En un mundo donde todos hablan de agentes de IA que escriben, programan y conversan, pocas personas exploran agentes que realmente actúan en el mundo real navegando sitios web, pulsando botones y rellenando formularios. Durante los últimos meses he desarrollado un agente de IA que automatiza cambios de contraseña en múltiples sitios y estas son las lecciones clave para construir agentes de navegador que funcionen en producción.

El problema con la automatización tradicional es sencillo: herramientas como Selenium o Playwright son excelentes para flujos previsibles, pero las webs reales son caóticas. Los flujos de login cambian sin aviso, aparecen CAPTCHAs, los identificadores de elementos son dinámicos, emergen modales inesperados y algunos sitios detectan y bloquean la automatización. El resultado es mantenimiento constante y una partida interminable de selecciones tipo whack-a-mole.

Los agentes de navegador basados en IA proponen otra aproximación: en lugar de programar cada clic, dejar que un modelo de lenguaje observe el estado de la página y decida la siguiente acción. Un motor típico captura capturas o snapshots de accesibilidad, extrae estructura semántica y pregunta al modelo ¿qué hacer ahora respecto a la tarea objetivo?. Esto permite adaptarse a cambios de diseño y variaciones por cuenta de usuario.

Cinco lecciones duras aprendidas en producción

1. Restringe al agente con mano firme Mis primeras versiones eran demasiado abiertas. Mandaba instrucciones vagas como cambiar la contraseña y el agente abría pestañas, buscaba en la web o navegaba fuera del dominio objetivo. Solución: reglas estrictas en las instrucciones que prohiban abrir nuevas pestañas, usar buscadores o pulsar enlaces de recuperar contraseña salvo autorización expresa.

2. Nunca expongas datos sensibles al modelo El mayor error de seguridad fue incluir contraseñas en el prompt. Eso deja credenciales en los logs del proveedor de LLM. La corrección es usar acciones personalizadas que inyecten credenciales por canales seguros fuera del contexto del modelo, de forma que el LLM sólo vea el nombre de la acción y nunca el valor real.

3. El DOM no es tu aliado, las árvores de accesibilidad sí En vez de parsear HTML y depender de clases y selectores, usar snapshots de accesibilidad y descripciones semánticas hace al agente mucho más robusto a cambios de CSS o reordenamientos visuales. Los elementos llegan etiquetados como boton Enviar o campo Correo, lo que reduce roturas por cambios superficiales.

4. Implementa timeouts agresivos Un agente de IA puede quedar atrapado en bucles. Sin límites, consumirá llamadas al API hasta agotar presupuesto. Define límites de pasos, tiempo total y tiempo por acción para forzar fallos controlados y reportes cuando algo no avanza.

5. Registra todo sin filtrar credenciales El logging es imprescindible para depurar, pero nunca registres contraseñas ni tokens. Redacta cualquier dato que parezca sensible y guarda trazas estructuradas de acciones, resultados y capturas de accesibilidad para análisis posterior.

Cuándo superan a la automatización tradicional y cuándo no Los agentes IA brillan cuando los sitios cambian con frecuencia, los flujos varían entre usuarios y los casos borde son numerosos: 2FA, banners de cookies, pasos condicionales. Permiten reducir mantenimiento de selectores y adaptarse a nuevas interfaces. Sin embargo, pierden en escenarios donde la velocidad, el coste por acción o la necesidad de absoluta fiabilidad son críticos, ya que cada decisión implica una llamada al modelo y cierta incertidumbre.

Arquitectura que funcionó en producción Tras iteraciones, una combinación efectiva incluye control de navegador con Playwright para interacción fiable, modelos de lenguaje para decidir acciones, snapshots de accesibilidad para el estado de la página, acciones personalizadas para operaciones sensibles y restricciones agresivas en las instrucciones. Así se obtiene un balance entre adaptabilidad y seguridad.

Resultados reales Con la aplicacion de cambio de contraseña que desarrollamos he ejecutado miles de operaciones con estas tasas de éxito aproximadas: sitios simples con formularios básicos alrededor de 95 por ciento, sitios complejos con pasos múltiples o 2FA unos 70 por ciento y sitios protegidos por detección anti-bot cerca de 40 por ciento. Las protecciones como Cloudflare o DataDome siguen siendo el mayor desafío.

Limitaciones actuales y futuro CAPTCHA y detección de bots siguen siendo enemigos persistentes. El coste por operación y la latencia son factores a considerar: tareas simples pueden tardar entre 30 y 60 segundos y sumar costes. Aun así, a medida que mejoren los modelos de visión y bajen los precios, estos agentes gestionarán tareas web más complejas y útiles para automatización de procesos y operaciones empresariales.

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Recomendaciones prácticas para comenzar

Define reglas estrictas y límites de acciones, separa credenciales del contexto del modelo, usa snapshots de accesibilidad en lugar de selectores frágiles, instrumenta timeouts y logging seguro, y realiza pruebas continuas contra variaciones reales de sitios. Combina estas buenas prácticas con servicios profesionales cuando la fiabilidad y la seguridad sean críticos para tu negocio.

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