En resumen
- Los ocho términos de IA que hoy importan para el marketing de una pyme son agente, harness, bucle, MCP, skill, computer use, GEO y AGI: los seis primeros describen una IA que trabaja sobre tus herramientas, el séptimo cómo conseguir que te cite en sus respuestas y el último un objetivo que todavía no tiene una definición compartida.
- Un agente es un modelo de lenguaje que usa herramientas en un bucle, guiado por los resultados que obtiene (Anthropic, 2024).
- MCP es el estándar abierto, presentado por Anthropic el 25 de noviembre de 2024, con el que una IA se conecta a datos y programas externos: la documentación lo compara con un puerto USB-C.
- GEO significa optimizar los contenidos para las respuestas de ChatGPT, Gemini y Perplexity; el estudio de Princeton que le dio nombre mide hasta un 40% más de visibilidad (Aggarwal et al., KDD 2024).
- Para decidir no hace falta la jerga: hace falta saber cuáles de estas cosas ya saben hacer tu web, tus datos y tu agencia.
Los términos de IA que hoy afectan al marketing de una pyme son ocho: agente, harness, bucle, MCP, skill, computer use, GEO y AGI. Los seis primeros explican cómo trabaja una IA dentro de tus herramientas, GEO cómo conseguir que te cite en sus respuestas y AGI una meta que todavía no tiene una definición compartida.
El 25 de noviembre de 2024 Anthropic publicó un protocolo con nombre de manual técnico, Model Context Protocol. Dos años después es la razón por la que el dueño de un negocio puede pedirle a Claude, con sus propias palabras, que actualice un artículo de su web y encontrarlo ya cambiado en línea.
Ese salto trae consigo un vocabulario nuevo. Las palabras llegan de los desarrolladores y de los hilos de LinkedIn, y aterrizan en las reuniones antes de que nadie las haya explicado. Aquí tienes las ocho que importan a quien hace marketing en una pyme, con una definición que puedes repetir a la primera y lo que cambia en tu trabajo.
¿Qué términos de IA importan para el marketing?
Son ocho y se dividen en tres grupos: cómo trabaja una IA (agente, harness, bucle, skill), cómo se conecta a tus herramientas (MCP, computer use) y cómo te encuentra quien la usa (GEO). La AGI va aparte, porque es un objetivo declarado más que una herramienta.
| Término | Definición en una línea | Qué cambia para el marketing |
|---|---|---|
| Agente | Un modelo que usa herramientas en un bucle y decide solo el paso siguiente | Tareas completas delegadas, con un control humano al final |
| Harness | El andamiaje de instrucciones, memoria y herramientas alrededor del modelo | La calidad depende de cómo está montado, además del modelo |
| Bucle | El ciclo de probar, mirar el resultado y corregir | Más vueltas exigen criterios claros sobre cuándo parar |
| MCP | El estándar que conecta una IA con datos y programas externos | La web, el CRM y los informes quedan al alcance del asistente |
| Skill | Una carpeta de instrucciones y scripts que la IA carga cuando la necesita | El método de la empresa se escribe una vez y se reutiliza |
| Computer use | La IA mira la pantalla, mueve el cursor y escribe | Trabajo en programas sin conexiones, todavía experimental |
| GEO (o AEO) | Optimizar los contenidos para las respuestas de la IA | Un nuevo escaparate que medir junto a Google |
| AGI | Una IA tan general como una persona en muchas tareas | Ninguna decisión de presupuesto depende hoy de ella |
¿Qué es un agente de IA?
Un agente de IA es un modelo de lenguaje que usa herramientas en un bucle, guiado por los resultados que obtiene. La definición es de Anthropic, que en diciembre de 2024 distinguió dos cosas que en marketing se confunden a menudo: los flujos de trabajo, donde la IA sigue un recorrido escrito de antemano, y los agentes, donde es el modelo quien decide qué herramientas usar y en qué orden.
La diferencia importa cuando contratas un servicio. Un flujo de trabajo hace siempre lo mismo y se controla bien. Un agente se adapta, y precisamente por eso necesita reglas claras sobre lo que puede tocar. La propia Anthropic aconseja partir de la solución más sencilla y añadir autonomía solo cuando haga falta.
