Ahora que sabes qué hará tu agente y dónde funcionará, es momento de hacer una pregunta importante.

¿Este problema realmente necesita un agente?

No todos los proyectos necesitan un agente; ni siquiera todos los proyectos de automatización. A veces, un flujo de trabajo simple, un script o un proceso basado en reglas es suficiente. Entender la diferencia ahorra tiempo, dinero y confusiones en el futuro.

Un agente de IA está diseñado para hacer más que ejecutar instrucciones. Lee, escribe y habla en lenguaje natural. Interpreta intenciones, aplica conocimientos y toma decisiones en situaciones inciertas. Esa flexibilidad lo hace potente, pero también añade complejidad. Cada llamada a un LLM cuesta tokens, tiempo y conlleva riesgos. Por eso, solo tiene sentido usar un agente cuando el trabajo requiere razonamiento genuino o comprensión del lenguaje.

Si la tarea es determinista (es decir, tiene una entrada y una salida predecibles), normalmente es mejor usar un flujo de trabajo o una herramienta de automatización. (un consejo rápido: ¡Botpress hace ambas cosas!)

Si la tarea implica contexto, interpretación o conversación, un agente de IA es la opción adecuada.

Veamos cómo aborda esto Terminal Roast.

El equipo de Taryn ha definido su primera tarea: recopilar opiniones de clientes sobre nuevos sabores y recetas de café. Adrian, el barista principal, sugiere dos formas en que el agente podría gestionar esto.

La primera es conversacional. El agente pregunta por qué a un cliente le gustó o no una bebida e intenta comprender su razonamiento. Eso requiere matices, interpretación y memoria. Es ideal para un agente.

La segunda es programática. El agente presenta una lista simple de nuevas recetas y pide a los clientes que respondan “sí” o “no”. Esa interacción no requiere razonamiento. Es perfecta para automatización.

Al separar estos dos flujos, el equipo hace que el sistema sea más eficiente. Usan un agente donde importa la comprensión del lenguaje, y un flujo de trabajo donde la lógica es suficiente.

Muchos equipos confunden esta distinción. Intentan crear un agente que haga todo: responder preguntas, extraer datos, actualizar registros y gestionar transacciones. Pero cada función adicional aumenta el costo, la latencia y el mantenimiento. Una mejor estrategia es combinar agentes y flujos de trabajo.

Usa flujos de trabajo para estructura y confiabilidad. Usa agentes para inteligencia y adaptabilidad.

Piensa en el agente como la interfaz “de primera línea” que entiende a los usuarios y luego pasa acciones estructuradas a sistemas de automatización que las ejecutan con precisión. Cuando estos dos sistemas están bien definidos, el resultado es más estable, escalable y transparente.

Aquí tienes una prueba rápida.

Pregúntate: ¿esta tarea requiere comprender lenguaje natural, o podría resolverse con un simple conjunto de reglas? Si requiere comprensión —por ejemplo, identificar intenciones, manejar ambigüedad o consultar conocimientos— necesita un agente. Si no, constrúyela como un flujo de trabajo.

Siempre puedes añadir un agente después, una vez que tengas la lógica y los datos claros. Es mucho más fácil ampliar un flujo de trabajo funcional para hacerlo inteligente que depurar un agente complejo y sobredimensionado.

El enfoque de Terminal Roast (separar tareas conversacionales y programáticas) es un buen modelo. Terminan con un sistema más ágil que hace exactamente lo que corresponde a cada parte.

La claridad aquí se traduce después en facilidad de mantenimiento, menor costo y mejor rendimiento.

Acción: Revisa las tareas propuestas para tu agente e identifica cuáles requieren comprensión genuina del lenguaje.

Deja solo esas bajo el control del agente y planea automatizar el resto mediante flujos de trabajo estándar.

‍