Los 10 mejores creadores de agentes de IA en 2026 (comparación y clasificación)

Voy a ser sincero: cuando empecé a documentarme para este artículo, pensaba que quizá había cinco o seis creadores de agentes de IA que merecieran la pena conocer. Pero hay docenas. Quizá cientos. Todas las herramientas de automatización, plataformas en la nube y creadores de aplicaciones han añadido la palabra «agente» a algo en los últimos dieciocho meses, y todos dicen ser tu próximo empleado digital.

Así que, en lugar de leer las páginas de características (que todas dicen lo mismo, pero de forma muy elegante), me fui a donde los desarrolladores se quejan de verdad: hilos de Reddit, foros de la comunidad y opiniones de agencias que usan estas herramientas en producción. Comparé las principales opciones en cuanto a precio, facilidad de uso, integraciones y cuánto código hay que escribir realmente. Spoiler: a veces «sin código» significa «sin código hasta que se estropea».

Aquí tienes la versión resumida. Más abajo encontrarás análisis detallados, opiniones sinceras y lo que dicen los usuarios reales.

En resumen: Los 10 mejores creadores de agentes de IA en 2026

n8n – ideal para equipos técnicos que quieren tener todo el control (y alojarlo ellos mismos)
Zapier AI Builder – ideal para conectar a tus agentes con todo lo que ya utilizas
Ideal – ideal para flujos de trabajo visuales complejos
Microsoft Copilot Studio – ideal para empresas que forman parte del ecosistema de Microsoft
Relay.app – ideal para equipos pequeños que quieren que haya personas involucradas en los procesos de seguridad
Relevance AI – lo mejor para crear una plantilla completa de IA
OutSystems Agent Workbench – ideal para implementaciones corporativas reguladas
Google AI Studio – el mejor punto de partida gratuito para principiantes
PlataformaGemini Agent – ideal para desarrolladores que trabajan con Google Cloud
Bubble AI – lo mejor para crear agentes dentro de tu propia app

¿Quieres saber qué es realmente un agente de IA, o si necesitas una solución sin código, con poco código o con código completo? Te lo explico todo más adelante. Si solo te interesan las herramientas, sigue leyendo.

¿Qué es un Constructor de Agentes de IA?

Un generador de agentes de IA es una plataforma que te permite crear, personalizar e implementar agentes de IA sin tener que desarrollar tú mismo la infraestructura. En lugar de tener que configurar desde cero las API de los modelos de lenguaje grande (LLM), la memoria, las integraciones y la gestión de errores (un fin de semana que no le desearía a nadie), dispones de un lienzo visual o un cuadro de comando donde defines lo que debe hacer tu agente, qué herramientas puede usar y cuándo debe intervenir una persona.

Las buenas se encargan de las partes menos glamurosas: conectarse a tus apps, mantener tus datos donde deben estar y registrar qué ha hecho el agente y por qué. Las diferencias entre plataformas se reducen, en gran medida, a una pregunta: ¿cuánto control quieres y cuánta complejidad estás dispuesto a aguantar para conseguirlo?

Esa pregunta tiene tres respuestas, y elegir la equivocada sale caro.

No-Code vs. Low-Code vs. Full-Code Constructores de Agentes de IA

Los creadores sin código te permiten crear agentes a través de interfaces visuales e instrucciones en lenguaje sencillo. Son los más rápidos para empezar, pero también los que antes alcanzan su límite. Son ideales para equipos sin conocimientos técnicos que quieran automatizar tareas bien definidas. En esta lista: Relay.app, Google AI Studio, Bubble.

Las plataformas «low-code» te ofrecen un generador visual y, además, la posibilidad de recurrir al código real cuando necesites lógica personalizada. Es la opción ideal para la mayoría de los equipos que cuentan con al menos un técnico en plantilla. En esta lista están: n8n, Make, Copilot Studio y OutSystems.

Los marcos de trabajo de código completo, como LangChain y CrewAI, te dan a los desarrolladores control total y no te ponen ninguna ayuda. Máxima personalización, máximo esfuerzo. La única opción viable para requisitos realmente únicos, y una exageración para todo lo demás.

Los 10 mejores creadores de agentes de IA en 2026

1. n8n

n8n es la plataforma por la que apuestan los expertos en tecnología, y no tardas en entender por qué. Es una plataforma de automatización de flujos de trabajo con código abierto en la que creas agentes en un lienzo visual y, cuando la función de arrastrar y soltar ya no da más de sí, pasas a JavaScript o Python. Fundada en Berlín en 2019, ahora cuenta con más de 230 000 usuarios activos y más de 3 000 clientes empresariales, entre los que se incluyen Vodafone y SoftBank. Esto no es el proyecto paralelo de cualquiera.

Hay dos cosas que lo diferencian de todo lo demás que hay por aquí. Primero, el autoalojamiento: ejecuta la Community Edition gratuita en tus propios servidores y cada byte de datos se queda contigo. Una agencia con la que me topé gestiona un sistema completo de clasificación de correos electrónicos para una consultoría de 22 personas en un servidor de 12 EUR al mes, alcanzando una precisión de clasificación del 94 % y ahorrándole al equipo 11 horas a la semana. Once horas. Por el precio de tres cafés. En segundo lugar, la tarificación basada en la ejecución: un flujo de trabajo de 30 pasos cuesta lo mismo que uno de 3 pasos por ejecución, lo que hace que los costes sean predecibles a medida que tus flujos de trabajo se vuelven más ambiciosos, y es una de las principales razones por las que los equipos con gran volumen de trabajo se decantan por esta solución.

La parte de la IA tampoco se ha dejado de lado: nodos nativos para OpenAI, Anthropic y otros, flujos de trabajo RAG, bases de datos vectoriales y una función de evaluaciones para probar los flujos de trabajo de IA con datos reales antes de ponerlos en marcha.

Un poco de realismo antes de lanzarte: lo que realmente funciona en producción es un modelo de lenguaje grande (LLM) situado entre un desencadenante determinista y una fase de revisión humana. Los bucles de agentes autónomos puros siguen siendo demasiado impredecibles para operaciones en las que una tasa de error del 5 % supone una pérdida de dinero real. Resulta que n8n es genial precisamente en esa combinación.

