CENTER, un patrón general: diseñar elementos de UI fáciles de anclar para modelos visuales usando texto estable, ubicación consistente y señales de estado claras.

Segundo, el modelo se convierte en controlador y no en narrador. La implementación fuerza un bucle explícito: tomar captura, decidir movimiento, hacer click, tomar captura para verificar, esperar al oponente y repetir. El paso de verificación posterior a la acción es la diferencia entre una demo que funciona la mayoría de las veces y una que puede recuperarse de errores inevitables de la interfaz.

Tercero, la terminación del juego se ancla a la verdad visible en pantalla. El agente solo debería dar por finalizado el juego cuando vea el banner on-screen que anuncia Player X wins o It is a draw, no cuando crea internamente que hay tres en raya. Este patrón de seguridad y fiabilidad es aplicable a tareas críticas: nunca confirmar envíos, pagos o borrados basándose solo en inferencia interna, exigir evidencia visual en pantalla para transiciones críticas, lo que reduce falsos positivos y hace las ejecuciones auditable.

Cuarto, el demo pone de manifiesto limitaciones operativas de los proveedores. En flujos interactivos de varios pasos aparecen requisitos como manejo de truncamiento de contexto o limpieza de capturas antiguas. Por ejemplo OpenAI documenta modos de truncado automático para mantener sesiones largas viables, y Anthropic recomienda aislar ejecución y gestionar el crecimiento de contexto eliminando capturas obsoletas. En bucles con muchas imágenes sin podar se alcanzan límites de contexto o se degrada el rendimiento, una de las grandes lecciones de por qué el uso de la computadora es complejo: los datos son pesados y no estructurados.

Quinto, los proveedores proveen herramientas que van más allá del control de UI, como memoria persistente. En el demo el agente puede almacenar en memoria observaciones en markdown sobre estrategia, patrones del oponente y errores, lo que transforma un controlador de sesión en un sistema que aprende entre partidas: revisar resultados previos, codificar aperturas del rival y evitar repetir errores. Esa mejora de agente difícil de replicar solo con prompts es una ventaja tangible.

Por qué importa esto más allá de Tres en Raya. El uso de la computadora brilla cuando hay que automatizar flujos que solo existen como interfaz visual, sin necesidad de crear integraciones a medida costosas. A la vez la fiabilidad depende de la estabilidad de la UI, de bucles de verificación visual, de gestión de contexto y de aislamiento o sandboxing recomendado por proveedores para seguridad operativa. En resumen, el uso de la computadora debe entenderse como una disciplina de sistemas que combina comportamiento del modelo, restricciones de la herramienta, diseño de UI y salvaguardas en tiempo de ejecución.

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En definitiva, usar un agente que maneje la pantalla transforma tareas que antes necesitaban integraciones costosas en flujos automatizados y controlables, pero exige diseño cuidadoso: interfaces legibles para visión, vocabularios de acción restringidos, verificación en bucle cerrado y gestión de contexto y memoria. Esa combinación de disciplina técnica y enfoque en seguridad es la que aplicamos en Q2BSTUDIO para entregar soluciones de software a medida que aprovechan lo mejor de la inteligencia artificial sin comprometer fiabilidad ni cumplimiento.