Estamos en el momento en que la IA deja de ser una herramienta y se convierte en un compañero de trabajo. Durante largo tiempo, hablamos de modelos de lenguaje como si fueran oráculos: les hacías una pregunta, te daban una respuesta. Útil, sí. Transformador en muchos sentidos. Pero fundamentalmente pasivo. Para los tiempos que corren, en muchos ámbitos eso resulta casi prehistórico. Lo que está pasando hoy es algo cualitativamente distinto.
La importancia del contexto
La inteligencia sin contexto es ruido. Un modelo que puede saber sobre mecánica pero no conoce el historial de problemas de tu motor y los arreglos que ha tenido. Si le pedimos que redacte un e-mail con nuestra manera de escribir no sabe hacerlo si no le hemos dado ejemplos de nuestro estilo. «Recién salidos de la caja», todos tienen el mismo problema: son poderosos en abstracto, pero poco útiles en tareas concretas.
Por eso se han agregado características al rededor de los LLMs: ventanas de contexto extensas, memoria y capacidad de búsqueda.
Lo nuevo en este conjunto de soluciones que se han pensado para los modelos viene de la mano de los Skills. A continuación te cuento más sobre ellos y las ventajas que nos ofrecen.
Los Skills
Para entenderlo fácil, los Skills son habilidades. Esa es su traducción literal del inglés al español. Se han vuelto una característica muy útil cuando usamos herramientas agénticas.
En este contexto, podríamos preguntarnos ¿Qué es un Skill, realmente? Un Skill no es simplemente darle instrucciones a un modelo. Es entregarle un dominio completo de operación: el conocimiento específico, las herramientas correctas, los procedimientos definidos y el contexto necesario para actuar con criterio dentro de un área concreta.
Pueden resultar útiles para ayudarnos a resolver tareas de manera mucho más rápida. ¿Algunos ejemplos en concreto? Veamos:
- Diseño de interfaces web a la medida de lo que buscamos.
- Estilo de programación ajustados a nuestras preferencias.
- Generación de contenido que conoce nuestra manera de redactar.
Skills y agentes
Los Skills son la capacidad. Los Agentes son la voluntad. Un Agente no espera que le digas cada paso. Le das un objetivo y actúa. En ese contexto elige cuando usar cada skill. La combinación de ambos es donde ocurre la verdadera magia: Agentes equipados con Skills especializados.
Un agente de investigación de mercado que sabe buscar, sabe analizar datos cualitativos y cuantitativos, sabe sintetizar insights y sabe presentarlos de la forma en que tu equipo los puede consumir. No es un buscador avanzado. Es un analista que trabaja mientras dedicamos tiempo a otra cosa.
Equipos pequeños con capacidades que antes requerían departamentos enteros. Una startup de cinco personas que puede operar con la sofisticación operativa de una empresa de quinientas. Un freelance que puede ofrecer servicios que antes solo agencias grandes podían entregar. Un emprendedor en Latinoamérica con acceso a las mismas capacidades de análisis que un fondo de inversión en Nueva York.
La ventaja competitiva siempre estuvo atada a los recursos: capital, personas, infraestructura. Los Skills y Agentes están desacoplando la capacidad de los recursos. Y eso es, históricamente, una de las transformaciones más poderosas que puede ocurrir en una economía.
Cómo comenzar a usar los Skills
Muchos editores y herramientas agénticas de IA ya están ofreciendo la capacidad de trabajar con Skills. Claude Code y Google Antigravity ya ofrecen la posibilidad de trabajar con esta característica.
Los Skills pueden ser directorios en carpetas globales donde organizamos las habilidades o bien pueden ser específicos de cada proyecto. Estructuralmente son directorios con un archivo Markdown al que podemos llamar SKILL.md . Esto le dan al agente un las indicaciones especializadas: instrucciones, contexto, scripts y recursos que carga solo cuando los necesita. Vale decir que en ese directorio también se pueden incluir otros recursos para ampliar las capacidades de esa habilidad.
Ejemplo de como se estrucutura una carpeta de una Skill:
mi-skill/
SKILL.md
resources/
examples/
Tanto Claude Code como Antigravity siguen el mismo estándar abierto SKILL.md, lo que significa que un Skill que creas hoy para uno, funciona en el otro. La portabilidad es parte del diseño.
Anthropic ofrece una documentación muy interesante y detallada como introducción a los Agentes y los Skills: https://platform.claude.com/docs/en/agents-and-tools/agent-skills/overview.
El rol que nos toca
Un dato muy importante para tener siempre presente: no somos espectadores de esto. Somos los que decidimos cómo se despliega. La pregunta no es si los Agentes con Skills van a transformar cómo trabajamos, eso ya está pasando. La pregunta es cómo vamos a potenciar nuestro trabajo con estas habilidades. Cuándo conviene proveer a un proyecto de Skills y cuando es más simple recurrir a un prompt sencillo.
Es clave tener siempre presente que no estamos personalizando un chatbot. Estamos codificando el conocimiento operativo de nuestro equipo. Esto incluye las convenciones, los estándares y los flujos, entre muchas otras cosas. El agente inteligente del futuro no es el que más sabe en abstracto. Es el que mejor conoce nuestros proyectos, maneras de trabajar cómo escribimos y de qué manera queremos las cosas. Y eso, ahora, lo definimos nosotros, de manera simple y ordenada.
Si te interesa saber más sobre Inteligencia Artificial, LLMs, Agentes y Skills, escribime.