Ideal para: equipos técnicos que desarrollan agentes complejos, de gran volumen o que requieren un alto nivel de privacidad.

Lo bueno:

A medida que los flujos de trabajo crecen, la tarificación basada en la ejecución resulta mucho más barata que la de la competencia, que cobra por tarea
Alojamiento propio gratuito con ejecuciones ilimitadas y control total de los datos
La depuración visual muestra las entradas y salidas de cada nodo, así que puedes ver exactamente dónde se ha producido el fallo
Más de 9.000 plantillas de la comunidad, y en 2026 se eliminaron los límites de los flujos de trabajo en todos los planes

El problema: la curva de aprendizaje lo es todo. El vídeo de n8n más visto en YouTube se titula, literalmente, «En serio, por favor, mira esto antes de empezar a aprender n8n». Lo han visto un cuarto de millón de personas. Eso no es una coincidencia. Prepárate para dedicarle entre 4 y 10 horas antes de crear tu primer flujo de trabajo real, frente a menos de una hora en Zapier. Además, los flujos de trabajo pueden tardar entre segundos y minutos en ejecutarse, lo que descarta funciones en tiempo real como el chat en directo. Y ten en cuenta los planes de la nube: un disparador de sondeo que comprueba cada cinco minutos consume por sí solo unas 8.640 ejecuciones al mes, y hay un salto considerable del plan Pro (60 $ al mes) al Business (800 $ al mes), así que planifica tu trayectoria de crecimiento antes de comprometerte.

Precios: Edición Community gratuita para autoalojamiento. En la nube, desde 24 $ al mes; Pro, 60 $ al mes; Business, 800 $ al mes.

2. Zapier AI Builder

Zapier es el pionero de la automatización, y su propuesta para la era de los agentes es sencillísima: tus agentes ya pueden comunicarse con más de 9.000 aplicaciones, porque Zapier se pasó quince años creando esas conexiones antes de que los agentes de IA se pusieran de moda. Tú describes el agente que quieres, el Copilot de Zapier empieza a montarlo, y los controles de seguridad integrados detectan datos confidenciales e intentos de inyección antes de que nada llegue a una aplicación posterior.

Los puntos fuertes de Zapier son maravillosamente claros. Es imbatible en cuanto a rapidez de configuración e integraciones con las principales plataformas; da la bienvenida a los usuarios sin conocimientos técnicos de una forma que los demás no hacen, y una vez que un Zap está bien configurado, simplemente funciona, en silencio, sin que tengas que prestarle atención. Si te preguntas por qué elegir Zapier en lugar de un rival más barato, la respuesta suele ser una sola palabra: integraciones. La contrapartida: con grandes volúmenes, el precio se dispara rápidamente, y si necesitas una lógica personalizada más compleja, te interesará alguna de las opciones de «low-code» que te mostramos más adelante.

La descripción más acertada que he encontrado: Zapier es la «fontanería» entre apps, y es la mejor que hay. Donde se le complica un poco es cuando hace de «cerebro» de los agentes. El contexto a largo plazo, el estado duradero y las ramificaciones complejas no son su hábitat natural, y la facturación por tarea castiga precisamente esa autonomía a gran escala que se supone que deben ofrecer los agentes. En un hilo de foro hicieron los cálculos: 100 clientes potenciales al día pueden suponer 24 000 tareas al mes antes de que hayas hecho nada inteligente con ellos.

Ideal para: equipos que necesitan agentes que se conecten con todo, incluso con esa herramienta prehistórica que ya nadie soporta.

Lo bueno:

Más de 9.000 integraciones, que se mantienen al día en lugar de dejarlas abandonadas
Sin duda, el punto de partida más sencillo para equipos sin conocimientos técnicos
Medidas de control de la IA, pasos de aprobación humana y cumplimiento de la norma SOC 2 Tipo II
Zapier MCP permite que herramientas como Claude y ChatGPT aprovechen esas integraciones directamente

El problema: el precio por tarea aumenta a medida que vas teniendo éxito, pero en la dirección equivocada. Las funciones del agente son más recientes que el producto principal y aún están en fase de desarrollo. Es genial para flujos de trabajo predecibles y basados en reglas con datos claros; pero prepárate para tener un poco de paciencia con los más complicados.

Precios: hay un plan gratuito disponible. El plan de pago cuesta a partir de 19,99 $ al mes, con facturación anual; el uso del agente de IA se cobra por separado.

3. Haz

Make (antes Integromat) es la herramienta visual más potente de esta lista. Creas tu proyecto en un lienzo conectando módulos, y puedes ver exactamente cómo fluyen los datos a través de cada rama, filtro, enrutador e iterador. Sus agentes de IA están integrados directamente en el generador de escenarios, con un panel de razonamiento que muestra, paso a paso, por qué el agente hizo lo que hizo. Sinceramente, esa transparencia es lo que me gustaría encontrar en todas las herramientas de IA. Y en varios compañeros de trabajo.

Y la sensación que te da es realmente agradable. La interfaz tipo «bloques de Lego» está infravalorada, se integra a la perfección en el entorno habitual y, para los MVP o unas cuantas automatizaciones al año, es más que suficiente, a un precio que empieza por unas monedas.

Las dificultades se notan a gran escala. Cualquier escenario parece sencillo en un tutorial, hasta que entran en juego los datos del mundo real y la gestión de errores. Los costes que parecían insignificantes con poco volumen crecen a medida que aumentan tus ambiciones. Y aquí tienes la conclusión en una sola frase: aprender a usar Make como es debido es como aprender un lenguaje de programación. Las burbujas son amables. Las matrices que hay debajo, no tanto.

Ideal para: personas que piensan de forma visual y crean flujos de trabajo complejos de varios pasos, y que quieren ver la lógica representada como si fuera un mapa del metro.

