#131 🤖 Cómo crear tu primer agente con Agent Builder de OpenAI
Descubre cómo funciona OpenAI Agent Builder, la nueva herramienta que permite crear agentes inteligentes sin depender de desarrolladores externos.Ignacio explica paso a paso cómo diseñar flujos, conectar APIs, integrar RAG (Retrieval-Augmented Generation) y proteger tus sistemas con Guardrails y moderación avanzada.Además, comparamos su rendimiento frente a N8N, Zapier y Make, revisando ventajas, limitaciones y el impacto que puede tener en la automatización empresarial.¿Podrá Agent Builder reemplazar a N8N? Te lo contamos en este capítulo de IA Para los Negocios.⭐ ️Recuerda calificarnos con 5 estrellas para seguir creciendo y creando contenido cada semana.Host: Sebastián CisternaInvitado: Ignacio Alarcón#OpenAI #InteligenciaArtificial #IAparaNegocios ---(00:00) – Qué es OpenAI Agent Builder y por qué todos están hablando de esto(02:41) – Así se ve Agent Builder comparado con N8N(08:39) – Diferencias entre N8N, Zapier y Agent Builder(15:44) – Paso a paso inicial: conectar flujos y probar tareas automatizadas(20:43) – El poder de MCP Server y la conexión entre modelos GPT(25:04) – Paso a paso avanzado: configuración de un IF/ELSE a un agente (30:20) – Comparativa: usabilidad, rendimiento y limitaciones reales(39:40) – Personalización con Agent Kit: diseño de interfaz(43:30) – Cómo usar RAG y subir bases de conocimiento propias(47:09) – Guardrails, seguridad y detección de ataques prompt injection(52:25) – Conclusiones: ¿Puede Agent Builder reemplazar a N8N? ✅
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#130 🧠 Copilot y Sora 2: las IAs que están cambiando el trabajo
En este nuevo capítulo, Sebastián e Ignacio conversan sobre la explosión reciente de novedades en inteligencia artificial: Sora 2, Microsoft Copilot, Claude 4.5 Sonnet y los próximos Gemini 3 y NanoBanana.Analizan qué herramientas realmente valen la pena para empresas, y cuáles son solo hype. Ignacio explica cómo Copilot finalmente cumple su promesa: automatizando Excel, Word y PowerPoint con IA, detalla las nuevas funciones de Sora 2 como red social con avatares y cameos, y comenta las mejoras y riesgos del nuevo modelo Cloud Sonnet 4.5, enfocado en programación avanzada. También abordan los riesgos éticos y de copyright, el avance de los modelos multimodales, y cómo las compañías deben adaptarse rápido al comercio electrónico impulsado por IA.👉 Ignacio concluye: “No todas las novedades cambian tu negocio. Hay que saber distinguir el ruido de lo que realmente mueve la aguja.”💡 IA Para los Negocios — el podcast donde entendemos cómo la inteligencia artificial está transformando las empresas, la creatividad y la productividad.---📌Host: Sebastián Cisterna📌Experto: Ignacio Alarcón📲 Síguenos en nuestras redes:https://www.tiktok.com/@evoacdmhttps://www.instagram.com/evoacdm/https://www.linkedin.com/company/evoacmd/#ChatGPT #InteligenciaArtificial #IAparaNegocios---(00:00) - Presentación: la avalancha de anuncios en IA (Sora 2, Copilot y más)(01:36) - ¿Qué es “Vibe Working”? La nueva filosofía detrás de Copilot(04:40) - Copilot en Excel: fórmulas, reportes y análisis multihoja(07:50) - Limitaciones actuales y tiempos de respuesta en Excel IA(12:10) - Word con IA: edición inteligente, memoria y formato automático(16:50) - PowerPoint con IA: presentaciones listas para presentar(20:31) - Riesgos laborales: la IA que reemplaza practicantes(21:30) - Sora 2: de modelo de video a red social con avatares IA(24:41) - Cameos y clones digitales: el futuro (y peligro) de la identidad(31:36) - Derechos de autor y uso indebido de IPs en Sora 2(35:25) - Errores visuales y de audio: el lado imperfecto de Sora(36:45) - ¿Sora compite con TikTok o crea un nuevo espacio?(41:12) - Claude Sonnet 4.5: velocidad, autonomía y riesgos(47:42) - Seguridad, chantaje y pruebas éticas en modelos IA(54:04) - SDKs y agentes: la nueva generación de herramientas IA (55:30) - Rumores confirmados: Gemini 3, MacroBanana y más(59:58) - E-commerce con IA: pagos directos y tiendas integradas(01:04:26) - Reflexión final: cómo filtrar el hype y centrarse en lo útil
