Computer-Use Agents and the Future of the Agentic Internet

practical-ai — Thu, 10 Sep 2026

Episodio: https://share.transistor.fm/s/72586f97

Resumen ejecutivo

La tesis central del episodio es que la integración de agentes de IA en la vida cotidiana y empresarial está evolucionando rápidamente desde la automatización básica hacia interacciones complejas "agente a agente", lo que transformará radicalmente la experiencia de usuario, el comercio electrónico y la infraestructura técnica, aunque aún enfrenta desafíos de seguridad y confianza.

Reestructuración de la comunidad ML Ops: Demetrius Sprinkman anuncia que la comunidad ML Ops se ha fusionado con la Agentic AI Foundation bajo los auspicios de la Linux Foundation, cambiando su nombre a Agentic AI Community para reflejar el enfoque actual en la producción de agentes, un movimiento impulsado por la donación del protocolo MCP a la fundación [04:47].
Eventos y expansión global: La nueva comunidad está organizando grandes eventos como el MCP Dev Summit en Japón y Agent Con en Ámsterdam (17 de septiembre) y San José (22 de octubre), destacando un esfuerzo por optimizar la experiencia virtual mediante transmisiones en vivo de 36 horas y la creación de más de 80 capítulos locales en todo el mundo [06:11].
Madurez de los Agentes y "Computer Use": El huésped describe un salto cualitativo en la utilidad de los agentes, especialmente con la habilidad "Computer Use" de OpenAI, que permite a la IA interactuar directamente con interfaces web y aplicaciones sin necesidad de APIs específicas, superando la fase de "infancia" que los agentes tenían en conversaciones anteriores [13:25].
Automatización de tareas personales complejas: Se comparten ejemplos prácticos de uso personal, como la gestión de correos electrónicos de múltiples cuentas, la búsqueda y reserva de vuelos, y la actualización de licencias de conducir gubernamentales, demostrando que la IA puede ejecutar flujos de trabajo de varios pasos sin intervención humana constante [14:47].
Identificación de oportunidades de uso (Forms): Se sugiere que la mayor oportunidad inmediata para los usuarios es delegar la llenado de formularios web, ya que "Computer Use" es lo suficientemente robusto para manejar estas tareas repetitivas, liberando al usuario de la fricción de completar datos manualmente en internet [21:48].
Desafíos de seguridad y adopción B2B: Aunque el uso personal es fluido, se reconoce que la implementación en entornos empresariales (B2B) es más difícil debido a la falta de estandarización y los riesgos de seguridad; se espera que la adopción masiva dependa de que las empresas desarrollen interfaces agénticas propias en lugar de depender solo de APIs estáticas o scraping [23:11].
Fricción en herramientas de desarrollo (Claude Code): Se discute la experiencia mixta con herramientas como Claude Code, donde la integración del "harness" en el modelo puede generar problemas de usabilidad y verbosidad, sugiriendo el uso de "skills" como "bro" o "show me" para simplificar las explicaciones técnicas y mejorar la experiencia del desarrollador [34:40].
Futuro del comercio electrónico (Agente a Agente): Se plantea que el chat se convertirá en el nuevo navegador, llevando a un modelo de comercio donde los agentes de los consumidores negocian directamente con los agentes de los vendedores, lo que obligará a las empresas a optimizar sus sitios para atraer a agentes y no solo a humanos, cambiando la dinámica de marketing y upselling [42:28].
Preocupaciones sobre confianza y monopolio de datos: Se expresa la preocupación de que plataformas como OpenAI, al actuar como intermediarios de pago y tener acceso a los datos del usuario, podrían priorizar sus propios productos, lo que podría erosionar la confianza del consumidor si no se mantiene la neutralidad en las recomendaciones de compra [52:32].

Modelos locales y self-hosting

No se extraen referencias a modelos ejecutables en local, infraestructura propia, cuantización, hardware, VRAM, motores de inferencia (como vLLM, llama.cpp, Ollama), ni costes de inferencia local.

La transcripción se centra exclusivamente en el uso de APIs cloud y servicios gestionados por terceros (OpenAI, Anthropic/Claude, Hermes, Pi), destacando el uso de "Computer Use" (uso del navegador por agentes) y la interoperabilidad mediante MCP (Model Context Protocol) o interfaces agénticas, sin mencionar la ejecución de modelos en hardware propio del usuario.

Lo que han hecho

Aquí tienes el análisis de las acciones concretas realizadas por las personas mencionadas en la transcripción, siguiendo estrictamente las reglas indicadas.