Lo bueno:

Más de 3.000 integraciones de aplicaciones y más de 400 conexiones con aplicaciones de IA
Ramificaciones avanzadas, gestión de errores y procesamiento de matrices que las herramientas más sencillas ni siquiera pueden igualar
Más operaciones por dólar que Zapier si lo miramos en términos de volumen, y los créditos que no se usen se acumulan para el siguiente periodo
El panel de razonamiento del agente hace que las decisiones de la IA sean auditables, en lugar de misteriosas

El problema: es más complicado de lo que parece. Calcula entre 10 y 20 horas antes de que los «routers» y los «iterators» dejen de parecerte un idioma extranjero, y no te fíes de ningún tutorial que se salte la gestión de errores. Solo está disponible en la nube, no se puede alojar por tu cuenta, y para calcular el precio basado en créditos necesitas una hoja de cálculo. Además, es una herramienta de integración, no un creador de apps; si necesitas una interfaz de usuario, tendrás que combinarla con otra cosa.

Precios: plan gratuito con 1.000 operaciones al mes. El plan Core cuesta entre 9 y 12 dólares al mes, aproximadamente, con facturación anual.

4. Microsoft Copilot Studio

Si tu empresa utiliza Teams, SharePoint y Dynamics, Copilot Studio es la opción más sencilla. Es el generador de agentes «low-code» de Microsoft, y su punto fuerte es el acceso nativo a tus datos de Microsoft Graph: correos, archivos, chats, calendarios… todo. Si estás muy metido en el ecosistema de M365, la integración es muchísimo más fácil, y los agentes heredan tus permisos actuales en lugar de que tengas que volver a configurar la seguridad desde cero.

Esa base es el verdadero gancho para las empresas: el LLM analiza los datos que ya tienes en tu entorno, lo que reduce las «alucinaciones» y, al mismo tiempo, respeta quién puede ver qué. Las implementaciones más inteligentes tratan Copilot Studio como una capa de coordinación que activa flujos de Power Automate y otras herramientas, en lugar de como un chatbot independiente. Además, ha tenido un año realmente bueno: las funciones de razonamiento profundo que salieron de la fase de vista previa en marzo de 2026 permiten a los agentes resolver problemas de varios pasos en lugar de quedarse atascados en el segundo paso.

Hay algunas cosas que debes saber antes de empezar. Conseguir que los agentes funcionen de forma consistente requiere un ajuste minucioso de las respuestas y los temas, mucho más de lo que da a entender la etiqueta de «low-code». Además, los agentes implementados pueden parecer más lentos que M365 Copilot en tareas similares, y entre la interfaz de usuario en constante evolución, las opciones de seguridad y la estructura de licencias de Microsoft, reserva tiempo suficiente para la curva de aprendizaje. Esta es una herramienta para desarrolladores, no un juguete.

Ideal para: empresas que ya tienen todo estandarizado en Microsoft y que cuentan con personal de TI capaz de estar al tanto de todo.

Lo bueno:

La integración más completa posible con Teams, SharePoint, Dynamics 365 y Power Platform
Gobernanza y base de datos de nivel empresarial listas para usar
Coordinación de múltiples agentes y mejoras significativas en el razonamiento en 2026

El problema: una curva de aprendizaje más pronunciada de lo que sugiere la imagen de «low-code», un comportamiento de los agentes que requiere un ajuste minucioso y menos atractivo fuera del ecosistema de Microsoft. La facturación por mensajes, además de las licencias por usuario, también convierte la previsión de costes en todo un proyecto en sí mismo.

Precios: incluido en los planes de Microsoft 365 Copilot (unos 21 $ por usuario al mes, facturado anualmente para el nivel Business); precios independientes basados en mensajes para los agentes implementados. Comprueba los niveles actuales. Microsoft los actualiza con frecuencia.

5. Relay.app

Relay.app es el resultado de que un antiguo responsable de producto de Gmail y Google Calendar decidiera que las herramientas de automatización eran demasiado difíciles de usar. Es un creador de agentes de IA que solo tiene un objetivo: ser la forma más fácil de crear un agente en el que puedas confiar. Tú describes lo que quieres en un inglés sencillo, Relay crea el flujo de trabajo visual y ya lo tienes en marcha en cuestión de minutos, en lugar de tener que dedicarle todo un fin de semana.

Su característica realmente distintiva es el control con intervención humana. Cualquier paso puede requerir la aprobación, revisión o introducción de datos por parte de una persona antes de que el agente continúe, lo que convierte el «espero que la IA no le envíe el correo al cliente equivocado» en «la IA redacta el borrador y yo le doy al botón de aprobar». Un análisis de la competencia resumió perfectamente toda la estrategia de Relay: no compite por el número de integraciones, sino por conseguir que los agentes de IA den la confianza suficiente como para que un equipo de operaciones sin conocimientos técnicos pueda gestionarlos. Una puntuación de 4,9 en más de 85 reseñas de G2 sugiere que la apuesta está dando sus frutos.

Ideal para: equipos pequeños y operadores sin conocimientos técnicos que quieran un agente operativo esta misma tarde, con alguien que supervise el proceso.

Lo bueno:

La incorporación más sencilla de su categoría: ponle nombre al agente, describe el trabajo y ya está
Los mejores procesos de aprobación manual de su clase para todo aquello en lo que todavía no confías del todo a la IA
Créditos de IA universales para los modelos de OpenAI, Anthropic y Google, sin necesidad de claves API
Un plan gratuito que incluye todas las funciones, para que puedas probarlo bien antes de pagar

El inconveniente: unas 200 integraciones nativas frente a las más de 9.000 de Zapier, así que las herramientas más especializadas te obligan a arremangarte y hacer llamadas a la API a medida. Además, le faltan funciones potentes como los filtros a nivel de paso y la gestión avanzada de errores, y la gobernanza empresarial es escasa. Presta atención también a los contadores de pasos y créditos; es fácil pasarlos por alto hasta que te quedas sin ellos. Un punto de partida genial que los equipos en expansión pueden acabar dejando atrás con el tiempo.

Precios: plan gratuito (200 pasos al mes). Plan «Professional» desde 19 $ al mes, con facturación anual; plan «Team» desde 59 $ al mes.

