Cómo definir y documentar tareas para agentes de IA
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Puntos clave
- Un agente de IA funciona mejor cuando la tarea está bien definida antes de automatizar
- Documentar tareas no es burocracia, es diseño del sistema
- La documentación para IA no es igual que la documentación para humanos
- Cuanto más ambigua es la tarea, mayor es el riesgo de errores
- Una buena documentación permite control, auditoría y mejora continua
Tabla de contenidos
- Introducción
- Por qué documentar tareas antes de usar IA
- El error común: documentar tarde (o no documentar)
- Qué significa documentar una tarea para un agente
- La documentación mínima necesaria
- Ejemplo práctico: tarea mal vs bien documentada
- Cómo mantener la documentación viva
- Preguntas frecuentes
- Conclusión
Introducción
Cuando un agente de IA falla, la causa rara vez está en el modelo.
La mayoría de problemas aparecen antes: en la definición de la tarea.
Muchas veces se intenta “enseñar” a la IA a hacer algo que ni siquiera está claro cómo lo hace una persona dentro del negocio.
Definir y documentar tareas no es un paso burocrático. Es el trabajo de diseño que convierte una idea en un sistema fiable.
Por qué documentar tareas antes de usar IA
Un agente de IA no tiene intuición ni contexto implícito.
Todo lo que no esté escrito, definido o limitado, el agente lo interpretará… o lo inventará.
Documentar tareas permite:
- Reducir ambigüedades
- Evitar decisiones no deseadas
- Auditar lo que el agente hace
- Mejorar el sistema con el tiempo
Sin documentación, no hay control. Y sin control, no hay confianza.
El error común: documentar tarde (o no documentar)
Un patrón muy habitual es este:
Primero se monta el agente. Luego se prueba. Y cuando algo falla, se intenta “arreglar con prompts”.
Esto suele acabar en sistemas frágiles, difíciles de mantener y dependientes de ajustes constantes.
Documentar tarde es intentar poner orden cuando el sistema ya está en producción.
Qué significa documentar una tarea para un agente
No se trata de escribir manuales largos.
Documentar una tarea para un agente significa responder con claridad a preguntas como:
- Qué activa la tarea
- Qué datos necesita
- Qué reglas debe respetar
- Qué acciones puede ejecutar
- Cuándo debe parar o escalar a una persona
Si estas respuestas no están claras, la tarea no está lista para delegarse.
La documentación mínima necesaria
Una buena documentación mínima suele incluir:
- Objetivo de la tarea
- Inputs obligatorios
- Reglas claras (qué sí y qué no)
- Resultado esperado
- Casos límite y excepciones
No hace falta más para empezar, pero sí hace falta esto.
Ejemplo práctico: tarea mal vs bien documentada
Mal documentada:
“Gestionar las solicitudes de cita”.
Bien documentada:
- Detectar si el mensaje es una nueva solicitud o un cambio
- Solicitar datos mínimos (nombre, servicio, disponibilidad)
- Comprobar calendario
- Proponer solo horarios válidos
- Confirmar y registrar la cita
- Derivar a humano si hay conflicto
La diferencia no está en la IA, sino en la claridad de la tarea.
Cómo mantener la documentación viva
Las tareas cambian.
Por eso la documentación no debe ser un documento cerrado, sino una referencia viva.
Una práctica sencilla:
- Registrar errores frecuentes
- Ajustar reglas cuando aparezcan excepciones
- Actualizar inputs si cambian procesos internos
Cada mejora en la documentación es una mejora directa en el comportamiento del agente.
Preguntas frecuentes
¿Sirve la misma documentación para humanos y para IA?
No exactamente. La documentación humana puede asumir contexto implícito. La documentación para IA debe ser explícita y sin ambigüedades.
¿Cuánta documentación necesita realmente un agente?
La suficiente para ejecutar la tarea sin improvisar. Más documentación no siempre significa mejores resultados.
¿Hace falta usar RAG para documentar tareas?
Solo cuando el agente necesita consultar información cambiante o extensa. Para tareas simples, reglas claras suelen ser suficientes.
¿Qué pasa si la tarea cambia con el tiempo?
La documentación debe actualizarse. Si no se mantiene, el agente empezará a fallar aunque antes funcionara bien.
Conclusión
Antes de construir agentes más complejos, conviene definir mejor las tareas.
Documentar no es frenar la innovación, es hacerla sostenible.
Un agente de IA bien documentado no es más inteligente, pero sí mucho más fiable.
