El punto de inflexión de los agentes de IA: por qué los instrumentos editoriales están por cambiar
de Thomas Cox
Thomas Cox es co-fundador y responsable tecnológico de Veristage, empresa que desarrolla soluciones de IA para la industria editorial y los medios de comunicación. Trabaja desde hace más de 20 años en el sector de las tecnologías editoriales.
Insight es una plataforma de IA creada en Estados Unidos a partir de la experiencia de Veristage en el sector editorial internacional.
Ofrece a los editores una poderosa herramienta para crear textos promocionales y material visual: catálogos de portadas, notas de prensa, contraportadas e imágenes para las redes sociales.
Incluye también funciones editoriales avanzadas como evaluación de la obra, síntesis, traducciones, texto-a-voz y herramientas para la educación (ejercicios, glosarios, presentaciones).
Ya ha sido adoptada por grandes, medianos y pequeños editores en todo el mundo.
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Recientemente, una campaña publicitaria provocadora ha aparecido en el metro de Londres y en las paradas de autobús de San Francisco, invitando los viajeros a “Dejar de contratar a seres humanos – Ha llegado la época de los empleados de IA”. Estos carteles de color violeta han sido firmados por una empresa que se llama Artisan y que promete agentes de IA capacitados para gestionar todo el flujo del trabajo comercial: desde la búsqueda de potenciales clientes hasta la creación de comunicaciones personalizadas, el seguimiento y el cierre de las negociaciones. Es una provocación estudiada y pensada para llamar la atención.
Pero detrás de estos eslogans sensacionalistas se está realizando un cambio real y relevante: ahora los sistemas de inteligencia artificial están capacitados para ejecutar procesos complejos y articulados, que hasta hace poco tiempo requerían una coordinación humana.
¿Cómo funcionan realmente estos “agentes”? ¿Cuáles son sus reales potencialidades? ¿Y qué consecuencias tiene todo esto para los flujos de trabajo editorial que han quedado invariables por décadas?
¿Qué es un agente de IA? Un LLM con herramientas integradas
Los agentes de IA actuales son grandes modelos de lenguaje (LLM) que tienen la capacidad de usar herramientas externas. Imagínalos como CHATGPT o Claude, pero con la posibilidad de acceder a funciones específicas: búsquedas en internet, ejecución de código, interacción con API, manipulación de archivos.
El funcionamiento es bastante linear: el LLM recibe una tarea, elige la herramienta más adecuada, la usa, comprueba el resultado y decide el siguiente paso. Este ciclo se repite hasta que se complete la tarea, o hasta que el agente no pueda continuar.
Agente AI en acción: Claude Code
Uno de los ejemplos más claros de las capacidades que los agentes de IA tienen actualmente se puede encontrar en el ámbito del desarrollo de software. Claude Code de Anthropic, lanzado en abril 2025, no se limita a proponer fragmentos de código, también puede ejecutar ordenes en autonomía, controlar el funcionamiento del código, corregir errores y mejorar el código mismo progresivamente hasta alcanzar el resultado deseado.
Un ejemplo práctico:
Un programador le pregunta a Claude Code: “¿Puedes ayudarme a crear un script Python que procese todos los archivos CSV en una carpeta y los combine en un único archivo Excel con hojas separadas?”
Claude Code:
1. Escribe el script inicial
2. Lo ejecuta para encontrar posibles errores
3. Detecta la ausencia de algunas bibliotecas (pandas, openpyxl)
4. Instala las bibliotecas que faltan
5. Nota un error de codificación en un archivo CSV
6. Modifica el código para gestionar distintas codificaciones
7. Ejecuta con éxito el script final
8. Produce el código funcionante con las instrucciones de uso
El programador monitorea el proceso, pero no tiene más que copiar y pegar código ni activar el modo de depuración renglón por renglón. El agente de IA puede también hacer preguntas durante la ejecución como si fuera un miembro del equipo, y trabaja hasta completar la tarea.