6. IA de relevancia

Relevance AI quiere que dejes de crear agentes y empieces a crear una plantilla de IA: equipos de agentes especializados en los que uno investiga, otro verifica y un tercero redacta el resultado. Está dirigido específicamente a equipos de ventas y de estrategia de comercialización (GTM), con plantillas prediseñadas para la captación de clientes potenciales (BDR), la calificación de clientes potenciales y la gestión de consultas entrantes. El generador «Invent» te permite describir a un agente en un inglés sencillo y ver cómo va tomando forma, lo cual es tan satisfactorio como parece.

Y hay que reconocerle el mérito: Relevance es una de las pocas plataformas que realmente ofrece traspasos entre varios agentes con contexto compartido, algo que la mayoría de las herramientas prometen pero luego, discretamente, no cumplen. También es rápida para tareas puntuales, como extraer y recopilar reseñas de la competencia, cuando solo quieres tener algo en marcha antes de la hora de comer. Ese mismo enfoque se puede usar para supervisar la visibilidad en la IA, comprobando con qué frecuencia y precisión aparece una marca en las respuestas generadas por la IA.

Un par de advertencias. En cuanto dejes de usar las plantillas, prepárate para necesitar un poco más de conocimientos técnicos de lo que sugiere el marketing, y los problemas de integración pueden requerir algo de depuración cuando surjan. La estructura de precios también es doble: desde finales de 2025, Relevance factura por separado las «Acciones» (lo que hacen los agentes) y los «Créditos de proveedor» (los costes de los modelos de IA). Es transparente, pero supone un ejercicio de previsión, sobre todo si gestionas varios entornos de clientes.

Ideal para: equipos de ventas y de comercialización que quieran automatizar funciones completas en lugar de tareas sueltas.

Lo bueno:

Equipos formados por varios agentes que se pasan las tareas entre sí con un contexto compartido, y lo hacen de verdad
Más de 1.000 integraciones nativas, entre las que se incluyen HubSpot, Salesforce, Slack y Gmail
Establecer un proceso de enrutamiento entre Anthropic, OpenAI y otras empresas, con controles de aprobación para los momentos en los que la confianza es baja
Gobernanza empresarial: acceso basado en roles, inicio de sesión único (SSO), registros de auditoría y enmascaramiento automático de datos personales identificables (PII)

El problema es que el «no-code» viene con un asterisco cuando las cosas se complican, el consumo de crédito se dispara a gran escala y las funciones más importantes solo están disponibles con planes de precios para empresas.

Precios: plan gratuito (200 acciones al mes). Plan Pro a partir de 19 $ al mes, con facturación anual; plan Team, unos 234 $ al mes; plan Enterprise a medida.

7. OutSystems Agent Workbench

OutSystems lleva en el mundo de la IA desde 2018, cuando «agente» todavía se refería sobre todo a alguien que contrataba a actores. Agent Workbench es su entorno específico para crear, probar e implementar agentes de IA dentro de la empresa, y se ha ganado el estatus de «Líder» en la clasificación de G2 de «Creadores de agentes de IA» de la primavera de 2026, con una puntuación del 95 % en satisfacción del cliente en cuanto a la comprensión del contexto y del 91 % en privacidad de datos. Está claro que las empresas se están creyendo lo que les ofrecen.

Lo más destacado es la fiabilidad: los agentes creados con generación aumentada por recuperación (RAG) responden a partir de los propios datos de tu empresa en lugar de inventarse cosas con total seguridad, con medidas de seguridad integradas, compatibilidad con los principales modelos de IA y soporte MCP para conectar los agentes a herramientas externas. Los clientes reales lo usan para tareas poco glamurosas pero de gran valor, como analizar registros de errores y automatizar la introducción de datos a partir de documentos. Nadie lo menciona en una presentación, pero ahí es donde está el dinero.

Vale la pena entender su filosofía antes de comprarlo: las herramientas de programación basadas en agentes te ayudan a escribir código rápido, mientras que OutSystems te ayuda a poner en producción aplicaciones empresariales rápidamente. La gobernanza, la seguridad y la implementación son el producto en sí. Es bueno saberlo: la plataforma se optimiza para seguir esa vía controlada en lugar de centrarse en la velocidad pura, así que los desarrolladores acostumbrados a herramientas de programación con IA más libres deben esperar un ritmo más pausado, y las funciones de Mentor AI dan lo mejor de sí en tareas bien definidas.

Ideal para: empresas que buscan agentes controlados y seguros en producción, y que no tienen ningún problema en sacrificar un poco de velocidad a cambio de eso.

Lo bueno:

Coordinación de múltiples agentes con la capa de gobernanza que las grandes empresas realmente necesitan
Agentes basados en RAG, además de una biblioteca de aplicaciones de IA generativa de inicio rápido
Se integra en la infraestructura empresarial ya existente y en los sistemas de terceros

El problema: software empresarial a precios empresariales, vendido al estilo empresarial (habla con el equipo de ventas, trae a un compañero, resérvate una tarde). Da prioridad a una implementación controlada frente a la velocidad pura de desarrollo, lo cual es justo lo que necesita su público objetivo, pero no encaja para el resto. Si eres una startup de dos personas, esto es como usar un mazo para clavar una chincheta.

Precios: presupuestos a medida. Prepárate para un gasto propio de una gran empresa.

8. Google AI Studio

Google AI Studio es la opción más accesible y económica de esta lista: una plataforma web gratuita para crear con Gemini de Google, sin necesidad de tarjeta de crédito. Y este año ha dado un gran salto adelante. El «modo Build», presentado en la Google I/O en mayo de 2026, genera aplicaciones funcionales a partir de descripciones en inglés sencillo, y la función «Agents» te permite crear flujos de trabajo sencillos con agentes sin necesidad de programar.

Las historias de éxito son realmente encantadoras: gente sin experiencia en programación que crea prototipos mínimos viables (MVP) que funcionan en una sola tarde, o que lanza aplicaciones completas para el seguimiento de libros que se pueden instalar en el móvil. Para los principiantes, es sencillamente un sitio genial para empezar. Como alguien cuyo mayor logro técnico sigue siendo una página personalizada de Myspace, lo valoro muchísimo.

