Automatización con IA: Crea apps LLM (cómo funciona, herramientas, precios)

El trabajo está cambiando. Según encuestas del sector, los equipos que usan automatización con IA reportan un aumento de productividad de hasta el 35%. Las tareas que antes requerían que alguien leyera, decidiera y respondiera, ahora las realiza software capaz de mucho más que seguir reglas fijas.

La automatización está dominando, y crear apps LLM es parte de este avance. Aquí vamos a profundizar en las apps LLM: qué son, cómo funcionan y cómo se crean. Al final tendrás el conocimiento necesario para empezar a automatizar tus flujos de trabajo.

¡Vamos a hacerlo!

¿Qué es una app LLM?

Una app LLM es una aplicación de software donde un modelo de lenguaje grande actúa como el “cerebro”. Lee información, entiende qué significa y decide qué debería pasar después.

La mayoría del software tradicional funciona siguiendo reglas fijas. Se le indica exactamente qué hacer cuando aparece un cierto input. Si el input cambia, un desarrollador tiene que actualizar esas reglas. Esto funciona bien con datos estructurados, pero falla cuando el input es desordenado, impredecible o está escrito en lenguaje natural.

Una app LLM funciona de otra manera. En lugar de depender solo de lógica predefinida, utiliza un modelo de lenguaje para interpretar información no estructurada, como emails, documentos, tickets de soporte o respuestas de formularios. El modelo identifica la intención, el contexto y el significado, y luego genera una salida o decisión que otro software puede usar.

En la práctica, el LLM se convierte en una capa de toma de decisiones que se sitúa por encima de los sistemas existentes. No reemplaza tu CRM, mesa de ayuda o base de datos. Se conecta a ellos y los hace más flexibles al convertir el lenguaje humano en acciones estructuradas. En vez de intentar predecir cada posible regla por adelantado, el LLM se adapta a la variación y la ambigüedad en los datos reales.

Por eso, las apps LLM se usan comúnmente en situaciones como estas:

• Leer emails entrantes y redactar o derivar respuestas.
• Resumir documentos largos, reportes o conversaciones.
• Clasificar mensajes, tickets o solicitudes según su intención.
• Responder preguntas frecuentes usando contenido existente.
• Decidir el siguiente paso en un flujo de trabajo, como una escalación o un seguimiento.

Cómo funcionan juntos la automatización con IA y las apps LLM

La automatización con IA y las apps LLM cumplen funciones diferentes, pero funcionan mejor como un solo sistema. La automatización por sí sola sigue caminos fijos y no puede adaptarse cuando los inputs varían. Las apps LLM agregan flexibilidad, permitiendo que los flujos de trabajo cambien de dirección según el contexto. Juntas, permiten que los sistemas manejen situaciones reales en vez de procesos rígidos basados en reglas.

La app LLM se encarga de entender y tomar decisiones. Analiza la información entrante, como un mensaje o una solicitud, y determina qué significa y qué debería ocurrir a continuación. La capa de automatización se encarga de la ejecución. Toma esa decisión y realiza las acciones necesarias en diferentes herramientas y sistemas.

En un flujo de trabajo típico, algo dispara el proceso, como un email o una respuesta a un formulario. La app LLM analiza el contenido y lo clasifica, por ejemplo, identificando si es una solicitud de soporte, una consulta de ventas o una tarea interna. De acuerdo con ese resultado, la plataforma de automatización deriva el elemento, actualiza registros, envía notificaciones o inicia flujos de trabajo de seguimiento.

Bloques fundamentales de las apps LLM

Una app LLM no es una sola pieza de software. Es un sistema compuesto por varias partes que trabajan juntas, cada una encargada de una tarea específica. Entender estos componentes facilita ver cómo funcionan las apps LLM dentro de flujos de trabajo de automatización reales.

Cuando se combinan, estos bloques permiten que el software trabaje con texto, tome decisiones e interactúe con otras herramientas, en lugar de solo seguir reglas fijas. Veamos los bloques fundamentales de este sistema:

Modelos

El modelo es el componente de una app LLM que procesa el lenguaje y genera resultados.

Cuando un email, mensaje o solicitud entra en una app LLM, el modelo lo lee y produce una salida. Esa salida puede ser una respuesta escrita, una etiqueta de clasificación o datos estructurados que otro sistema pueda usar. El modelo no sabe de dónde viene la información ni qué pasará después. Su enfoque es únicamente entender y responder.

