Ya hemos hablado en posts anteriores de qué son los LLM (ese enigma de las siglas), de modas como el Vibe Coding (esa forma de programar a lo loco) y del fenómeno DeepSeek (el Ip Man de la IA). También expliqué hace tiempo qué son los MCP (ese estándar que conecta la IA con el mundo real).
Pero ahora me he dado cuenta de que todos estos conceptos —tokens, agentes, lenguajes, skills y los propios MCP— son piezas de un mismo rompecabezas. Y para entender hacia dónde va esto de la inteligencia artificial, conviene verlas en conjunto. Vamos a ello.
Agentes: el trabajador que planea y actúa
Un LLM básico (como ChatGPT sin herramientas) es un experto que le da consejos, pero se queda en la charla. Un agente de IA da el salto a la acción: no solo procesa lenguaje, sino que interactúa con su entorno para lograr un objetivo que le hemos marcado.
Piénselo como un empleado nuevo al que usted le dice: “organíceme un viaje a Oriente Medio para ver los radares … con menos de 300 euros”. El agente no le da una lista de consejos; él planea (eso quiere decir que busca vuelos, mira hoteles, compara precios y averigua si hay algún radar MRL-5 a vuelo de pájaro), toma decisiones (si el vuelo es caro, prueba fechas alternativas o reserva una alfombra voladora para ver todo el Califato) y ejecuta tareas (reserva si encuentra una buena oferta). Eso es un agente.
Para poder actuar, ese agente necesita dos cosas: saber cómo hacer su trabajo (las skills) y tener enchufes (conectores) para unirse al mundo (los MCP).
Skills: el manual de instrucciones del agente
Una skill (habilidad) es, en esencia, un archivo de texto muy sencillo (formato Markdown) que contiene un procedimiento paso a paso para resolver una tarea concreta. Es como el “manual de bienvenida” que usted le da al agente para que sepa cómo trabajar en su empresa.
- Ejemplo: una skill para “redactar un informe de ventas” le diría al agente: 1) conéctate a la base de datos de ventas, 2) extrae los datos del mes actual, 3) calcula la variación respecto al mes anterior, 4) genera un resumen ejecutivo, 5) formatea el informe con la plantilla de la empresa.
- ¿Por qué es importante? Porque evita que el agente improvise. Le da una memoria a largo plazo para tareas específicas. Y como hay un estándar abierto promovido por Anthropic (los creadores de Claude), ya existen cientos de skills compartidas por la comunidad.
MCP: los enchufes universales para conectar con el mundo
Aquí entra mi artículo sobre los MCP (Model Context Protocol). Si la skill es la “receta”, los MCP son los “ingredientes y utensilios”: los conectores estándar que permiten al agente hablar con el mundo real.
Un MCP es como un enchufe universal (alguien lo llamó el USB-C de la IA). Con él, el agente puede leer archivos de Google Drive, consultar una base de datos, enviar correos, o actualizar un registro en Salesforce, todo de forma automática y sin necesidad de programar una conexión especial para cada caso. Los MCP hacen posible que su refrigerador IoT lo traicione a usted y trabaje para otro drenando su bolsillo.
La combinación ganadora:
La skill le dice al agente qué pasos seguir.
El MCP le da al agente cómo ejecutar cada paso (accediendo a la herramienta que toca).
Sin MCP, el agente sabe la teoría pero no puede tocar nada. Sin skills, el agente tiene enchufes pero no sabe qué hacer con ellos. Juntos, se convierten en un trabajador autónomo y eficaz.
Tokens: la gasolina que todo esto quema
¿Y cómo se paga todo este movimiento? Con tokens. Los tokens son la unidad de medida que usan los LLM para procesar información. No son palabras exactas, sino trozos de palabras o incluso signos de puntuación.
- Cada vez que el agente piensa, planea, o escribe una respuesta, consume tokens. Y como las compañías de IA te cobran por tokens consumidos, entenderlos es clave para no llevarse un susto en la factura.
- Por ejemplo, el agente que organiza su viaje a Oriente Medio: cada vez que lee un precio de vuelo, cada vez que compara hoteles, cada vez que redacta un mensaje… todo eso son tokens. Por eso se dice que los tokens son el nuevo petróleo de la IA.
Lenguajes de programación: la fábrica donde se construye todo
Finalmente, para crear a los agentes, definir las skills, implementar los MCP y entrenar los LLM hacen falta lenguajes de programación. Son la base de toda esta arquitectura.
- Python es el rey indiscutible: fácil de aprender y con librerías como PyTorch o TensorFlow que hacen maravillas.
- R es muy usado en estadística y ciencia de datos.
- Java y C++ aparecen donde se necesita máxima robustez o velocidad.
- Julia está creciendo en cálculo numérico.
Pero si mi lector solo se fuera a quedar con uno, que sea Python. Es el idioma común de la IA.
El rompecabezas completo
Vea usted cómo todo encaja:
- Los LLM son el cerebro en bruto.
- Los agentes son ese cerebro puesto a trabajar.
- Las skills son los manuales que le enseñan a hacer tareas concretas.
- Los MCP son los enchufes universales para que el agente toque el mundo real.
- Los tokens son la gasolina que mantiene el motor en marcha.
- Los lenguajes (sobre todo Python) son el taller donde se construye todo.
Con estas piezas claras, ya puede mi ávido lector leer las noticias sobre IA sin sentirse perdido. Y si quiere profundizar, le dejo los enlaces a los artículos que ya escribí sobre LLM, Vibe Coding, DeepSeek y MCP. Yo, claro está, no soy experto en IA, yo solo sé un poquito de radares meteorológicos; pero acá en LADETEC tenemos verdaderos expertos en este tema, incluso uno doctorado en la BUAP, así que si necesita asesoría o capacitación puede contactarnos.
La IA ya no es solo hablar con una máquina; es hacer que las máquinas trabajen por nosotros. Y eso acaba de empezar.
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