Pero ten muy claro cuáles son las limitaciones. AI Studio está pensado para crear prototipos, no para el uso diario en producción, y lo mejor es ir migrando las apps a medida que crecen. Los flujos de trabajo de los agentes tienen un límite de 10 pasos, el acceso a la web funciona a través de fragmentos de búsqueda en lugar de una navegación completa, y los límites de cuota pueden interrumpir las sesiones más pesadas. Además, las condiciones del plan gratuito han cambiado varias veces, así que considera los límites actuales como una instantánea.

Ideal para: principiantes, creadores de prototipos y cualquiera que quiera probar una idea antes de gastarse dinero de verdad.

Lo bueno:

Es gratis al principio y tiene el umbral de acceso más bajo de su categoría: solo tienes que describirlo y ya tienes algo que funciona
El modo «Build» convierte las ideas en aplicaciones funcionales en una tarde
Es ideal para sesiones de brainstorming, documentos y experimentos rápidos gracias a su enorme ventana de contexto

El problema: es un entorno de pruebas por diseño. El límite de 10 agentes y la restricción de acceso a la web solo a fragmentos de código descartan el uso de agentes de producción, y estás limitado a Gemini . Haz tus prototipos aquí, pero lleva el proyecto a otro sitio.

Precio: gratis con límites de uso. A medida que vayas ampliando tu uso, pagarás las tarifas estándar Gemini .

9. Gemini Agent Platform (antes Vertex AI Agent Builder)

Esta es la mayor reorganización de la lista: en el Google Cloud Next 2026, Google retiró la marca Vertex AI y la relanzó como Gemini Agent Platform, incorporando Agentspace y estructurándolo todo en torno a «Build», «Scale», «Govern» y «Optimize». Las cargas de trabajo existentes de Vertex se mantienen, pero el producto que estás evaluando ahora mismo es este. Si ves ambos nombres por ahí durante un tiempo, ese es el motivo.

Dejando a un lado el nombre, esta es la plataforma de agentes de Google Cloud, seria y apta para producción, y es más abierta de lo que te imaginas: tienes acceso a más de 200 modelos, entre ellos Gemini, Gemma y opciones de terceros como Claude Anthropic, así que puedes integrar el modelo de lenguaje grande (LLM) que quieras. El nuevo Agent Designer te ofrece un entorno de bajo código para coordinar agentes y subagentes, y luego exporta la lógica directamente al Agent Development Kit para perfeccionarla a nivel de código. Añádele un sistema RAG totalmente operativo con una sola llamada a la API y entenderás por qué las empresas con equipos de 150 personas lo eligen para mantener su nivel de seguridad en GCP al tiempo que obtienen las capacidades de los modelos más avanzados.

Ideal para: empresas y equipos de desarrollo que crean agentes regulados y de alto rendimiento en Google Cloud.

Lo bueno:

Más de 200 modelos, incluidos los LLM de terceros, así que no hay dependencia de un único proveedor en el nivel de los modelos
Lienzo de Agent Designer para la orquestación «low-code», con una ruta de exportación clara hacia el código completo
RAG integrado, gobernanza empresarial y todo lo que los sectores regulados necesitan en materia de cumplimiento normativo
Uso real en la práctica: análisis y redacción de correos electrónicos, búsqueda de clientes potenciales, gestión de agentes de informes a gran escala

El problema es que las licencias suponen una inversión importante que solo sale a cuenta a gran escala; la implementación requiere un esfuerzo considerable, sobre todo a la hora de conectar los datos de los servicios SaaS ya existentes; y la curva de aprendizaje de GCP sigue siendo bastante pronunciada. Y, como siempre con los agentes LLM: comprueba los resultados. Siempre. Si no tienes conocimientos técnicos, empieza por AI Studio y ve avanzando poco a poco.

Precios: acceso a la plataforma a través de Google Cloud; pagas por el uso del modelo, el almacenamiento y la potencia de cálculo según las tarifas de GCP, además de la licencia empresarial. Pide un presupuesto antes de prometerle nada a tu director financiero.

10. Bubble AI

Bubble se hizo famoso por permitir a quienes no saben programar crear aplicaciones web completas, y su apuesta por la IA dio un salto cualitativo a finales de 2025 con el Bubble AI Agent: solo tienes que describir lo que quieres y él se encarga de crear la estructura de la aplicación, los flujos de trabajo y la lógica, todo ello dentro de una plataforma que ya gestiona tu base de datos, el diseño y el alojamiento.

Seamos sinceros: Bubble es más un creador de aplicaciones basado en IA que un mero creador de agentes. Su ventaja es el contexto. Como tu agente vive dentro de una aplicación que tú mismo has creado, tiene acceso nativo a los datos y flujos de trabajo de esa aplicación, algo que ninguna otra opción de esta lista puede ofrecerte. Si tu sueño es «un agente de IA dentro de mi propio SaaS», este es el camino más corto sin tener que contratar a desarrolladores ni convertirte en uno.

Ideal para: fundadores y creadores que quieran integrar flujos de trabajo basados en IA en su propia aplicación.

Lo bueno:

De verdad que no hace falta programar nada, desde la estructura de la app hasta la lógica del flujo de trabajo, y el agente de IA se encarga de lo más complicado
Una sola plataforma para la app y la automatización, en lugar de tener que improvisar una solución con dos herramientas diferentes
Un ecosistema consolidado: plantillas, plugins, agencias y una gran comunidad a la que recurrir cuando te quedes atascado

El problema: el agente de IA solo funciona de momento en apps creadas originalmente con Bubble AI, así que no te va a permitir adaptar la app que creaste con tanto cariño en 2023. Solo admite un cambio por comando, no permite exportar el código fuente y el precio por unidad de carga de trabajo varía según el uso, lo que puede salir caro para las apps con mucha automatización a medida que crecen. Si no necesitas una app en torno a tu agente, Bubble es la ruta más bonita.

Precios: plan gratuito para aprender. Plan de pago desde unos 29-32 $ al mes, con facturación anual, más unidades de carga de trabajo según el volumen.