Demetrius Sprinkman
Acción: Fusionó la comunidad ML Ops con la nueva fundación Agentic AI Foundation tras la donación de MCP a la Linux Foundation.
Problema: Necesidad de un hogar neutral y recursos consolidados para la producción de agentes, ya que la comunidad previa se centraba en ML y luego LLMs.
Método/Herramienta: Rebranding de la comunidad y fusión organizativa bajo la Agentic AI Foundation.
Cifras: Más de 250 empresas miembros; más de 1.000 aplicaciones para el programa de embajadores; más de 80 ciudades con capítulos locales; 250 líderes de capítulos.
Resultado: Creación de una comunidad global en crecimiento rápido que organiza eventos y recursos técnicos.
Marca de tiempo: [04:47] – [06:11], [11:15] – [12:39]
Acción: Organizó el evento "Agent Con" en Ámsterdam y San José, incluyendo un stream en vivo de 36 horas.
Problema: Los eventos virtuales a menudo descuidan la experiencia online o solo se optimizan para lo presencial, perdiendo alcance global.
Método/Herramienta: Transmisión en vivo continua de 36 horas del evento principal y grabación de sesiones paralelas para reproducirlas después; estilo de narración deportiva ("ESPN style").
Cifras: 36 horas de transmisión; fechas 17 de septiembre (Ámsterdam) y 22 de octubre (San José).
Resultado: Un evento híbrido optimizado para la experiencia virtual sin perder la esencia presencial, aunque admite que "las cosas se romperán".
Marca de tiempo: [06:11] – [08:21]
Acción: Utiliza la función "Computer Use" de OpenAI para gestionar su vida personal y profesional.
Problema: Tareas repetitivas como rellenar formularios web, buscar vuelos, gestionar correos y actualizar documentos oficiales requieren tiempo y esfuerzo manual.
Método/Herramienta: Uso de la habilidad "computer use" de OpenAI (modelo 5.6) para interactuar con interfaces web sin necesidad de APIs.
Cifras: Gestiona 3-4 cuentas de Gmail; 5 espacios de Slack; actualizó una cita 3 veces; lista de 500 contactos en LinkedIn.
Resultado: Automatización de la búsqueda de vuelos, check-in automático, actualización de su licencia de conducir alemana sin formularios manuales, y creación de mensajes personalizados para outreach.
Marca de tiempo: [14:05] – [19:46], [20:28] – [22:28]
Acción: Configuró un flujo de trabajo para contactar a contactos de LinkedIn para su evento de streaming.
Problema: La API de LinkedIn es restrictiva y difícil de usar para extraer datos de interacciones.
Método/Herramienta: Instruyó al agente para descargar sus datos de LinkedIn, esperar la entrega por email, analizar los mensajes directos (DMs) y generar una lista de contactos.
Cifras: Lista final de 500 personas; mensajes personalizados creados para cada uno.
Resultado: Identificación de contactos relevantes y generación de kits de medios personalizados para promocionar su evento de 36 horas.
Marca de tiempo: [31:08] – [33:15]
Acción: Enseñó a su esposa a usar ChatGPT y Whisper Flow para cancelar una cuenta de PayPal.
Problema: Su esposa no es tecnológicamente hábil y evitaba el uso de computadoras, pero necesitaba cancelar una cuenta de PayPal.
Método/Herramienta: Descarga de ChatGPT y configuración de Whisper Flow (control por voz) para guiar el proceso de cancelación.
Cifras: Una sola tarea (cancelar PayPal).
Resultado: Su esposa completó la tarea con éxito, lo que generó una adopción inmediata ("eyes lit up") y confianza en la tecnología.
Marca de tiempo: [28:58] – [29:40]

Chris Benson (Co-host)
Acción: Promocionó el "Midwest AI Summit".
Problema: Necesidad de encontrar eventos prácticos y útiles para ingenieros de IA, evitando el exceso de hype.
Método/Herramienta: Recomendación del evento y código de descuento "practicalAI20" para un 20% de descuento.
Cifras: 20% de descuento; fecha 15 de octubre de 2026 en Indianapolis.
Resultado: Invitación a la audiencia a asistir a un evento con una "AI engineering lounge" para resolver casos de uso prácticos.
Marca de tiempo: [09:51] – [10:34]
Acción: Expresó su escepticismo inicial y posterior adopción de los agentes.
Problema: Desconfianza hacia los agentes por experiencias pasadas negativas (bucles recursivos y facturas de API altas).
Método/Herramienta: Uso de "baby AGI" en el pasado; cambio de opinión tras ver la evolución reciente.
Cifras: Factura de API de $80 en el pasado.
Resultado: Cambio de postura de "naysayer" a defensor, admitiendo que los agentes han llegado con fuerza.
Marca de tiempo: [13:25] – [13:45]

