Un marc de treball de vuit passos per a la construcció d'agents d'IA funcionals ha emergit recentment de discussions entre desenvolupadors, amb l’objectiu de resoldre els desafiaments persistents en la creació de sistemes autònoms d’automatització del màrqueting. Aquesta metodologia, compartida fa un mes pel usuari de Reddit Icy_SwitchTech a la comunitat AgentsOfAI, ofereix orientacions pràctiques perquè les organitzacions implementin operacions de màrqueting impulsades per IA, evitant els errors més comuns. El marc va sorgir de les dificultats àmpliament experimentades pels màrquings en el desenvolupament d’agents d’IA, particularment la tendència a començar amb projectes massa ambitiosos i abstractes que sovint acaben en abandonament i malbaratament de recursos. En canvi, proposa començar per un problema molt concret —centrant-se en tasques específiques com reservar cites, monitoritzar portals d’ofertes de feina o resumir correus no llegits— per simplificar el disseny i el diagnòstic. Els passos clau inclouen una selecció acurada del model base, prioritzant models grans de llenguatge ja existent com GPT, Claude, Gemini o opcions de codi obert com LLaMA i Mistral, evitant de moment entrenar models personalitzats. Enfatitzar el raonament i les sortides estructurades assegura la funcionalitat fonamental de l’agent. De manera crucial, la metodologia destaca la integració d’eines externes — un aspecte sovint passat per alt. Perquè els agents funcionin de veritat, calen capacitats que van més enllà de la interacció amb un xatbot, com la raspadura web (via Playwright o Puppeteer), la gestió d’emails (a través d’APIs de Gmail o Outlook), la integració amb calendaris, i operacions amb fitxers com el processament de PDFs. Un flux de treball de esquelet segueix un patró de bucles: processar la informació de l’usuari, interpretar les instruccions del model mitjançant prompts, determinar els propers passos, executar les eines necessàries, integrar els resultats i continuar fins completar la tasca. Aquest cicle de model a eina a resultat impulsa l’operativitat de l’agent. El disseny de la memòria s’aborda amb precaució; inicialment, es prefereix gestionar el context a molt curt termini pels missatges més recents, mentre que la memòria persistent utilitza bases de dades o fitxers JSON abans d’introduir bases de dades vectorials complexes. Les interfícies comencen amb entorns de línia d’ordres senzills per a proves i poden evolucionar cap a panells web (amb Flask, FastAPI o Next. js), integracions amb Slack o Discord, o scripts executables pensats per a la utilitat pràctica. És essencial un refino iteratiu; cal assumir que la funcionalitat perfecta en el llançament no és realista. La execució de tasques en entorns reals exposa falles, que permeten corregir i permeten múltiples cicles de desenvolupament per aconseguir fiabilitat. La metodologia també fa èmfasi en la gestió de l’abast per evitar una sobrecarrega de funcions — recomanant especialitzar els agents (per exemple, només per reservar cites) per augmentar-ne l’eficàcia. La retroalimentació de la comunitat vincula aquest marc als principis tradicionals de l’enginyeria de programari adaptats a l’IA, tot reconeixent els desafiaments únics de la no-determinisme, la programació basada en prompts i els contractes de les eines que sovint no tenen paral·lel en la formació clàssica. Les consideracions avançades inclouen planificar accions múltiples en diverses fases, registrar de manera bàsica entrades, sortides i ús d’eines, i mantenir memòria de curt termini entre passos per evitar pèrdua de dades a mig procés.

Proteccions per a la producció inclouen contractes d’agents ben definits, validacions d’entrada i sortida, pressupostos dels recursos, temps d’espera i reintents, triggers d’intervenció humana, i monitoratge de costos i latència. Els històrics de les tasques s’emmagatzemen externament, en comptes de confiar en un context infinitament en memòria. Els protocols de proves utilitzen “suits d’assaig daurada” amb tasques de respostes conegudes per detectar regressions i validar l’eficiència amb cada actualització. Aquest marc respon a un creixent enfocament empresarial cap a l’automatització de màrqueting. Els informes del sector mostren que la IA agentitzada — sistemes autònoms que gestionen fluxos de treball complexos — està atraient inversions importants, amb 1. 100 milions de dòlars en finançament de capital en 2024 i un augment del 985% en ofertes de feina en un any. Les aplicacions inclouen operacions de màrqueting: l’Agent Orquestrador de la plataforma Experience d’Adobe (llançat al setembre de 2025) permet planificar agents de múltiples passos i perfeccionar respostes, mentre que la IA agentitzada d’Amazon (també de setembre de 2025) automatzia la gestió del mercat, l’optimització d’inventaris i les campanyes publicitàries sota supervisió del venedor. Els professionals de màrqueting han de compaginar l’eficiència de l’automatització amb un control humà estratègic, desenvolupar estratègies de dades pròpies per a la personalització per IA, i establir estàndards responsables. La IA agentitzada també amenaça els models tradicionals de publicitat programàtica, ja que automatzia configuració, segmentació i optimització de campanyes — àrees de gran complexitat tècnica. Les eines d’anàlisi de màrqueting incorporen capes d’IA conversacional per interactuar directament amb les dades i gestionar fluxos de treball automatitzats, reforçant la tendència cap a la adopció d’IA. L’estudi d’IAB Europe revela que el 85% de les empreses europees ja fan servir eines d’IA en màrqueting, principalment per a la generació de contingut i informes. L’esforç formatiu fa front als reptes de la implementació, amb un 60% de les empreses que ofereixen formació en IA i un fort interès per guies estàndard. L’transformació operativa ja està en marxa; les agències preveuen incrementar un 83% la cartera de clients entre gerents, gràcies a la automatisació. Diversos casos d’estudi ressalten gràfiques de millora com una reducció del 90% en tasques de control de pressupost, o una creixement de l’80% en la configuració de campanyes — canviant l’atenció cap a la planificació estratègica i les relacions amb els clients. Aquest marc pràctic ofereix camins realistes cap a l’automatització de màrqueting basada en IA, sense la complexitat teòrica excessiva. El èxit depèn de una delimitació acurada, refins iteratius i un disseny de memòria pensat, que permetin desenvolupar agents especialitzats i fiables en un temps raonable, evitant errors per sobrepassar els límits. La seva evolució, liderada per la comunitat, reflecteix la creixent maduresa de la indústria, amb prioritat en objectius d’automatització mesurables, amb un impacte operatiu immediat i capacitat fonamental per a futurs desenvolupaments.