Tabla comparativa

Herramienta	Nivel de código	Lo mejor para	Plan gratuito	Precio de salida*
n8n	Low-code	Equipos técnicos, autoalojamiento	Sí (autohospedado)	24 $ al mes en la nube
Zapier AI Builder	Sin código o con poco código	Máximo de integraciones	Sí	19,99 $ al mes
Haz	Low-code	Flujos de trabajo visuales complejos	Sí	9 $ al mes
Copilot Studio	Low-code	Empresas que dan prioridad a Microsoft	Juicio	21 $ por usuario al mes
Relay.app	Sin código	Seguridad con intervención humana	Sí	19 $ al mes
Relevancia IA	Sin código	Plantillas de IA para equipos de GTM	Sí	19 $ al mes
OutSystems Agent Workbench	Low-code	Agentes empresariales gestionados	No	Personalizado
Estudio de IA de Google	Sin código	Prototipos gratuitos	Sí	Gratis (tarifas de la API según el volumen de uso)
Plataforma Gemini Agent	De código reducido a código completo	Empresas de Google Cloud	No	Según el consumo
AI Burbuja	Sin código	Agentes dentro de tu propia app	Sí	29 $ al mes

*Facturación anual. Los precios de la plataforma para agentes cambian casi tan a menudo como el tiempo, así que compruébalos antes de comprometerte.

¿Estás creando un agente para reuniones? Puede que ni siquiera necesites un generador. Si el flujo de trabajo que quieres automatizar empieza con una reunión (notas, seguimientos, actualizaciones del CRM, asesoramiento), ese agente ya existe, y aunque quizá sea parcial, la verdad es que es bastante bueno. tl;dv tus Microsoft Teams Zoom, Google Meet y Microsoft Teams , redacta los seguimientos, las sincroniza con tu CRM y te pone al día antes de la siguiente reunión. Crea agentes para los flujos de trabajo específicos de tu negocio; compra el que ya está resuelto. Más información sobre los agentes de reuniones a continuación.

Otros creadores de agentes de IA que vale la pena conocer

Aunque ya he mencionado diez, hay muchas más. Algunas son herramientas que se basan en los grandes proveedores de LLM; otras son plataformas importantes por sí mismas:

Microsoft Foundry. La plataforma de agentes de Microsoft pensada para desarrolladores, con gran capacidad de memoria, integraciones listas para usar y una selección flexible de modelos que va más allá de OpenAI.
SDK de OpenAI Agents. El kit de herramientas de OpenAI para crear agentes personalizados basados en sus últimos modelos GPT, con soporte integrado para herramientas, traspasos y medidas de seguridad.
IBM Watsonx Orchestrate. El sucesor de Watson Assistant, diseñado para automatizar los flujos de trabajo empresariales con habilidades predefinidas y una gestión de nivel empresarial.
LangChain y CrewAI. Los marcos de código abierto que priorizan el código y a los que recurren los desarrolladores cuando quieren tener todo el control. Máxima flexibilidad, máxima curva de aprendizaje.

Una dosis de realidad antes de ponerte a construir

Hay un patrón que se repetía una y otra vez en todas mis búsquedas, y vale más que cualquier reseña de una herramienta en concreto. Los agentes de IA que realmente funcionan en entornos de producción en pequeñas y medianas empresas no son robots autónomos que toman decisiones por sí mismos. Son flujos de trabajo en los que un modelo de lenguaje grande (LLM) actúa como un nodo muy inteligente, situado entre un desencadenante determinista y un paso de revisión humana. Clasificación de correos con un umbral de confianza. Extracción de datos de facturas con un humano que revisa los campos dudosos. Borradores de correos en frío que se detienen durante 25 segundos para que un humano los revise antes de enviarlos.

Esa combinación es la que funciona. Los bucles de agentes totalmente autónomos siguen siendo demasiado impredecibles para operaciones en las que una tasa de error del 5 % supone un coste real. Así que, elijas el desarrollador que elijas, diseña primero pensando en la intervención humana y, en segundo lugar, en la autonomía. Tu tasa de error te lo agradecerá. Y tus clientes también.

¿Qué es un agente de IA?

Los agentes de IA son sistemas de software inteligentes que realizan tareas de forma autónoma en función de sus objetivos, el entorno y las indicaciones del usuario. Imagínatelos como un ChatGPT muy especializado que puede actuar de forma independiente para alcanzar objetivos a largo plazo: un agente no solo responde a tu pregunta, sino que reserva la reunión, actualiza el CRM y redacta el correo de seguimiento mientras te preparas un café. Si quieres ver cómo es un agente de uso general totalmente autónomo en la práctica, con todos sus defectos y virtudes, aquí he puesto a prueba a Manus AI. Potente, caótico y una útil muestra de hacia dónde va todo esto.

Tipos de agentes de IA

En realidad, los agentes van desde los más sencillos hasta los realmente ingeniosos. La taxonomía clásica tiene cinco niveles:

Los agentes de reflejos simples reaccionan a lo que tienen delante siguiendo reglas del tipo «si esto, entonces aquello». Es básicamente un filtro antispam.
Los agentes reflexivos basados en modelos mantienen una representación interna del mundo, por lo que pueden hacer frente a situaciones que no pueden ver del todo.
Los agentes basados en objetivos planifican secuencias de acciones para alcanzar un resultado definido, sopesando las diferentes opciones antes de actuar.
Los agentes basados en la utilidad van un paso más allá y eligen la mejor ruta, evaluando las opciones en función de criterios como la velocidad, el coste o la precisión.
Los agentes de aprendizaje mejoran con la experiencia y van perfeccionando su comportamiento basándose en lo que les funcionó la última vez.

La mayoría de los agentes empresariales que crearás con las plataformas anteriores se basan en objetivos o en la utilidad, cuentan con una capa de aprendizaje y están protegidos por medidas de seguridad para que no se les ocurra hacer de las suyas con los datos de tus clientes.