Se utilizan modelos distintos según el tipo de tarea:

• GPT-4.1/GPT-5.1 se usa para tareas generales como escribir respuestas, analizar texto o clasificar solicitudes.
• Claude 3.5 es mejor cuando se trabaja con documentos largos o cuando la claridad y la estructura son importantes.
• Gemini se utiliza para trabajar en entornos basados en servicios y herramientas de Google.
• Modelos locales como Llama 3 o Mistral funcionan en infraestructura privada y normalmente se eligen cuando los datos deben permanecer internos o se requiere mayor control de costos.

Prompts

El prompting es el sistema de control dentro de una app LLM. En vez de escribir código o árboles de decisión, describes la tarea en un lenguaje claro. Esto incluye lo que la IA debe generar, cómo debe comportarse y qué límites debe seguir. Esas instrucciones moldean cómo piensa y responde el modelo. Así, una IA de uso general se convierte en una herramienta que realiza una tarea específica de forma fiable en un flujo de trabajo.

El prompting es importante porque la automatización depende de la repetibilidad. Prompts claros y bien definidos ayudan a que el modelo produzca resultados consistentes en vez de variaciones impredecibles.

Recuperación (RAG)

La recuperación, conocida normalmente como RAG (retrieval-augmented generation), permite que una app LLM responda preguntas usando datos externos. Antes de que el modelo genere una respuesta, el sistema busca información relevante en contenido almacenado y la suministra como contexto.

Esto se implementa comúnmente usando bases de datos vectoriales como Pinecone, Weaviate o Qdrant. Estos sistemas almacenan información basada en el significado más que en las palabras exactas. Se utilizan embeddings para comparar la intención de una pregunta con el contenido almacenado y recuperar los fragmentos más relevantes.

RAG suele usarse en asistentes de bases de conocimiento, herramientas de investigación y copilotos internos donde las respuestas deben fundamentarse en documentos o datos específicos de la empresa. Cuando las respuestas no dependen de información privada o cambiante, puede que la recuperación no sea necesaria.

Acciones y uso de herramientas

Las herramientas permiten que una app LLM convierta decisiones en acciones reales dentro de otro software.

El modelo de lenguaje puede leer un email, entender una solicitud o decidir qué debería ocurrir después. No puede enviar mensajes directamente, actualizar registros ni iniciar flujos de trabajo. En su lugar, genera una instrucción estructurada que indica al sistema qué herramienta usar y qué hacer.

Por ejemplo, después de analizar una solicitud de soporte, el modelo podría decidir que hay que crear un ticket y notificar a facturación. Produce esa decisión en un formato como JSON, y la herramienta conectada o la API ejecuta la acción en sistemas como un CRM, mesa de ayuda, base de datos o plataforma de mensajería.

Esta separación hace que las apps LLM sean prácticas para la automatización en el mundo real. El modelo se encarga del entendimiento y el razonamiento, mientras que las herramientas ejecutan las acciones. Al conectar LLMs con APIs y plataformas de automatización, una app LLM puede ir más allá de generar texto y empezar a ejecutar flujos de trabajo, actualizar sistemas y activar procesos de negocio de forma automática.

Agentes

Se usan agentes cuando una tarea implica más de una decisión. En vez de producir una sola respuesta y detenerse, un agente resuelve una tarea paso a paso. Cada paso depende del resultado del anterior, permitiendo que el flujo de trabajo se adapte conforme aparece nueva información. Este enfoque es útil para tareas que requieren planificación, comprobar condiciones o realizar acciones de seguimiento.

Algunos agentes siguen una secuencia fija y están muy controlados, mientras que otros son más flexibles y pueden decidir qué paso tomar a continuación. Herramientas como Make AI Agents o LangGraph gestionan este comportamiento en flujos de trabajo más complejos. Los equipos introducen agentes solo cuando la automatización simple ya no es suficiente. Esto se debe a que, si bien los agentes añaden potencia, también aumentan la complejidad.