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#129 NanoBanana 🍌 la revolución del modelo de imágenes de Google
En este episodio exploramos NanoBanana 🍌, el modelo de imágenes de Google Gemini que está marcando un antes y un después en la creación visual con inteligencia artificial. Ignacio explica cómo esta herramienta superó todos los rankings ELO y qué la hace tan potente: su inpainting preciso, edición multiturno y prompting fotorrealista, que hoy la ponen por sobre modelos como MidJourney, Flux y ChatGPT Imágenes.Además, conversamos sobre cómo aplicar NanoBanana en marketing, diseño y prototipado de productos, e incluso cómo integrarlo con video para crear campañas completas generadas con IA.💡 IA Para los Negocios — el podcast donde entendemos cómo la inteligencia artificial está transformando las empresas, la creatividad y la productividad.---📌Host: Nolan Gaete📌Experto: Ignacio Alarcón📲 Síguenos en nuestras redes:https://www.tiktok.com/@evoacdmhttps://www.instagram.com/evoacdm/https://www.linkedin.com/company/evoacmd/#ChatGPT #InteligenciaArtificial #IAparaNegocios---(00:00) - Introducción. (00:39) - Qué es Nano Banana y el origen de su nombre secreto en Google.(03:05) - Cómo arrasó en los rankings ELO antes de saberse que era de Google.(09:43) - Edición multiturno: control paso a paso y consistencia en imágenes.(14:18) - Prompting fotorrealista: lentes, iluminación y encuadres pro.(17:22) - Estilos creativos: stickers, cómic y campañas publicitarias.(26:03) - Inpainting avanzado: edición de nueva generación sin alterar lo demás.(31:37) - Transferencia de estilo y mix de elementos en escenarios distintos.(36:51) - Comparativa: ChatGPT Imágenes, MidJourney, Flux y modelos open source.(41:48) - Casos de uso en marketing: prototipado, product placement y diseño de productos.(48:29) - De imagen a video: transiciones con IA (ej. Torre Entel cohete).(51:50) - IA + CGI + material real: futuro de la edición creativa y cierre.
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#128 🚀 De 8 a 100: así creció el equipo de IA en LATAM Airlines 🚀
¿Cómo armar un equipo de inteligencia artificial en una empresa que no nació digital?En este episodio conversamos con Nicolás Venegas, Head of AI Platforms en LATAM Airlines, sobre el camino de pasar de un grupo de 8 personas a un equipo de más de 100, construyendo la plataforma de datos más grande de la región.👉 Hablamos de:Cómo reclutar y retener talento en un mercado competitivo.Roles claves como Data Scientists, ML Engineers y Analytic Translators.Estrategias para priorizar proyectos de AI con impacto real.El futuro de los equipos como supervisores de inteligencia artificial.La importancia de hacer comunidad en Latinoamérica.Un episodio clave para quienes buscan aplicar IA en sus negocios y escalar equipos de datos 🚀---📌Host: Sebastián Cisternas📌Invitado: Nicolás Venegas📲 Síguenos en nuestras redes:https://www.tiktok.com/@evoacdmhttps://www.instagram.com/evoacdm/https://www.linkedin.com/company/evoacmd/#ChatGPT #InteligenciaArtificial #IAparaNegocios---(00:00) - Introducción(00:51) - Presentación de Nico y contexto en LATAM(01:27) - La misión del equipo de datos: escalar y reducir costos(03:00) - De 8 personas a más de 100: crecimiento exponencial(07:50) - ¿Qué es un ML Engineer y por qué es clave?