Casos de uso de agentes de IA en la empresa

Los agentes de IA están pasando de ser una moda pasajera a formar parte de flujos de trabajo reales, pero su adopción sigue siendo desigual. Según la encuesta «El estado de la IA en 2025» de McKinsey, el 88 % de las empresas ya usa la IA en al menos una función empresarial, mientras que el 62 % está, como mínimo, probando los agentes de IA. Sin embargo, solo el 23 % afirma que realmente está ampliando el uso de sistemas de IA basados en agentes. En otras palabras: las empresas están interesadas, pero las que triunfan son aquellas que rediseñan los flujos de trabajo en lugar de limitarse a añadir un chatbot a un proceso antiguo.

Echemos un vistazo a diferentes ámbitos empresariales para ver en cuáles los agentes de IA ya están dejando huella.

Agentes de IA para reuniones

Los agentes de IA para reuniones pueden automatizar la toma de notas, resumir los debates y programar tareas como el seguimiento. Suelen grabar, transcribir y resumir las reuniones en línea para condensar los puntos de vista en resúmenes fáciles de hojear que ahorran tiempo al ponerse al día en las reuniones.

Sin embargo, los mejores agentes de IA para reuniones llevan esta automatización al siguiente nivel. Para visualizar esto en el trabajo, imagina poder buscar en todas las reuniones de tu equipo para encontrar todas y cada una de las menciones a un competidor. En las llamadas de ventas, puedes utilizarlo para resaltar las objeciones recurrentes. En las llamadas de éxito del cliente, puedes utilizarlo para identificar quejas comunes y resolverlas de forma proactiva.

Además, tl;dv agiliza tus flujos de trabajo posteriores a la llamada. ¿Necesitas actualizar tu CRM tras una llamada de ventas? Ya está solucionado. ¿Quieres mantener a todo el mundo en la misma página compartiendo el resumen y las notas de la reunión? Se hace automáticamente.

Los asistentes de IA ahora pueden extraer rápidamente información de múltiples reuniones, integrándola directamente en sus herramientas preferidas tan a menudo como lo necesite.

¿Lo sabías?

Más información

Agentes de IA para ventas

Incorporar agentes de IA en ventas va a suponer una mejora enorme de la eficacia de tu equipo. Puede automatizar y mejorar la cualificación de tus clientes potenciales, la automatización del alcance y los seguimientos.

Para volver a utilizar tl;dv como ejemplo, imagina cuánto tiempo extra tendrían tus representantes de ventas si pudieran sincronizar automáticamente las notas de sus reuniones con los CRM en lugar de tener que hacerlo manualmente. Todo ese tiempo extra puede dedicarse al punto fuerte de tus comerciales: ¡vender!

Además, el panel de análisis de los interlocutores de tl;dvpermite a los gestores hacer un seguimiento del rendimiento del equipo de ventas y asegurarse de que tus representantes siguen sus guiones de ventas. También puede supervisar playbooks, desde los más populares como BANT, SPIN y MEDDIC, hasta tu propia invención mediante plantillas de notas personalizables.

Por último, la función de informes recurrentes permite a los jefes de ventas recibir informes periódicos sobre todas las llamadas de ventas de tus representantes. Puedes programar los informes para que lleguen a tu bandeja de entrada todos los lunes por la mañana. Irán acompañados de marcas de tiempo para que puedas saltar rápidamente a las partes importantes si te interesan. Y lo que es más importante, estos informes pueden adaptarse a tus necesidades específicas. ¿Quieres saber cómo manejan tus representantes las objeciones relacionadas con el precio? Obtén un informe al respecto.

Agentes de IA para el éxito de los clientes

El éxito de los clientes es uno de los casos de uso más claros de los agentes de IA. Los equipos de atención al cliente se enfrentan a un gran volumen de preguntas repetitivas, a un montón de conocimientos específicos de la empresa y a clientes que esperan respuestas rápidas a cualquier hora. Un agente de IA entrenado con documentos de ayuda, datos de productos, historial de cuentas e interacciones anteriores de atención al cliente puede resolver consultas sencillas rápidamente y derivar las más complicadas al agente humano adecuado.

Klarna es el ejemplo más claro, pero vale la pena analizarlo con cuidado. La empresa sueca de pagos informó de que su asistente de IA redujo el tiempo medio de resolución de incidencias de 11 minutos a menos de 2 y gestionó un volumen de trabajo equivalente al de 700 agentes a tiempo completo, según Reuters. Suena espectacular, pero la conclusión más importante no es que «la IA sustituya a los equipos de atención al cliente». Es que la IA puede hacerse cargo de un volumen enorme de consultas repetitivas, mientras que las personas siguen siendo imprescindibles para los problemas de los clientes que son complejos, emotivos o de gran importancia.

Si se hacen bien, los agentes de IA para la satisfacción del cliente ofrecen una asistencia eficaz las 24 horas del día, los 7 días de la semana, al tiempo que personalizan las interacciones en función de experiencias anteriores, las preferencias del usuario, el contexto de la cuenta e incluso el estado de ánimo del usuario. Eso los convierte en una herramienta muy eficaz para mejorar la satisfacción del cliente, siempre y cuando haya vías claras de escalación para cuando el cliente necesite hablar con una persona.

Zendesk AI es un claro ejemplo de plataforma de éxito del cliente entrenada con miles de millones de interacciones de atención al cliente reales. Ayuda a los equipos a ofrecer una atención personalizada desde el primer día, a gestionar la demanda con agentes de IA y a resolver las interacciones más rápido sin que los clientes se queden atascados en bucles de automatización.

Agentes de IA para la gestión de proyectos

Utilizando agentes de IA para la gestión de proyectos, puedes automatizar la asignación de tareas, hacer un seguimiento rápido del progreso y agilizar los flujos de trabajo complejos. Estos agentes de IA también pueden evaluar proactivamente el riesgo, volviendo a priorizar las tareas de la forma más eficiente posible.

La IA de ClickUp te permite reunir todo el conocimiento de tus aplicaciones de trabajo en un agente de IA centralizado. ClickUp Brain te da respuestas instantáneas y precisas a cualquier pregunta sobre tu trabajo, extrayendo información de todas tus fuentes de trabajo conectadas. También automatiza resúmenes y actualizaciones de proyectos, e incluso elabora textos para páginas web, correos electrónicos o plantillas de tareas.