Capa front-end/app

La capa front-end define cómo interactúan las personas con la app LLM. Puede ser una interfaz web, una ventana de chat, un bot en Slack, una extensión de navegador o una función incrustada en un producto SaaS existente. El front-end se encarga de recopilar input y mostrar resultados, pero no realiza ningún razonamiento ni toma de decisiones por sí mismo. Su papel es simplemente actuar como punto de entrada y salida entre los usuarios y el sistema impulsado por LLM.

Automatización de backend

La automatización de backend conecta todo lo que sucede detrás de escena. Gestiona los flujos de trabajo, mueve datos entre herramientas y asegura que las acciones ocurran en el orden correcto. Plataformas como Make, n8n y Zapier se usan habitualmente para manejar esta orquestación.

Esta capa es la que convierte decisiones en resultados. Cuando la app LLM decide qué debería pasar después, la automatización de backend actualiza los sistemas correctos, notifica a las personas adecuadas y desencadena automáticamente procesos de seguimiento.

Maneras prácticas de crear apps LLM

No hay una única forma “correcta” de crear una app LLM. El enfoque que deberías usar depende de cuánto control necesitas, de la complejidad del flujo de trabajo y de qué tan cómodo estás con las herramientas técnicas.

La mayoría de las apps LLM siguen uno de tres enfoques: herramientas no-code o low-code, frameworks para desarrolladores, o una combinación de ambos.

Herramientas no-code/low-code

Las herramientas no-code y low-code son la manera más sencilla de crear flujos de trabajo impulsados por LLM. Te permiten conectar modelos de lenguaje con sistemas reales como correo electrónico, bases de datos y plataformas de mensajería, sin tener que escribir mucho código.

Estas herramientas pueden automatizar tareas cotidianas, crear herramientas internas y lanzar aplicaciones simples con IA rápidamente. La mayor parte de la lógica se crea de forma visual, mientras el LLM se encarga de la comprensión y la toma de decisiones. Por ejemplo, la automatización con IA se usa mucho para gestionar flujos de trabajo repetitivos de contenido, como programar y publicar publicaciones en varias plataformas de redes sociales.

Algunas herramientas potentes incluyen:

• Gumloop: Se enfoca en flujos de trabajo y agentes de IA. Puedes usarla para crear automatizaciones de varios pasos donde un LLM analiza el input y decide qué debería ocurrir después. (Consulta nuestra Reseña de Gumloop para saber más.)
• Make: Una plataforma de automatización visual que soporta agentes de IA, solicitudes HTTP y lógica de flujos de trabajo complejos. Puede orquestar acciones entre varias herramientas después de que un LLM toma una decisión. (Consulta nuestra Reseña de Make para saber más.)
• Zapier: Se usa para activar acciones con base en eventos como nuevos emails o envíos de formularios. Funciona mejor para flujos de trabajo más simples, donde la salida de la IA se sigue de acciones directas.
• Pipedream: Combina automatización con JavaScript ligero y funciones serverless. Es una buena elección si necesitas más flexibilidad sin gestionar toda la infraestructura backend.
• Voiceflow: Diseñada para crear aplicaciones basadas en chat, como asistentes conversacionales o experiencias de chat guiadas.
• Vapi: Enfocada en aplicaciones basadas en voz, permitiendo usar LLMs en llamadas telefónicas o asistentes de voz, con automatización para gestionar las acciones de seguimiento. (Obtén más detalles en nuestra Reseña de Vapi.)

Frameworks para desarrolladores

Los desarrolladores usan frameworks para crear apps LLM cuando necesitan más control sobre la lógica, el manejo de datos o el comportamiento del sistema. Estos frameworks requieren escribir código, pero ofrecen una personalización más profunda, mejor escalabilidad e integración más ajustada con sistemas existentes.

Esta opción se usa comúnmente al construir apps LLM para producción, crear APIs personalizadas o incrustar IA directamente en productos en vez de ejecutarla solo dentro de herramientas de automatización.

