Antes de culpar a la inteligencia, revisa el arnés.

Dentro del expediente

Un junior entrega un borrador impecable con un criterio que el despacho abandonó hace un año. Nadie se lo dijo. El cambio estaba en un correo de 2025 y en la cabeza del socio. El socio lee el borrador y concluye, con cierto fastidio, que al chico «le falta criterio».

El caso es sintético. La conclusión del socio, alguna vez, la he pensado yo.

En el expediente 02 escribí que tu agente de IA no es un becario, que es un usuario con permisos. Hoy doy la vuelta a la frase. Si el agente no es un becario, quizá lo que rodea al becario se entienda mejor mirando cómo se monta un agente. Esa diferencia, lo que rodea a la persona frente a la persona misma, es el tema del expediente siguiente.

El reto. Separar a la persona de lo que tenía delante

Para esta comparación separo un agente de IA en tres piezas. El modelo es su capacidad general, lo que en una persona llamaríamos inteligencia. Las skills son instrucciones y recursos que carga cuando la tarea lo pide, lo que en una persona serían sus habilidades. Y el arnés es todo lo demás, es decir, las instrucciones que recibe, el contexto que tiene delante, las herramientas y permisos que se le dan, la memoria que conserva y las reglas sobre cuándo parar o pedir ayuda.

La palabra viene del inglés harness y aún no tiene traducción asentada. La uso porque describe bien lo que es, aquello que sujeta y dirige una fuerza que por sí sola iría a cualquier parte.

Las dos primeras filas son las más frágiles de la comparación, porque una skill está escrita y una habilidad casi nunca. Por qué eso importa lo explico en el expediente siguiente. Las demás filas son las que me interesan aquí.

Lo que han aprendido quienes construyen agentes

Lo curioso es que la comparación no la he inventado yo. Los propios fabricantes la usan para explicar sus diseños; yo propongo recorrerla al revés. Anthropic escribe que crear una skill para un agente es como preparar la guía de acogida de un empleado nuevo, y que las skills funcionan como un manual bien organizado, con índice, capítulos y apéndice, que se consulta por partes Fuente primaria ↗. En otro texto técnico describe el problema de los agentes que trabajan durante horas o incluso días como el de un equipo de ingenieros por turnos, en el que cada uno llega sin memoria de lo que pasó en el turno anterior Fuente primaria ↗.

OpenAI contó en febrero de 2026 cómo un equipo pequeño construyó durante meses un producto interno, todavía en beta, sin escribir código a mano, dirigiendo agentes. Una de sus conclusiones es que, desde el punto de vista del agente, lo que no puede consultar no existe. El conocimiento que vive en conversaciones sueltas, documentos dispersos o la cabeza de alguien es invisible para el sistema. Otra, que al agente conviene darle un mapa breve con indicaciones hacia dónde buscar, no un manual enorme que envejece Fuente primaria ↗.

Lee otra vez esas frases pensando en tu despacho. La cabeza del socio. El manual enorme que nadie actualiza. El turno siguiente que llega sin saber qué pasó.

Lo que ya sabían los economistas

La palabra «agente» tampoco es nueva en esto. En economía se llama así, desde hace al menos medio siglo, a quien actúa por cuenta de otro con cierta autoridad para decidir, y se estudia qué cuesta vigilarle y cuánto se pierde porque sus intereses no coinciden del todo con los de quien le encarga el trabajo Fuente primaria ↗. El trabajador fue agente mucho antes que el software.

Y la idea de que el entorno pesa más que la persona tiene una versión clásica. W. Edwards Deming sostuvo, a partir de su experiencia y no de una medición, que la gran mayoría de los problemas de una organización pertenecen al sistema, que es responsabilidad de la dirección, y solo una parte pequeña a causas particulares Fuente primaria ↗. Quienes construyen agentes parecen haber llegado por otro camino a una pregunta parecida, la de qué parte del fallo viene de cómo está organizado el trabajo.

Por qué es difícil verlo en un despacho

Porque el arnés de un despacho casi nunca está escrito. El manual existe, pero el criterio real vive en la cabeza del socio, en un correo de hace un año y en la costumbre. Un agente no puede adivinar lo que no tiene delante. Un junior tampoco, aunque a veces se lo exijamos.

Porque cuando algo falla, la persona se ve y el arnés no. El borrador lleva un nombre. La instrucción que faltaba no lleva ninguno.