¿Cómo puedo crear mi propio agente?

Crear tu propio agente de IA es más fácil que nunca, gracias a las herramientas de creación de agentes de IA que permiten tanto a desarrolladores como a usuarios sin conocimientos técnicos crear soluciones personalizadas. El proceso puede variar de sencillo a complejo, dependiendo de tus necesidades y tu nivel de conocimientos. Si eres nuevo en la creación de agentes, un Curso sobre agentes de IA te puede ayudar a entender los conceptos básicos y a elegir las herramientas adecuadas antes de ponerte manos a la obra. En general, te conviene hacer lo siguiente:

Define el objetivo. Empieza por decidir qué quieres que haga tu agente de IA. Puede ser cualquier cosa, desde automatizar la atención al cliente hasta gestionar los flujos de trabajo de los proyectos. Definir claramente la tarea te guiará en el proceso de desarrollo.
Elige una plataforma o un marco de trabajo. Hay varias plataformas que facilitan la creación de agentes de IA. Algunos creadores de agentes de IA ofrecen soluciones sin código, mientras que otros proporcionan plataformas más completas que requieren conocimientos de programación. Entre las plataformas más populares se encuentran Google AI Studio, OutSystems Agent Workbench y Gemini Agent Platform (antes Vertex AI Agent Builder).
Entrena a tu agente de IA. Una vez elegida la plataforma, tendrás que proporcionar al agente los datos relevantes para su tarea. Por ejemplo, si se trata de un bot de atención al cliente, introducirías consultas y respuestas anteriores de los clientes. Algunas plataformas ofrecen modelos ya entrenados para facilitar este paso.
Integra herramientas. La mayoría de los agentes de IA funcionan mejor cuando tienen acceso a varias herramientas o API. Por ejemplo, integrar una pasarela de pago, una base de datos o una herramienta de comunicación permitirá al agente realizar tareas más avanzadas.
Prueba y mejora. Una vez creado tu agente, es fundamental probarlo. Supervisa su rendimiento, identifica cualquier carencia en su funcionalidad y mejora continuamente su modelo de aprendizaje para obtener mejores resultados.

Elijas la ruta que elijas, fíjate en el modelo que realmente resiste el paso a la producción: un desencadenante claro, un modelo de lenguaje grande (LLM) que haga bien una sola cosa y un control humano antes de que pase algo irreversible.

PREGUNTAS FRECUENTES: Preguntas frecuentes sobre los agentes de IA

¿Cuánto cuesta crear un agente de IA? Puede ir desde gratis hasta «ponte en contacto con el departamento de ventas». Puedes crear un prototipo sin coste alguno en Google AI Studio o en n8n autohospedado. Los agentes en producción en plataformas sin código suelen costar entre 19 y 100 dólares al mes, dependiendo del volumen. Las plataformas empresariales como OutSystems y Gemini tienen presupuestos personalizados. El coste oculto en todas ellas es el uso del modelo de IA, que varía según lo que tus agentes hagan realmente.

¿Cuál es el mejor creador gratuito de agentes de IA? Google AI Studio para crear prototipos (gratis, no hace falta tarjeta de crédito, con un límite de flujos de trabajo de 10 pasos), o n8n autohospedado si tienes conocimientos técnicos (software libre, ejecuciones ilimitadas, tú pones el servidor). Tanto Relay.app como Zapier tienen planes gratuitos lo bastante generosos como para crear algo de verdad antes de gastarte ni un céntimo.

¿Puedo crear un agente de IA sin programar? Sí, de verdad. Relay.app, Relevance AI y Google AI Studio te permiten describir un agente en inglés sencillo y conseguir que funcione. Pero hay que ser sinceros: sin programar llegas al 80 % del camino. La lógica compleja, los datos desordenados y las integraciones personalizadas suelen seguir necesitando ayuda técnica para el tramo final.

¿Los agentes de IA sustituyen a los empleados humanos? La respuesta de 2026, respaldada por unos experimentos muy caros: sustituyen tareas, no funciones. Incluso Klarna, el ejemplo por excelencia del servicio de atención al cliente «IA primero», acabó volviendo a contratar a personas tras haber abusado de la automatización. La fórmula que funciona es que los agentes se encarguen del volumen de trabajo y las personas, de tomar decisiones.

Cómo encontrar el constructor de agentes de IA adecuado para ti

Después de toda esa investigación, la decisión se reduce a tres preguntas.

¿Qué nivel técnico tienes? Si no tienes ningún desarrollador a mano: empieza con Relay.app o Google AI Studio. Si tienes a alguien con conocimientos técnicos: n8n o Make te compensarán con creces el esfuerzo de aprender a usarlos. Si cuentas con un departamento de TI completo: Copilot Studio, OutSystems o Gemini , dependiendo de en qué nube ya estés trabajando.

¿Qué es lo que estás automatizando? Tareas sueltas entre aplicaciones: Zapier o Make. Funciones completas, como las ventas activas: Relevance AI. Un agente integrado en tu propio producto: Bubble.

¿Hasta qué punto te puedes permitir que haya errores? Esta es la pregunta que la gente suele pasar por alto, y es la que realmente importa. Si un error te cuesta un cliente, elige una plataforma con controles sólidos en los que intervenga una persona (Relay.app y n8n destacan en este aspecto) e integra los puntos de control desde el primer día.

Y si el trabajo que quieres automatizar tiene que ver con las reuniones, puede que ni siquiera tengas que crear nada. tl;dv un asistente de reuniones basado en IA que ya se encarga de todo: graba y transcribe tus llamadas, redacta los mensajes de seguimiento, actualiza tu CRM y te pone al día antes de la próxima reunión, dejándote aprobar lo que realmente importa. Funciona con Zoom, Google Meet y Microsoft Teams, y el plan gratuito te permite probarlo en tu próxima llamada. A veces, el mejor asistente es aquel que no tienes que crear tú mismo.