Los frameworks brindan flexibilidad y precisión, pero requieren más configuración, pruebas y mantenimiento continuo en comparación con herramientas no-code o low-code. Algunas frameworks y herramientas populares incluyen:

• LangChain/LangGraph: Sirven para estructurar prompts, gestionar contexto y memoria, conectar herramientas y construir flujos de trabajo tipo agente. Es una excelente elección cuando los flujos de trabajo incluyen múltiples pasos, lógica ramificada o procesos de larga duración.
• LlamaIndex: Se enfoca en conectar LLMs a fuentes de datos. Se usa en aplicaciones basadas en recuperación que dependen mucho de documentos, bases de datos o información estructurada.
• FastAPI: Se utiliza para exponer la lógica LLM mediante APIs. Esto permite que las apps LLM sean accesibles para aplicaciones web, móviles u otros servicios backend de forma controlada y escalable.
• Supabase/Firebase: Proveen bases de datos, autenticación y almacenamiento. Son muy usados para gestionar datos de usuarios, estado de la aplicación e historial de conversaciones en aplicaciones impulsadas por LLM.
• Pipelines RAG personalizados: Se crean cuando la recuperación necesita adaptarse a fuentes de datos específicas, restricciones de rendimiento o requisitos de seguridad. Esta configuración ofrece control total sobre cómo se indexan, recuperan y entregan los datos al modelo.

Enfoque híbrido

Muchas apps LLM del mundo real usan un enfoque híbrido que combina herramientas visuales con código personalizado. Esta configuración permite a los equipos avanzar rápido, manteniendo al mismo tiempo el control sobre las partes más importantes del sistema.

En lugar de forzar todo dentro de una sola plataforma, cada capa se gestiona con la herramienta más adecuada. Las herramientas visuales se encargan de la orquestación e integraciones, mientras que el código se usa donde se necesita más flexibilidad o precisión.

Este enfoque funciona bien cuando diferentes partes del sistema requieren distintas soluciones. Las herramientas visuales simplifican la integración y gestión de flujos de trabajo, mientras que el código personalizado maneja la lógica de IA y el manejo de datos más complejos. Un esquema híbrido suele verse así:

• El front-end se construye usando herramientas como Webflow o Bubble.
• La lógica de IA se gestiona con LangChain, donde se manejan prompts, contexto y decisiones.
• Las automatizaciones se orquestan con Make, que conecta las decisiones del LLM con los sistemas reales.
• El almacenamiento de datos se administra con Supabase, encargándose de los datos de usuario y el estado de la aplicación.
• Los embeddings y la recuperación los maneja Pinecone, permitiendo que la app trabaje con documentos y conocimiento interno.

Costos de apps LLM y comparación de herramientas

Los costos de las apps LLM dependen del uso y las herramientas que se utilicen. La tabla a continuación desglosa las principales áreas de costos y los puntos de partida típicos.

Consejos para mantener los costos bajos

Muchas herramientas para crear apps LLM ofrecen planes gratuitos o pruebas gratis. Estas opciones suelen ser suficientes para probar ideas, crear prototipos o ejecutar flujos de trabajo internos de bajo volumen antes de pasar a planes de pago. Aquí tienes algunos consejos para ayudarte a ahorrar dinero:

• Empieza con modelos más pequeños o de uso general. La mayoría de los flujos de trabajo no necesita los modelos más avanzados. Los modelos más pequeños pueden encargarse de tareas como clasificación, resumen y derivación a un costo mucho menor.
• Mantén los prompts cortos y enfocados. Instrucciones largas o repetitivas aumentan el uso de tokens sin mejorar necesariamente los resultados. Esto incrementa directamente los costos del modelo.
• Evita agentes de varios pasos al principio. Cada paso adicional suele significar más llamadas al modelo y un mayor uso. Los flujos de trabajo simples son más económicos y fáciles de mantener.
• Usa recuperación solo cuando aporte valor real. Si tu app no depende de datos privados o que cambian frecuentemente, puede que una base de datos vectorial no sea necesaria.
• Haz caché de salidas repetidas siempre que puedas. Así evitas pagar varias veces por las mismas respuestas en flujos de trabajo recurrentes.
• Revisa el uso con regularidad. Pequeñas ineficiencias pueden sumar rápido cuando los flujos de trabajo crecen, por lo que monitorizar el uso te ayuda a mantener los costos predecibles.

El futuro de la automatización y la creación de apps LLM

A medida que la automatización se vuelve más inteligente, equipos más pequeños podrán crear y operar sistemas que antes requerían grandes esfuerzos de ingeniería. Entender cómo encajan las apps LLM y la automatización desde ahora ayuda a los equipos a prepararse para flujos de trabajo más flexibles, eficientes y escalables a medida que su adopción sigue creciendo.