Agente de IA para la industria editorial: un escenario inminente
Si Claude Code ya es una realidad, los agentes de IA específicos para el sector editorial están surgiendo ahora. He aquí un escenario que será verosímil muy pronto:
Un editor le pide a un agente de IA dedicado: “Comprueba que todas las citas de este manuscrito respeten el Chicago Manual of Style, en la edición n. 17”.
El agente:
1. Usa un instrumento de lectura de documentos para analizar el manuscrito y localizar todas las citas
2. Aplica un extractor de citas para dividir cada referencia en sus varios elementos (autor, año, título, editor)
3. Pasa cada cita bajo el análisis de un validador de estilo Chicago, según las reglas CMOS 17
4. Usa una herramienta de comparación para encontrar discrepancias
5. Genera un reporte: “Encontradas 23 citas: 18 correctas, 3 sin número de página, 2 con formato de la fecha errado”
6. Pregunta: “¿Quieres que corrija automáticamente los problemas de formato?”
7. Si aprobado, usa una herramienta de editing para actualizar las citas
8. Señala todas las modificaciones efectuadas a través de una herramienta de monitoreo
Como en el caso del programador, el editor da el aporte inicial y toma las decisiones importantes, mientras que el agente automatiza el control manual. Y este es solo un ejemplo. Con el mismo equipo de herramientas, un agente de IA podría:
- Convertir el inglés británico en estadounidense en todo el texto
- Garantizar la coherencia de los nombres y de las descripciones de los personajes
- Formatear los manuscritos según las normas de la editorial
- Comprobar la jerarquía correcta de los títulos de capitulo
- Controlar que todas las tablas y las figuras estén citadas correctamente en el texto
El modelo es siempre el mismo: herramientas especializadas + coordinación LLM = flujos de trabajo editorial automatizados.
Una mirada realística
No se trata de la “revolución” prometida por los carteles violeta, en la que se despiden todos los colaboradores humanos. Se trata más que nada de conectar instrumentos digitales a LLM como ChatGPT y Claude para hacerlos trabajar juntos de forma automática.
Claude Code muestra lo que sucede cuando la inteligencia artificial puede acceder a un número suficiente de instrumentos: leer archivos, escribir código, ejecutarlo, corregir errores, repetir las soluciones. Es un punto de inflexión: actividades complejas se vuelven de rutina. En lugar de pedirle a la Inteligencia Artificial de escribir solo un fragmento de código, el programador puede asignarle funciones enteras.
El sector editorial también se está acercando a este punto de inflexión. Cuando los agentes de IA puedan acceder en combinación a instrumentos de editing, control de estilo, búsqueda de palabras clave y formateo, va a cambiar el modo de delegar las tareas. En lugar de controlar manualmente cada cita, el editor va a poder delegar el proceso entero de revisión. En lugar de formatear manualmente cada título de capítulo, va a poder estandarizar el manuscrito entero en una sola vez.
Para los equipos de marketing, esto significa poder pedirle a un agente de “buscar las palabras claves más eficaces para esta novela thriller y actualizar de consecuencia la descripción de Amazon”, activando el agente para analizar los títulos concurrentes, descubrir las estrategias más exitosas, rescribir la descripción y someterla a aprobación. O delegar la creación de post en las redes sociales para lanzar un nuevo libro, ya que el agente genera contenidos específicos para cada plataforma, cambia el tamaño de las imágenes y programa las publicaciones.
No son cambios revolucionarios, sino la suma de varias pequeñas automaciones. Cuando un editor puede delegar cinco o seis tareas de rutina que antes le ocupaban medio día, o un profesional del marketing puede automatizar las partes más mecánicas de una campaña, el impacto es notable.
Y el salto de “notable” a “transformador” se realiza cuando se pueden delegar bastantes actividades repetitivas y basadas sobre reglas para poder realmente aliviar el trabajo humano para que pueda ocuparse de actividades que tengan un valor añadido más alto.