Este texto recoge mis reflexiones tras participar en el curso intensivo de AI Agents con Google y Kaggle, una experiencia que cambió mi forma de entender los modelos de lenguaje y los sistemas inteligentes. Antes del curso pensaba en los LLM principalmente como chatbots avanzados para generar texto o código. Al profundizar en la orquestación de múltiples agentes, el uso de herramientas y los flujos de trabajo agentecidos, comprendí que el futuro de la inteligencia artificial pasa por hacer cosas y no solo por decirlas.

Como proyecto final desarrollé el Médico Virtual de IA, un asistente sanitario multiagente diseñado para ofrecer triaje preliminar inmediato y disponible 24 7. El problema que pretende resolver es claro: millones de personas enfrentan barreras para acceder a consejo médico oportuno por tiempos de espera, disponibilidad limitada y costes elevados. La solución propuesta combina agentes especializados para evaluaciones basadas en evidencia, diagnóstico visual de afecciones cutáneas y seguimiento longitudinal de la salud.

Arquitectura multiagente: en lugar de un único prompt que lo hace todo, implementé una arquitectura colaborativa donde cada agente cumple una función especializada, similar a un equipo médico. Un orquestador coordina agentes de síntomas, visión, chat, diagnóstico, tratamiento y triaje. El agente de síntomas extrae datos estructurados del lenguaje natural; el agente de diagnóstico genera hipótesis clínicas apoyadas en un knowledge base médico; el agente de visión procesa imágenes con herramientas de computer vision; y el agente de triaje evalúa con criterios de urgencia para garantizar la seguridad.

Herramientas y visión: los agentes necesitan herramientas reales. El agente de visión usa una herramienta en Python basada en PIL y NumPy que calcula un Redness Index con la fórmula 2*R - G - B para cuantificar objetivamente la inflamación en imágenes de piel. Esto permite rastrear la evolución y detectar mejoras o empeoramientos sin depender únicamente de descripciones textuales propensas a alucinaciones.

Memoria y persistencia: un médico necesita historial. Implementé un MemoryService que persiste el estado de las conversaciones y los resultados del análisis de imágenes, permitiendo detectar tendencias como una reducción del porcentaje de inflamación entre sesiones. La gestión de contexto transforma un chatbot en un asistente verdadero capaz de seguimiento longitudinal.

Inteligencia híbrida: los modelos puros pueden alucinar, por eso adopté un enfoque híbrido que combina el razonamiento creativo de modelos avanzados con una Medical Knowledge Base determinista. Este híbrido garantiza que las decisiones críticas de triaje y seguridad estén fundamentadas en protocolos clínicos y reglas verificables, manteniendo la creatividad del modelo para la interacción y explicación.

Reflexiones: pasé de la ingenieria de prompts a la ingenieria de agentes. Aprendí que la especialización supera a la generalización, que el contexto y la persistencia son clave y que la seguridad es prioritaria en salud. Con la arquitectura adecuada se pueden construir sistemas inteligentes, útiles y seguros con impacto real.

En Q2BSTUDIO aplicamos esa misma filosofía de diseño en proyectos de software a medida y aplicaciones a medida. Somos una empresa de desarrollo de software y soluciones tecnológicas que ofrece servicios de inteligencia artificial y ia para empresas, ciberseguridad y pentesting, servicios cloud aws y azure, así como servicios inteligencia de negocio y soluciones con power bi. Diseñamos agentes IA especializados y plataformas seguras que integran memoria, herramientas y reglas clínicas cuando el dominio lo requiere.

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El proyecto Médico Virtual de IA demuestra que con agentes especializados, herramientas cuantitativas como el Redness Index, memoria persistente y reglas clínicas, es posible construir asistentes de salud que sean seguros, explicables y realmente útiles. En Q2BSTUDIO estamos preparados para acompañar a empresas y organizaciones en la implementación de estas soluciones de vanguardia.