Y porque hay algún dato sobre IA en el trabajo que encaja con esta idea, aunque no la demuestra. Un estudio sobre asistentes de IA en atención al cliente, publicado en 2025 en el Quarterly Journal of Economics, encontró que la herramienta mejoraba de media la productividad; que los trabajadores con menos experiencia ganaban en rapidez y en calidad, y que los más expertos ganaban poca rapidez y perdían algo de calidad Fuente primaria ↗. Mi lectura, discutible, es que la herramienta ponía al alcance de los menos expertos prácticas que otros ya tenían. El mismo estudio encontró indicios de que les ayudaba a aprender.

Una dirección. Revisar el arnés antes que a la persona

Cuando un agente falla, quien lo construye no empieza preguntando si el modelo es tonto. Pregunta qué instrucciones tenía, qué contexto le faltaba, qué podía tocar y cuándo debía haber parado. El expediente 02 lo decía de otro modo, que un agente se juzga por lo que puede hacer Fuente primaria ↗.

Yo haría la misma revisión con las personas antes de concluir que les falta criterio. ¿Qué tenía delante? ¿Sabía que el criterio había cambiado? ¿Sabía cuándo tenía que subir la duda? Así no se excusa el error, se busca donde está.

Lo que toca decidir

Habrá que decidir qué parte del arnés de un despacho conviene escribir y qué parte solo se transmite trabajando al lado de alguien. Dejar por escrito los criterios que cambian ayuda. Intentar escribir toda la cultura puede acabar en un documento que nadie lee.

Toca resolver qué parte del mérito del buen profesional es suya y qué parte del sitio donde trabaja. Si el arnés explica tanto, cambiar de despacho debería cambiar a la persona más de lo que solemos admitir.

También hay que pensar dónde deja de valer la comparación, que deja de valer en un sitio muy concreto, porque una persona no es un agente. Eso lo trato en el expediente siguiente.

Declaración de interés. Construyo y uso agentes de IA en mi trabajo, con sus arneses y sus skills. No los nombro ni los describo en este cuaderno.

A un agente que falla le revisamos el arnés. A una persona que falla, ¿por qué no?

Lo que me preguntan cuando cierro el portátil.

¿Qué es un agente de IA?

Es un modelo de lenguaje con herramientas conectadas y permiso para usarlas sin consultar cada paso, por ejemplo leer documentos, escribir correos o modificar ficheros. Se entiende mejor por lo que puede hacer que por lo que sabe. El expediente 02 de este cuaderno lo trata con detalle.

¿Qué es el arnés de un agente de IA?

Es el entorno que rodea al modelo y hace que trabaje de una manera y no de otra, es decir, las instrucciones que recibe, el contexto que tiene delante, las herramientas y permisos que se le dan, la memoria que conserva y las reglas sobre cuándo parar o pedir ayuda. En inglés se usa la palabra harness, y todavía no hay una traducción asentada.

¿Qué es una skill en un agente de IA?

Es un paquete de instrucciones, recursos y, a veces, programas que el agente carga cuando la tarea lo pide. Anthropic, que lanzó el formato Agent Skills en octubre de 2025, compara crear una skill con preparar la guía de acogida de un empleado nuevo.

¿Qué tiene que ver con la cultura de una organización?

La analogía ayuda a mirar lo que rodea al trabajo, como los manuales, los criterios, los accesos, la supervisión y a quién se pregunta. Igual que en un agente, muchos errores que se atribuyen a la persona pueden venir de lo que tenía delante. La analogía tiene límites serios, que trata el expediente siguiente.

El expediente detrás del artículo.

Equipar a los agentes para el mundo real con Agent Skills ↗Anthropic · Zhang, Lazuka y Murag, 16 de octubre · 2025
Publicación técnica del fabricanteArneses eficaces para agentes de larga duración ↗Anthropic · Justin Young, 26 de noviembre · 2025
Publicación técnica del fabricanteHarness engineering: Codex en un mundo de agentes ↗OpenAI · Ryan Lopopolo, 11 de febrero · 2026
Publicación técnica del fabricante; verificada mediante copias secundarias porque la página bloquea el acceso automáticoTeoría de la empresa: comportamiento directivo, costes de agencia y estructura de propiedad ↗Jensen y Meckling · Journal of Financial Economics 3(4) · 1976
Artículo académico revisadoOut of the Crisis ↗W. Edwards Deming · The Deming Institute · 1986
Libro; el reparto entre sistema y personas es una estimación del autor, no una mediciónLa IA generativa en el trabajo ↗Brynjolfsson, Li y Raymond · Quarterly Journal of Economics 140(2) · 2025
Artículo académico revisadoLLM06:2025 · Agencia excesiva ↗OWASP GenAI Security Project · 2025
Guía técnica de riesgos

Fuentes consultadas el 13 de octubre de 2026. Las recomendaciones y ejemplos son elaboración editorial y no se atribuyen íntegramente a estas fuentes. Comprueba versión y ámbito antes de aplicar una norma.

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