Chris Benson (Uso personal con Computer Use)
Acción: Utiliza Computer Use para comprar entradas y gestionar viajes.
Problema: Rellenar formularios repetitivos (nombre, teléfono, número de pasaporte) y la molestia del check-in manual.
Método/Herramienta: Instrucciones al agente para comprar vuelos, monitorear el correo para el check-in y enviar la tarjeta de embarque.
Cifras: Múltiples vuelos; check-in automático.
Resultado: Eliminación de la necesidad de rellenar formularios y gestión automática del check-in.
Marca de tiempo: [16:10] – [19:06]

Demetrius Sprinkman (Sobre Harnesses/Modelos)
Acción: Comentó su abandono del uso de "Cloud Code" de Anthropic debido a problemas de experiencia de usuario.
Problema: La integración del "harness" en el modelo (RL) ha creado una experiencia "janky" (torpe) y verbosa, especialmente con el modelo Opus.
Método/Herramienta: Evaluación de la experiencia de usuario con Claude Code y modelos como Fable/Opus.
Cifras: "Pretty much stopped using it" (lo dejó de usar casi por completo).
Resultado: Fracaso en la adopción actual de esa herramienta específica por parte de él, a pesar de su valor previo.
Marca de tiempo: [34:40] – [36:03], [39:43]

Demetrius Sprinkman (Sobre Skills)
Acción: Recomendó el uso de "Bro Skill" y "Show Me" para mejorar la claridad de las respuestas.
Problema: Las respuestas de los modelos pueden ser excesivamente largas, con jerga técnica o difíciles de entender.
Método/Herramienta: Invocación de "Bro Skill" (explicación simple) y "Show Me" (generación de visuales).
Cifras: Dos skills específicas mencionadas.
Resultado: Mejora en la comprensión y reducción de la frustración del usuario al interactuar con el modelo.
Marca de tiempo: [40:23] – [41:46]

Chris Benson (Sobre E-commerce)
Acción: Discutió el futuro del comercio electrónico donde los agentes compran directamente.
Problema: Los agentes bypassan las optimizaciones de venta cruzada (upsell) y la recolección de datos de primera parte que hacen las tiendas online tradicionales.
Método/Herramienta: Análisis teórico de la interacción Agente-Agente vs. Agente-Humano en e-commerce.
Cifras: Mención de Shopify y Amazon como ejemplos actuales.
Resultado: Predicción de que las tiendas tendrán que crear interfaces para agentes que negocien y ofrezcan incentivos de forma autónoma.
Marca de tiempo: [42:28] – [47:34]

Demetrius Sprinkman (Sobre OpenAI como Marketplace)
Acción: Expresó preocupación potencial si OpenAI se convierte en marketplace.
Problema: Conflicto de interés si OpenAI usa los datos del usuario para promover solo sus propios productos o socios.
Método/Herramienta: Análisis de riesgo de confianza del consumidor.
Cifras: Sin cifras numéricas, solo referencia a "OpenAI" y "marketplace".
Resultado: Desconfianza si la plataforma juega ambos bandos (conocimiento del usuario y vendedor), prefiriendo un entorno más abierto.
Marca de tiempo: [52:32] – [54:00]

Relevancia

El episodio no aborda directamente la gestión de aparcamiento urbano ni la movilidad física en el sentido de infraestructura vial o estacionamiento. Sin embargo, sí explora profundamente la movilidad digital y la automatización de tareas administrativas (como la gestión de licencias de conducir o la compra de billetes de avión), lo cual es un subconjunto de la movilidad personal. La discusión se centra en cómo la IA agéntica está cambiando la interacción con servicios gubernamentales y comerciales, eliminando fricciones burocráticas, pero no ofrece soluciones para la congestión física o la gestión de plazas de aparcamiento.

