Los grandes modelos de lenguaje no fallan porque sean tontos sino porque adivinan. Cuando pides a un modelo que analice un formulario o describa lo que ve el usuario, en realidad no ve nada. Se apoya en el texto que le das, ya sea código, marcado o capturas vagas. Es como pedir a alguien que arregle un motor describiéndolo por teléfono.

Hoy muchos agentes de IA intentan entender interfaces a partir de fragmentos: snippets de HTML, árboles de componentes, etiquetas de accesibilidad. Lo que les falta casi siempre es el estado real en tiempo de ejecución: qué es visible, qué está deshabilitado, qué elemento está activo, sobre qué elemento hay hover, qué se ha colapsado o qué está oculto por render condicional. Por ejemplo, imagina un formulario con un campo para usuario, un campo para contraseña marcado como deshabilitado y un botón para iniciar sesión. Desde un DOM estático el modelo ve un campo de contraseña deshabilitado pero no sabe por qué, si espera a que se introduzca el nombre de usuario o si hay un temporizador de seguridad. Solo el DOM en tiempo de ejecución revela la verdad.

En vez de capturas de pantalla o HTML crudo, una instantánea en formato JSON del DOM actual aporta la estructura y la semántica que el modelo puede razonar. Ese JSON no es mera extracción de datos, es captura de estado: un snapshot contextual del DOM que describe visibilidad, valores, atributos aria, estados deshabilitado y cualquier metadato contextual como la URL o la marca temporal. Con esa estructura el modelo deja de adivinar y comienza a razonar, generar pruebas, verificar flujos y producir feedback útil como que el campo de contraseña se desbloqueó tras introducir el usuario y que la validación fue correcta.

Qué significa realmente estado de interfaz para agentes IA. Los agentes que manipulan interfaces no necesitan visión completa sino un anclaje contextual que les diga qué hay en pantalla y cómo cambió. Un JSON de estado actúa como proveedor de contexto para testing, para IA asistente que explica layouts con accesibilidad, para automatización que genera flujos en función de lo que se renderiza y para QA de diseño que verifica la lógica visual esperada.

Capturar el estado real no es trivial. Frameworks como React, Vue o Angular mutan nodos constantemente. Atributos como hidden, aria o data llevan lógica que un parser plano no entiende. El CSS puede ocultar o alterar la visibilidad sin cambiar el marcado. Por eso es más fiable engancharse al navegador y extraer el DOM vivo tras ejecutar JavaScript y aplicar estilos, produciendo un JSON estructurado que cualquier modelo puede leer. No hace falta una tubería enorme, basta una instantánea limpia: un clic y un archivo JSON con todo lo que el modelo debe ver.

Por qué JSON vence a las capturas. Las capturas son muy precisas visualmente pero carecen de estructura, por lo que el modelo debe adivinar. El HTML fuente es ligero pero suele estar desincronizado respecto al runtime. El DOM convertido a JSON es estructurado y contextual, legible por humanos y máquinas, apto para diff, validación e incrustación directa en prompts de LLMs. Esa estrategia reduce fallos por contexto faltante y mejora la eficiencia del agente.

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Conclusión rápida. Los LLMs no necesitan capturas de pantalla, necesitan estado. Serializar el DOM en JSON convierte una página web en contexto estructurado, habilitando testing, automatización y razonamiento con datos reales de interfaz. Implementar snapshots de DOM es una mejora natural después del prompt engineering y una palanca clave para convertir agentes IA en asistentes confiables.