--- title: "Seis meses con un agente de IA: lo que aprendí, lo que me costó y lo que sí funciona" description: "Seis meses trabajando con un agente de IA de código abierto: memoria, costos de tokens, actualizaciones y lo que de verdad ahorra tiempo." image: https://site.mith.com.co/hubfs/Gemini_Generated_Image_nvzm60nvzm60nvzm.jpeg --- [Saltar al contenido](https://site.mith.com.co/transformación-digital...-salvese-quien-pueda/experimentando-con-ia#main-content) - [Home](https://site.mith.com.co/) - Servicios Mostrar submenú de Servicios - [Transformación Digital](https://site.mith.com.co/transformaciondigital) - [Procesos TI](https://site.mith.com.co/procesosti) - [Procesamiento Masivo](https://site.mith.com.co/procesamientomasivo) - [Soporte](https://site.mith.com.co/contacto-0) - [Blog](https://site.mith.com.co/transformaci%C3%B3n-digital...-salvese-quien-pueda) - [Contacto](https://site.mith.com.co/contacto) - mIThers Mostrar submenú de mIThers - [Email](https://sso.secureserver.net/?realm=pass&app=ox) - [ServiceDesk](https://mithsupport.freshdesk.com/) Abrir navegación principal Cerrar navegación principal - [Home](https://site.mith.com.co/) - Servicios Mostrar submenú de Servicios - [Transformación Digital](https://site.mith.com.co/transformaciondigital) - [Procesos TI](https://site.mith.com.co/procesosti) - [Procesamiento Masivo](https://site.mith.com.co/procesamientomasivo) - [Soporte](https://site.mith.com.co/contacto-0) - [Blog](https://site.mith.com.co/transformaci%C3%B3n-digital...-salvese-quien-pueda) - [Contacto](https://site.mith.com.co/contacto) - mIThers Mostrar submenú de mIThers - [Email](https://sso.secureserver.net/?realm=pass&app=ox) - [ServiceDesk](https://mithsupport.freshdesk.com/) Oct 21, 2026, 8:45:17 PM # Seis meses con un agente de IA: lo que aprendí, lo que me costó y lo que sí funciona ![Picture of Héctor Sánchez](https://site.mith.com.co/hs-fs/hubfs/Sophos_general_Svillegasfoto-111.jpg?width=50&name=Sophos_general_Svillegasfoto-111.jpg) [Héctor Sánchez](https://site.mith.com.co/transformación-digital...-salvese-quien-pueda/author/héctor-sánchez) Compartir: [facebook-f icon](http://www.facebook.com/share.php?u=https://site.mith.com.co/transformación-digital...-salvese-quien-pueda/experimentando-con-ia) [linkedin-in icon](http://www.linkedin.com/shareArticle?mini=true&url=https://site.mith.com.co/transformación-digital...-salvese-quien-pueda/experimentando-con-ia) [Twitter icon](https://twitter.com/intent/tweet?url=https://site.mith.com.co/transformación-digital...-salvese-quien-pueda/experimentando-con-ia) [pinterest-p icon](http://pinterest.com/pin/create/link/?url=https://site.mith.com.co/transformación-digital...-salvese-quien-pueda/experimentando-con-ia) [envelope icon](mailto:?body=https://site.mith.com.co/transformación-digital...-salvese-quien-pueda/experimentando-con-ia) ![Gemini\_Generated\_Image\_nvzm60nvzm60nvzm](https://site.mith.com.co/hs-fs/hubfs/Gemini_Generated_Image_nvzm60nvzm60nvzm.jpeg?width=552&height=308&name=Gemini_Generated_Image_nvzm60nvzm60nvzm.jpeg)   Vengo trabajando con agentes de IA desde hace cerca de seis meses, de manera consistente. Por curiosidad experimental y por crecimiento profesional preferí una herramienta de código abierto antes que una solución cerrada. Así llegué a OpenClaw —un agente de IA de código abierto— con una meta simple: optimizar mis flujos de trabajo. El funcionamiento es el que ya conocemos: das una tarea, el sistema arma un plan de pasos y los ejecuta. A veces esos pasos son ejecutar comandos, escribir y correr código, revisar un archivo. En el caso feliz, entrega el producto final. En el otro caso, que también existe, toca intervenir. Este artículo es el balance de ese camino. Ha sido un recorrido de aciertos y desaciertos, y el aprendizaje se traduce hoy en conocimiento aplicable a nuevas implementaciones. ***Lo que todavía no funciona bien*** Empecemos por lo malo, que es lo que más enseña. *Es olvidadizo.* Aunque le pido que recuerde direcciones de correo de uso frecuente, o datos que deberían estar disponibles, no siempre lo hace. Resultado: hay que repetir la instrucción y se queman tokens en algo que ya debía estar resuelto. Ajusté parámetros de memoria, activé las etapas de sueño de OpenClaw y hasta sumé Obsidian como capa de indexado de documentos markdown. La recuperación de datos mejoró, y la velocidad también. Pero de vez en cuando todavía tengo que recordarle cosas. *Las actualizaciones de versión han sido un dolor de cabeza.* Me considero un usuario técnico, con habilidades para resolver problemas, y aun así la experiencia me enseñó a actualizar solo cuando sé que no voy a necesitar el agente. Hay que tener tiempo para corregir lo que cambia: la forma de operar, los parámetros de configuración, a veces hay que rehacer o reactivar algo. Muchas versiones traen mejoras de seguridad, pero la transición no siempre es transparente. *El costo no siempre es proporcional al resultado.