(12:39) - Productos de datos: de reportes a soluciones embebidas(15:12) - Roles dentro del equipo: científicos, ingenieros y traductores(19:47) - Entrenamiento y cultura de aprendizaje continuo(24:14) - Reclutamiento: atraer talento con desafíos, no solo con dinero(27:18) - Priorización de proyectos: reducir incertidumbre y escalar(34:26) - Generative AI y nuevos casos de uso en LATAM (37:14) - Cómo medir el potencial impacto de los proyectos?(40:55) - El modelo de apuestas: algunos ganan, otros fallan(43:18) - Clasificación de reclamos con IA: caso de éxito(46:43) - El futuro: supervisores de AI y agentes autónomos(52:42) - Fundamentos que importan: programación, CI/CD y nube(57:07) - Consejos para empresas que recién comienzan(01:00:12) - Importancia de la comunidad y colaboración en AI
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#127 Estudio del MIT: por qué fracasa la mayoría de los proyectos de IA en empresa
El MIT reveló que el 95 % de los proyectos de Inteligencia Artificial en empresas no logran ser rentables. ¿Las razones? No son técnicas, sino humanas: falta de adopción, poca confianza en los resultados, mala experiencia de usuario y gestión del cambio insuficiente.En este episodio de IA para los Negocios, Ignacio y Nolan analizan el estudio del MIT y lo contrastan con su experiencia en consultorías. Conversamos sobre los desafíos del ROI, el fenómeno Shadow AI, casos reales como los chatbots de Melt Pizza, y las estrategias que pueden llevar a una organización a formar parte del 5 % de proyectos exitosos.👉 Un episodio imperdible para entender cómo aplicar la IA con criterio y generar valor real en tu empresa.---📌Host: Nolan Gaete📌Invitado: Ignacio Alarcón📲 Síguenos en nuestras redes:https://www.tiktok.com/@evoacdmhttps://www.instagram.com/evoacdm/https://www.linkedin.com/company/evoacmd/#ChatGPT #InteligenciaArtificial #IAparaNegocios---(00:00) - Introducción al Estudio MIT sobre IA en Negocios (02:01) - IA para los Negocios(02:38) - Metodología: qué empresas se evaluaron y cómo (03:23) - ¿Qué es un proyecto de IA rentable? Definición de éxito y ROI (05:23) - Problemas de muestra y sesgo en los datos (07:26) - ¿Se puede medir el éxito de la IA en solo 6 meses?(08:35) - Lo que revela el MIT: la IA mejora la productividad aunque no aparezca en el ROI(10:32) - Principales barreras: adopción, confianza y experiencia del usuario (11:08) - El problema no es la IA: barreras humanas y organizacionales(13:05) - ¿Dónde está el verdadero retorno de la IA en empresas?(14:00) - Cursos personalizados para empresas(14:45) - ROI en IA: datos del MIT y experiencias en consultoría(16:56) - Claves para capacitación efectiva y entendimiento profundo (21:12) - Riesgos de implementaciones apresuradas y soluciones superficiales (25:43) - Outsourcing y modelos externos con mejor retorno de inversión (27:42) - IA aplicada: experiencias de proyectos rentables(30:48) - Expectativas vs realidad: errores, “alucinaciones” de modelos de IA (34:41) - Chatbots en empresas: el ejemplo de Melt Pizza(40:41) - Más allá del dinero: productividad, felicidad del equipo, calidad operativa (45:13) - Estrategias para formar parte del 5 % de proyectos exitosos (48:10) - Reflexiones finales: cómo aplicar la IA con éxito
Acerca de Inteligencia Artificial para los Negocios
Te explicamos en palabras simples qué es la Inteligencia Artificial, sus desafíos y oportunidades, y cómo aplicarla al mundo de los negocios para mejorar tu productividad y llevar tu organización al siguiente nivel 🚀.
Hablamos sobre herramientas como ChatGPT, Midjourney, Copilot y más.
Los host de este podcast son Sebastián Cisterna, Jonathan Vásquez, Ignacio Alarcón, y Nolan Gaete. Además en algunos capítulos nos acompañan líderes de la industria de la IA y el Machine Learning.
¡No te lo pierdas!
Este podcast anteriormente se llamó ¿Qué IA está pasando?
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