Soy estudiante de doctorado en VUB trabajando en el análisis H+c para el experimento CMS en el CERN, con jornadas llenas de histogramas en ROOT, modelos de aprendizaje automático para el etiquetado de jets, depuración interminable y muchas conversaciones con Gemini, ChatGPT y otros modelos de IA. Había entrenado redes neuronales y transformers y creía entender la inteligencia artificial hasta que hice el curso intensivo de 5 días sobre agentes de IA y me di cuenta de que había usado herramientas sin comprender realmente los sistemas detrás de ellas.

El primer día una pregunta me rompió la cabeza: cuál es la diferencia entre un LLM y un agente. Al ver la arquitectura con Planner, Executor, Memory y Evaluator entendí que eso era exactamente mi flujo de trabajo de investigación: planear la estrategia del día, ejecutar el código, recordar qué falló ayer y evaluar si avanzo. Estaba ejecutando manualmente el bucle del agente todos los días. La revelación fue pensar qué pasaría si ese razonamiento pudiera hacerse de forma autónoma por el sistema.

En el cuarto día el curso abordó la validación de decisiones de los agentes. Como experimentalista lo sentí inmediato: validamos todo, múltiples comprobaciones y contrastes. La lección fue clara, los agentes requieren la misma rigurosidad que aplicamos a los datos del detector, no confianza ciega sino validación sistemática.

Para el proyecto final diseñé un panel asesor de IA, un sistema multiagente donde agentes especializados colaboran para resolver problemas. En vez de un agente intentando hacerlo todo, creé un panel de expertos: uno analiza el problema, otro propone soluciones, un tercero evalúa las compensaciones y debaten hasta alcanzar consenso. Pensé en las reuniones de mi grupo de investigación: distintos expertos sumando perspectivas para llegar a la mejor respuesta.

Ese enfoque me hizo replantear la IA en mi trabajo. Antes veía herramientas pasivas esperando comandos. Ahora veo sistemas que puedo diseñar para razonar, colaborar y actuar de forma autónoma. Estoy construyendo la idea de un agente compañero de investigación: no solo ejecuta tareas sino que colabora en física, sugiere enfoques alternativos, detecta posibles problemas sistemáticos antes de que se conviertan en fallos, ayuda a brainstormear soluciones y aprende de mis patrones de razonamiento para complementar mi trabajo. La intención no es reemplazar sino asociarse.

Como desarrollador y profesional es evidente la conexión con el mundo empresarial y las necesidades reales de innovación. En Q2BSTUDIO somos especialistas en desarrollo de software y aplicaciones a medida, con experiencia en inteligencia artificial aplicada y soluciones para empresas. Si tu objetivo es integrar agentes IA en procesos productivos o construir asistentes que colaboren con equipos científicos o técnicos, te interesa conocer nuestras propuestas de soluciones de inteligencia artificial y cómo articularlas con estructuras internas.

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Lo que me llevo de esos cinco días es una nueva mentalidad: diseñar sistemas que piensen en equipo, validar cada decisión con rigor experimental y construir agentes que verdaderamente asistan en investigación científica y en soluciones empresariales. Estoy aún aprendiendo y desarrollando, con la ambición de crear un agente de investigación integrado con mis análisis, que conozca archivos, el detector CMS y pueda mantener discusiones científicas reales conmigo.

Agradecimientos a Google y Kaggle por hacer accesible y denso el contenido, y a la comunidad en Discord por la ayuda en depuración y el recordatorio de que todos estamos descubriendo este campo juntos. Si quieres explorar cómo incorporar agentes IA, inteligencia de negocio, ciberseguridad o servicios cloud aws y azure en tu proyecto contacta con Q2BSTUDIO y descubre cómo podemos construir juntos soluciones robustas y a medida.