* Al principio usaba solo la API de OpenAI. Una sesión de cuatro a seis horas podía costarme diez dólares, y al comparar con el resultado, algunas veces me parecía caro para lo que obtenía. Me pasé a DeepSeek. Sorpresa: aunque todo lo que usaba eran modelos de ese proveedor, OpenClaw seguía consumiendo tokens de OpenAI. Era el procesamiento de embeddings —esa capa que parte el texto y lo convierte en vectores para buscar coincidencias contra el contexto—. Cambié el esquema a un modelo local de Qwen sobre Ollama. Funcionó, incluso con embeddings más cortos que los de OpenAI. *La IA no es consciente del consumo.* Que sea inteligente no significa que cuide los tokens. He tenido que enseñarle a hacer deterministas ciertas tareas, y a crear skills para que sepa usar una API o un MCP sin quedarse dando vueltas redescubriendo cómo hacer lo repetitivo. Cuando no lo sabe, o no lo recuerda, lo más seguro es que se equivoque. *La edición de documentos no es precisa.* Invertí tiempo en skills para esto y no siempre acierta. La reducción de tiempo sigue siendo relevante, aunque con el formato a ratos sufro. Con el contenido no he tenido problemas. Mi implementación se apoya en documentos de Google Workspace. *El idioma pesa.* Los modelos occidentales entienden mejor las ideas entre líneas, el argot local y los matices del idioma. Con DeepSeek tuve experiencias donde tomaba mis palabras de forma literal y se perdía el contexto. Eso me obligó a ser más preciso en las solicitudes y a ajustar los archivos de comportamiento del sistema. ***Lo que sí ha funcionado***    *Construcción de código.* Lo uso sobre todo en Python, y en scripting con Bash o PowerShell. Los resultados han sido excelentes, con agentes y skills especializados por lenguaje y un LLM local —porque quiero privacidad en lo que se construye, por confidencialidad—. Es preciso. Y entre más prolijo y contextualizado el prompt, mejor la calidad. *Una base de conocimiento propia.* Parte de mi trabajo es dar soporte a varias aplicaciones del negocio, y responder rápido importa. Construí una base de conocimiento con documentos de casos conocidos e información de productos: un RAG local en la misma máquina de OpenClaw, más una skill para consultas rápidas con un modelo de Qwen, combinada con búsqueda literal. Las respuestas que obtengo hoy son más precisas que las de otras opciones que había trabajado. Ahorra tiempo, mejora la calidad y reduce la necesidad de completar contexto cuando la solicitud llega incompleta. *Resultados de tipo profesional hay que enseñarlos.* Si quieres, por ejemplo, graficar datos con calidad, tienes que enseñarle. Cada quien tiene su método, y las skills ya hechas dependen de demasiadas variables de cómo operas. En mi caso tuve que construir una específica a mis necesidades, y después de varias rondas salió algo útil. Varias rondas son necesarias, casi siempre. Entre más calidad quieras, más esfuerzo debes poner en definir cómo quieres las cosas. ***El balance*** Mi OpenClaw sigue siendo un experimento. Veo en videos a personas que le delegan tareas de varias horas; no ha sido mi caso. Mis solicitudes son puntuales, y lo hago así para evitar alucinaciones y errores. Da frustración dar una orden y tener que repetirla, sobre todo cuando la tarea es compleja. Pero muchas veces el problema no está en el agente: uno mismo no se da el tiempo de pensar en las salidas posibles, o en cómo contenerlo. También cambian los modelos, y cuando cambian hay que repasar los skills. Lo que funcionaba deja de hacerlo. No siempre, pero los modelos nuevos exigen revisar las instrucciones para mantener la consistencia en las salidas. Con todo, el balance es positivo. La solución me ha ayudado a optimizar partes de mis flujos. De vez en cuando hay que corregir salidas, pero en buena proporción el ahorro de trabajo es relevante —mucho más cuando el agente tiene información del negocio y fuentes donde encontrarla—. Ahí está la diferencia. No es la herramienta: es lo que sabes de tu negocio y lo que pones a disposición de la herramienta. Eso es lo que hace distinto a un negocio de otro. Para mí, OpenClaw sigue siendo un reto y me ha enseñado muchísimo. A mi agente lo llamo M, y lo describo como un aprendiz o pasante: alguien a quien debo seguirle enseñando cosas nuevas, que me ayuda con las recurrentes, y con quien hago equipo cuando toca resolver algo complejo, repetitivo o simplemente aburrido. No he abordado todo lo que he hecho. Esto es lo más relevante. ¿Y usted, ya le enseñó algo a su agente esta semana?   La construcción de este documento fue asistido con IA. facebook-f icon linkedin-in icon Twitter icon instagram icon --- ```json { "@context" : "https://schema.org", "@type" : "BlogPosting", "author" : { "@type" : "Person", "name" : "Héctor Sánchez", "url" : "https://site.mith.com.co/transformación-digital...-salvese-quien-pueda/author/héctor-sánchez" }, "dateModified" : "2026-10-22T01:45:17.468Z", "datePublished" : "2026-10-22T01:45:17.000Z", "headline" : "Seis meses con un agente de IA: lo que aprendí, lo que me costó y lo que sí funciona", "image" : [ "https://site.mith.com.co/hubfs/Gemini_Generated_Image_nvzm60nvzm60nvzm.jpeg" ], "mainEntityOfPage" : { "@id" : "https://site.mith.com.co/transformación-digital...-salvese-quien-pueda/experimentando-con-ia", "@type" : "WebPage" }, "publisher" : { "@type" : "Organization", "logo" : { "@type" : "ImageObject", "url" : "https://site.mith.com.co/hubfs/mITh_logo.png" }, "name" : "mITh SAS" } } ```