Mencionado en el audio

Aquí tienes la lista de herramientas, papers, empresas, personas y productos citados en la transcripción, con su primera mención y contexto:

Practical AI Podcast: [00:00] Podcast donde se realiza la entrevista y se analizan aplicaciones de IA.
LinkedIn: [00:00] Plataforma social mencionada para conectar con el podcast.
X: [00:00] Plataforma de redes sociales (anteriormente Twitter) mencionada para seguir al podcast.
Blue Sky: [00:00] Red social alternativa mencionada junto a LinkedIn y X.
practicalai.fm: [00:00] Sitio web oficial del podcast para obtener más información.
Chris Benson: [00:41] Coanfitrión del podcast que conduce la entrevista.
Daniel: [00:41] Coanfitrión habitual del podcast que no participa en este episodio.
Demetrius Sprinkman: [00:41] Invitado principal, fundador de la comunidad ML Ops.
Agentic AI Foundation: [00:41] Fundación donde Demetrius es miembro del personal no técnico.
ML Ops community: [00:41] Comunidad fundada por Demetrius, enfocada inicialmente en ML y luego LLMs.
Anthropic: [04:06] Empresa de IA mencionada como ejemplo de organización con personal técnico.
OpenAI: [04:06] Empresa de IA mencionada junto a Anthropic como referente de personal técnico.
MCP: [04:47] Protocolo donado a la Linux Foundation, base de la Agentic AI Foundation.
Linux Foundation: [04:47] Organización que recibió la donación de MCP y creó la fundación.
Japan: [06:11] País donde Demetrius asistirá a un evento de MCP.
MCP Dev Summit: [06:11] Evento específico que Demetrius asistirá en Japón.
Amsterdam: [06:11] Ciudad donde se celebrará el evento Agent Con en Europa.
Agent Con: [06:11] Evento principal de la comunidad Agentic AI en Europa.
San Jose: [06:11] Ciudad de EE. UU. donde se celebrará Agent Con en Norteamérica.
Coachella: [07:00] Festival musical citado como ejemplo de evento con fuerte componente virtual.
ESPN: [07:41] Cadena de televisión deportiva usada como referencia para el estilo de transmisión en vivo.
Midwest AI Summit: [09:51] Evento de IA recomendado por su enfoque práctico y de ingeniería.
Indianapolis: [09:51] Ciudad donde se celebrará la próxima Midwest AI Summit.
Rajiv Shah: [10:34] Orador que participó en la Midwest AI Summit del año anterior.
midwestaisummit.com: [10:34] Sitio web para registrarse en la cumbre de IA del Medio Oeste.
practicalAI20: [10:34] Código de descuento del 20% para el podcast.
OpenAI: [13:25] Empresa mencionada en el contexto de una factura de API elevada por un bucle recursivo.
baby AGI: [13:25] Proyecto o concepto temprano de agentes que Chris menciona haber usado.
computer use: [14:05] Habilidad o función de OpenAI que permite a la IA interactuar con el ordenador.
Hermes: [14:47] Modelo o sistema mencionado como capaz de configurar múltiples cuentas.
GrokBot: [14:47] Sistema alternativo a Hermes mencionado para la gestión de múltiples cuentas.
Slack: [15:30] Plataforma de mensajería que Chris usa para recibir resúmenes diarios.
PayPal: [28:58] Servicio de pagos que la esposa de Chris canceló usando ChatGPT.
ChatGPT: [28:58] Herramienta de IA que Chris instaló para su esposa para gestionar PayPal.
whisper flow: [28:58] Herramienta de voz que Chris configuró para su esposa.
Gemini: [27:28] Modelo de IA de Google mencionado como ejemplo de chat para la población general.
Claude: [27:28] Modelo de IA de Anthropic mencionado junto a ChatGPT y Gemini.
Cloud Code: [34:40] Entorno de desarrollo de Anthropic criticado por su experiencia de usuario.
Fable: [34:40] Modelo o producto de Anthropic mencionado en el contexto de problemas con Cloud Code.
Opus: [34:40] Modelo de Anthropic mencionado como verboso y problemático en Cloud Code.
Pi: [36:51] Modelo de IA desarrollado por Pi (empresa) mencionado en el contexto de "harness".
Mario: [36:51] Creador de Pi mencionado por sus luchas con las llamadas API de Claude.
bro skill: [40:23] Habilidad para forzar a la IA a explicar conceptos de forma simple.
show me: [41:04] Habilidad que hace que la IA proporcione visuales en lugar de texto largo.
Seoul: [42:28] Ciudad donde Chris habló con empresas de procesamiento de pagos.
Shopify: [43:14] Plataforma de comercio electrónico mencionada en el contexto del futuro de las compras.
Amazon: [43:14] Plataforma de comercio electrónico mencionada como ejemplo de tienda online.
prediction guard: [55:25] Socio del podcast que proporciona soporte operativo.
prediction guard.com: [55:25] Sitio web de Prediction Guard.
break master cylinder: [55:25] Entidad responsable de la música o beats del podcast.

Enlaces de las show notes

Del feed, no del audio: estos si son reales.

Generado 2026-09-19 19:15 sobre transcripcion automatica — verifica antes de citar.