Confirmá estos tres puntos antes de empezar:
Un dato clave para presupuestar: Agent Factory funciona con un modelo de créditos por uso.
Antes de escribir una sola instrucción, respondé tres preguntas:
Un objetivo acotado —"resumir el estado de un proyecto todos los viernes y publicarlo en un canal de Slack"— da mejores resultados que uno amplio como "ayudar con la gestión de proyectos". Cuanto más específico el objetivo, más fácil es traducirlo en instrucciones concretas.
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Las instrucciones se escriben en el chat al crear el agente en Agent Factory, y se ajustan después en la pestaña Instrucciones. Una buena instrucción incluye:
Evitá instrucciones ambiguas como "mantené informado al equipo". Una instrucción operativa se ve así:
"Todos los viernes a las 9:00, leé el tablero 'Proyecto X', identificá las tareas completadas, atrasadas y en curso, y publicá un resumen de máximo 150 palabras en el canal #proyecto-x de Slack, con el formato: Completadas / En curso / Atrasadas".
El agente muestra una vista previa apenas cargás la instrucción, así que conviene iterar ahí antes de avanzar.
En la pestaña Capacidades, habilitá solo las integraciones que el agente necesita: monday.com, Gmail, Google Calendar, Slack o SMS. Con Slack, tené en cuenta que solo puede publicar en canales públicos o ya conectados a monday.com.
Si el agente necesita contexto adicional —manuales internos, criterios de priorización—, subilo en la pestaña Conocimiento, que acepta PDF y CSV. Esta es la fuente que consulta para tomar decisiones o responder lo que no surge directamente del tablero.
Buena práctica: habilitá solo el tablero estrictamente necesario. Dar acceso amplio "por las dudas" es una de las causas más comunes de errores en producción.
Con la capacidad de monday.com habilitada, el agente lee el estado de tareas, columnas y actualizaciones del tablero elegido. Sumá acciones de forma progresiva:
Cuantas más herramientas tenga habilitadas un agente, mayor es la superficie de error si una instrucción es ambigua. Empezá con el mínimo necesario y sumá capacidades solo cuando funcione de forma confiable.
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Antes de activar cualquier agente, usá el botón Probar [nombre del agente], en la esquina superior derecha. Podés cargar datos reales o hacer clic en Completar datos de muestra.
Agent Factory muestra el resultado en la pestaña Qué ocurrió. Si no es el esperado, podés Volver a ejecutar prueba o Mejorar agente para ajustar las instrucciones. Recién cuando el resultado es consistente conviene hacer clic en Configurar activación.
Así se arma, de principio a fin, un agente que resume el estado semanal de un proyecto y lo publica en un canal:
Este esquema —objetivo acotado, instrucción específica, capacidades mínimas y testing previo— sirve como plantilla para otros agentes: reportes de ventas o seguimiento de tickets.
Un agente de IA personalizado funciona mejor cuando parte de un objetivo acotado, instrucciones operativas y permisos mínimos. Seguir el orden objetivo → instrucciones → fuentes de datos → acciones → testing evita la mayoría de los errores que suelen aparecer recién en producción.
El valor real de estos agentes no está en reemplazar al equipo, sino en sacarle el trabajo repetitivo: armar el mismo reporte cada semana, revisar decenas de tareas o repetir el mismo mensaje en distintos canales. Un agente bien configurado hace eso de forma consistente, sin errores de copiado y sin depender de que alguien se acuerde de hacerlo, lo que libera tiempo para lo que sí necesita criterio humano: priorizar, negociar y resolver bloqueos.