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Highlights
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At its core, agentic AI are AI tools that have the ability to take action with digital tools and will do so once they’re given a sense of what it is that a human has requested and the human has given permission. They may open up programs, navigate browsers, build programs, make online purchases, or perform some sequence of actions. The user says “I want to build a website” and the agentic AI builds a plan, gathers tools, and builds it. This is different from generative AI, which might have the user still making requests but having to take the code, pages, etc and moving it over to the website’s platform. Agentic AI cuts out that step.
¿Qué son los “agentes” de IA?
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Now, how to get to making apps can sound overwhelming, and inevitably, there have been some hiccups in developing them; that’s part of the discovery process. But an easy way to get started is to go to a GenAI tool such as ChatGPT or Claude and say, “Interview me as if you are a software designer, and ask me about all the features I want around a piece of software related to X. Build out a design document that has all the key elements needed to make the program in [computer system]. Keep in mind that I will be using this design document with [Claude CoWork, ChatGPT Codex, Claude Code].” That output becomes a starting point for guiding the agentic AI.
Esta es una súper buena práctica para trabajar con LLMs. Dado que son básicamente genios, pero completamente estándar y comienzan con una “tábula rasa” en su memoria de trabajo, el output que producen es genérico. Una buena forma de darle el contexto necesario para adaptarlos a las sensibilidades específicas del ámbito de trabajo de cada uno es pedirle que te entreviste en profundidad y entrar en un diálogo con la máquina. Uno puede ir verificando de a poco el entendimiento que va desarrollando y corrigiéndolo en el camino. En este sentido, una buena práctica es ir iterando desde principios de diseño más globales (ej: objetivos, productos, actores, componentes, etc.) para, a partir de ello, y definiendo el detalle una vez que las líneas gruesas estén validadas. Algo que encuentro particularmente útil como flujo de trabajo es pedirle que desarrolle documentos Word y revisarlos minuciosamente, dejando mis observaciones en la función de comentarios, para luego pedirle al modelo que revise e implemente. La iteración se repite todas las veces que sea necesario. Esta estrategia se presta perfectamente para revisiones conjuntas sincrónicas, en donde se le puede proveer incluso de la transcripción de la conversación, para dar aún más contexto. Esta reflexión puede ser tanto una publicación como una parte del curso para uso de IA.
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The generative AI movement definitely made me curious and intrigued, but not necessarily wowed by what it could do. I thought it was cool at times, and interesting, but not a lot of it made me pause or sit back and say, “Interesting .” But agentic AI definitely has given me a few wow moments. In particular, how it has been able to do things that I thought I would never be able to do that I wanted (e.g., organizing and cataloguing a 23,000-item digital library). I want to be clear, though, and say that I still think so much of the tech-bro hype is exactly that. The promises, the extravagant claims about how it is going to change everything, are bullshit. But as I start to play with agentic AI, I can see the threads of the larger tales that they are spinning. I can understand how they leap from what agentic AI can do to promises of a techno-utopian future.
El problema es que la profundidad de la visión que uno tiene depende en gran medida con qué tan familiarizado está en el mundo del software y sus capacidades. Creo que fue en un artículo de Nilay Patel en donde escuché el concepto de “software vision”, analogado a la perspectiva del traceur respecto de la ciudad y sus affordances. Una persona que no entiende las posibilidades del software tiene menos probabilidades de entender las profundas ramificaciones que la IA Agéntica puede tener en transformar radicalmente la forma en que la sociedad opera.
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I can definitely find a lot of productive and efficient uses for agentic AI. There is so much ground to cover and so many interesting, dynamic, different things we can do in that space. These are often things we couldn’t do before, couldn’t think to do, didn’t have the resources to do, or maybe we could have done them, but they would have taken a lot more time, especially when the barrier was a technical deficiency or limitation. I appreciate that part of agentic AI. I’m intrigued by it. But the thing I keep grappling with, the thing I’ve been chewing on for six months, is: What does this tool look like when it comes to teaching and learning? For me, enough evidence and examples exist that we can say there are learning-oriented ways to use generative AI in our classrooms. We can use it for simulations, reflections, critiques of outputs, and a variety of other activities that are part of the learning process. When it comes to agentic AI, I’m not yet seeing clearly where this makes sense or what role it should play. Are you? Agentic AI is very much oriented towards productivity and decreasing friction. Therefore, it is in tension with aspects of learning because learning often depends on tension, deliberation, and friction.
Aquí hay dos ideas sobre las cuales podría profundizar: Por una parte, creo que el autor tiene razón, y que gran parte de la utilidad de la IA agéntica está en reducir las fricciones asociadas a la gestión educativa ¡lo cual no es menor!, gran parte del tiempo de los funcionarios educativos está dedicado a labores administrativas, liberarlas dejaría más tiempo para el ámbito pedagógico. Por otra parte, estoy completamente de acuerdo con que hay que tener especial cuidado con que la principal característica de la IA Agéntica –reducir fricciones– permee a los desafíos pedagógicos. Tal como un músculo, el cerebro se desarrolla cuando enfrenta resistencia. Quizás un principio para incorporar IA sin producir deskilling es similar a lo que sucede en un gimnasio: un escenario configurado para desafiar al cuerpo de maneras ergonómicas y que producen mayor retorno sobre la inversión.
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The only thing I can think of is the example I gave previously, where I created my own learning space for a course I was taking. Maybe agentic AI becomes a way for students to pull together everything they are trying to do and create a workspace, a canvas, a tool, or a set of mechanisms that allow them to learn and engage more effectively. Maybe students gather all their course materials and use agentic AI to prompt them, to email them, text them, notify them, or otherwise remind them: “By the way, you should be looking at this now.” I can see it working in that way: decreasing organizational and contextual friction in order to help students focus on the learning. And I wonder if that is what agentic AI is going to be, or at least whether that is one useful way to think about it right now.
Esto es justamente la idea que compartí en el último comentario, y tiene que ver con otra idea que tengo dando vueltas en relación a la IA en el aprendizaje: puede operar como una ZDP adaptativa on demand, pero para que esto funcione, el aprendiz tiene que entender por qué es importante, cómo hacerlo y tener la motivación para llevarlo a cabo. Esto da pistas respecto a de las eventuales modificaciones virtuosas de la posición del docente en la época de la IA.