Skill
Cómo lo usamos en producción
Para qué te importa esto
- Cuando una tarea repetitiva tiene patrón claro pero parámetros variables — empaquetarla como skill multiplica velocidad
- Cuando un equipo opera varios procesos similares y quieres consistencia (no que cada uno reinvente el prompt)
- Cuando entrenas a un cliente nuevo a usar IA — skills bien diseñadas son la documentación viva del cómo
- Cuando montas un agente vertical (legal, médico, fiscal) — el oficio está en las skills, no en el modelo
Donde aplica este término
Sigue tirando del hilo
Agente IA
Un agente IA es un sistema que usa un LLM como cerebro para ejecutar tareas en el mundo real: planifica pasos, llama herramientas, observa el resultado y vuelve a decidir hasta cumplir el objetivo. La diferencia con un chatbot es que actúa, no solo responde.
Tool use
Tool use (o function calling) es la capacidad del LLM de decidir, durante una conversación, llamar a funciones externas — APIs, bases de datos, scripts — y usar el resultado para construir su respuesta. Es el puente entre "lenguaje" y "acción".
Prompt engineering
Prompt engineering es el oficio de escribir instrucciones para LLMs que produzcan la salida deseada de forma fiable y reproducible. No es "saber pedir cosas a ChatGPT": es diseñar prompts versionados, evaluados y robustos a fallo en producción.
MCP
MCP (Model Context Protocol) es un estándar abierto, propuesto por Anthropic en 2024, para conectar LLMs con herramientas y fuentes de datos externas. Es el "USB-C" de los agentes: defines un servidor MCP una vez y cualquier cliente compatible (Claude, Cursor, IDEs) lo enchufa.
¿Cómo aplica
esto a tu negocio?
Las definiciones son el primer paso. Convertir el concepto en operación 24/7 dentro de tu empresa es el siguiente. Hablemos en una Contact Call de 30 minutos sin compromiso.