Desarrollo de Agente de IA: Lecciones del Curso Intensivo de Google y Proyecto Final

El Curso Intensivo de AI Agents de Google y Kaggle transformó mi forma de abordar problemas de inteligencia artificial. Lo que empezó como curiosidad se convirtió en una comprensión clara de lo que los agentes pueden hacer: razonar, planificar y actuar de forma autónoma. En este artículo comparto las ideas clave que más me impactaron y mi experiencia construyendo un agente de emparejamiento de empleo alimentado por un dataset de Kaggle como proyecto final.

Conceptos clave que cambiaron mi visión: reflexionar, criticar y mejorar permitió ver cómo los agentes refinan sus salidas mediante bucles de retroalimentación. Entender a los agentes como usuarios de herramientas mostró que llaman funciones, recuperan datos, evalúan resultados e iteran, por lo tanto son sistemas orientados a la acción y no solo modelos conversacionales. La colaboración multiagente demostró el poder de asignar roles especializados para escalar y mejorar resultados. Finalmente, el diseño con guardrails y métricas de evaluación subrayó la necesidad de construir sistemas agenticos seguros y confiables.

Antes del curso mi visión de la IA era la de un asistente inteligente. Después, veo agentes como planificadores autónomos, tomadores de decisiones, orquestadores de flujos de trabajo y sistemas capaces de mejorar mediante razonamiento. Esta nueva perspectiva cambió la forma en que diseño soluciones de IA para empresas y proyectos de software a medida.

Proyecto final: Agente de emparejamiento de empleos con dataset de Kaggle. Inicialmente planeé obtener ofertas en vivo mediante APIs, pero las limitaciones de suscripción y fallos me obligaron a pivotar hacia un dataset estable en Kaggle. Esta decisión fue ventajosa: el dataset estaba limpio y estructurado, evitó dependencias de límites y fallos de API, facilitó la experimentación repetible y me permitió concentrarme en el diseño del agente en lugar de en problemas de integración. Adaptarse en entornos reales es una habilidad esencial en el desarrollo de IA.

Lecciones prácticas del proyecto: diseñar flujos de trabajo de agente mediante descomposición de tareas: analizar el perfil del usuario, extraer habilidades relevantes, procesar descripciones de empleo del dataset, computar similitudes con TF-IDF y finalmente rankear y recomendar coincidencias. Combinar NLP clásico con razonamiento de agente dio resultados explicables y eficientes: TF-IDF aportó ligereza y explicabilidad, mientras que el razonamiento del agente mejoró el ranking y la personalización. Trabajar con datasets de Kaggle reforzó habilidades en limpieza de datos, estandarización de campos, gestión de valores faltantes y diseño de flujos de preprocesamiento robustos.

Enfoque en la experiencia de usuario: prioricé la relevancia de las coincidencias, la claridad de las recomendaciones y la personalización de los resultados. Esto reafirmó que los agentes IA deben ser útiles, además de inteligentes. El proyecto demostró cómo agentes bien diseñados pueden planificar, analizar, recomendar y mejorar, entregando valor real a los usuarios.

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