Kaggle y Google entrenan a 1.5M en agentes de IA | Keryc
Kaggle y Google llevaron a la práctica lo que muchos llaman el siguiente paso de la IA: agentes que no solo conversan, sino que razonan, planifican y actúan. ¿Te imaginas una clase online que combina teoría, notebooks y proyectos reales con más de 1.5 millones de participantes? Eso fue exactamente lo que pasó en el 5-Day AI Agents Intensive.
Qué cubrió el intensivo
El curso avanzó sobre los cimientos del anterior intensivo de GenAI y se centró en las realidades prácticas de los AI agents. No era solo teoría: hubo sesiones técnicas con líderes de Google, Cohere, Reified y NVIDIA, y una fuerte orientación hacia decisiones arquitectónicas y mejores prácticas para producción.
Cómo funcionan los agentes: modelado de razonamiento, planificación y ejecución de acciones.
Integración de LLM con herramientas externas y orquestadores para ejecutar tareas del mundo real.
Patrones arquitectónicos para agentes monolíticos y .
multi-agent
El objetivo fue claro: enseñar cómo pasar de un prototipo conversacional a sistemas que toman decisiones, manejan estado y trabajan con APIs o entornos simulados.
Datos de alcance y participación
El impacto fue enorme y medible. Algunas cifras relevantes:
1.5 millones de aprendices en total.
160,000 participantes activos en el Discord de Kaggle.
2 millones de vistas en los whitepapers del curso.
3.3 millones de vistas en los notebooks técnicos.
Más de 11,000 propuestas de proyectos capstone.
Estas métricas no solo muestran curiosidad, muestran una comunidad lista para construir soluciones reales.
Aspectos técnicos relevantes para desarrolladores
Si eres desarrollador o ingeniero, aquí están las partes prácticas que más importan.
Núcleo del agente
Muchos equipos usan un LLM como motor de razonamiento y planificación. La clave es cómo lo conectas con herramientas: ejecuciones de código, consultas a bases de datos, APIs externas y controladores de entorno.
En términos técnicos, verás arquitecturas que combinan prompt engineering, memoria a corto y largo plazo, y mecanismos de verificación para reducir errores de alucinación.
Orquestación y estado
Los agentes requieren control de flujo: decidir cuándo planificar, cuándo ejecutar y cómo manejar fallos.
Se usan colas de tareas, contenedores ligeros y servicios serverless para aislar herramientas y reducir latencia.
Evaluación y métricas
Evaluar un agente no es solo PPL o exactitud. Se usan métricas de tasa de éxito en tareas, costo computacional, latencia de inferencia y evaluación humana por calidad de la acción.
Para sistemas multi-agente, aparecen métricas de coordinación y robustez ante fallos parciales.
Seguridad y control
Validación de outputs, límites de permisos para herramientas y políticas de auditoría son imprescindibles antes de poner agentes en producción.
Tests end to end que simulan entornos reales ayudan a comprobar estabilidad.
Ejemplos concretos de proyectos y aplicaciones
Los capstones mostraron la diversidad de usos:
Flujos de trabajo automatizados para análisis de datos, donde un agente lee un dataset, sugiere transformaciones y genera visualizaciones en un notebook.
Sistemas de múltiples agentes que coordinan tareas en simulaciones de logística o respuesta ante emergencias.
¿Te interesa empezar con algo práctico? Un proyecto inicial puede ser un agente que automatice limpieza y análisis exploratorio de un dataset en Kaggle, usando un LLM para generar código y ejecutarlo en un entorno controlado.
Cómo aplicar lo aprendido ahora mismo
Revisa los notebooks del intensivo para ver patrones de implementación y pruebas reproducibles.
Usa el Kaggle Learn Guide que transformó todo el contenido del curso para practicar paso a paso.
Únete al Discord para colaborar: la comunidad fue clave para formar equipos y lanzar proyectos.
Empieza con un piloto pequeño: define una tarea clara, limita el acceso a herramientas y mide éxito con criterios simples.
Qué retos persisten
Los agentes prometen mucho, pero todavía hay desafíos técnicos reales:
Reducción de alucinaciones al ejecutar acciones reales.
Manejo eficiente de estado y memoria en interacciones largas.
Escalado con latencia y costo controlados en producción.
Diseño de evaluaciones que reflejen desempeño en condiciones del mundo real.
Mirando hacia 2026
Kaggle y Google ya planean repetir la experiencia en 2026. Mientras tanto, la comunidad puede seguir perfeccionando habilidades en competencias de Kaggle y en los notebooks públicos. La gran lección es que la adopción masiva no es solo curiosidad: es capacidad para construir y validar soluciones a escala.
Aprender haciendo fue el mantra del intensivo. Si participaste, tu trabajo suma a una base global de prácticas y patrones. Si aún no lo hiciste, el material está disponible para que empieces hoy mismo.