¿Qué son el harness y el bucle?
El harness es todo lo que rodea al modelo: instrucciones, memoria, herramientas, controles. En noviembre de 2025 el blog de ingeniería de Anthropic describió cómo lo construye para los agentes que trabajan durante mucho tiempo: un archivo de progreso donde el agente anota lo que ha hecho, una función cada vez, y pruebas hechas como las haría una persona con el navegador.
El bucle es el motor del agente: probar, mirar el resultado, corregir, volver a probar. Quien habla de «loop engineering» se refiere al diseño de estas vueltas, es decir, cuándo debe parar el agente, qué considera un buen resultado y cuándo pregunta a una persona.
Para ti la consecuencia es práctica. Dos proveedores con el mismo modelo pueden darte resultados muy distintos, porque cambia el andamiaje. Cuando evalúes una herramienta de IA, pregunta qué recuerda entre una sesión y otra, qué puede modificar y dónde queda constancia de lo que ha hecho.
¿Qué es MCP y por qué afecta a tu web?
MCP, Model Context Protocol, es un estándar abierto para conectar las aplicaciones de IA con sistemas externos: archivos, bases de datos, programas. La documentación oficial lo compara con un puerto USB-C: un único conector en lugar de un cable distinto para cada aparato. Hoy lo admiten, entre otros, Claude y ChatGPT.
Significa que el asistente que usas cada día puede leer y, si se lo permites, modificar tus herramientas. DeepCMS, la plataforma sobre la que construimos las webs de nuestros clientes, tiene acceso MCP: lo activas desde el panel, eliges si la IA solo puede leer o también escribir, y desde ahí pides los cambios con palabras. La IA trabaja sobre páginas, artículos, imágenes y solicitudes que llegan por los formularios; las plantillas y la configuración quedan fuera de su alcance, y cada escritura acaba en un registro que ves en la misma pantalla.
El registro es el detalle que hay que buscar en cualquier herramienta con MCP. Una IA que escribe en tu web tiene que dejar constancia de lo que ha cambiado.
¿Qué son las skills de la IA?
Una skill es una carpeta con instrucciones, scripts y materiales que la IA carga solo cuando la tarea lo requiere. Anthropic las presentó el 16 de octubre de 2025: el asistente repasa la lista de skills disponibles y abre solo la que necesita, así el resto no ocupa memoria.
En marketing una skill sirve para poner por escrito el método de una empresa. El tono de voz, las reglas sobre las fuentes, la estructura de un presupuesto, los controles antes de publicar: se escriben una vez y la IA los aplica cada vez, sin repetirlos en cada conversación. Quien ya tiene un manual de marca tiene media skill lista.
¿Qué es el computer use?
El computer use es la capacidad de una IA para usar un ordenador como una persona: mira la pantalla, mueve el cursor, hace clic y escribe. Anthropic lo presentó el 22 de octubre de 2024 como experimental, «a veces engorroso y propenso a errores», y aconsejó empezar por tareas de bajo riesgo.
Sirve cuando un programa no tiene conexiones, como un software de gestión antiguo o un portal sin API. Cuando la conexión existe, MCP es el camino más fiable: la IA llama a una función concreta en lugar de buscar un botón en la pantalla.
¿Qué son GEO y AEO?
GEO, Generative Engine Optimization, es el conjunto de técnicas para que una web aparezca en las respuestas de los motores generativos como ChatGPT, Gemini y Perplexity. AEO, Answer Engine Optimization, designa lo mismo con otra etiqueta. El nombre GEO procede de un estudio de Princeton y colaboradores, presentado en KDD 2024, que mide hasta un 40% más de visibilidad con contenidos que citan fuentes, aportan estadísticas e incluyen citas de expertos.
El mismo estudio incluye una advertencia que se cita poco: en las webs que ya ocupan el primer puesto, algunas de estas técnicas empeoraron la visibilidad. Y Google dice que, para sus funciones de IA, valen las buenas prácticas SEO de siempre, sin requisitos adicionales ni optimizaciones especiales. Lo contamos en nuestra guía para aparecer en ChatGPT, Perplexity y Gemini.
Lo que de verdad importa es medir. La vista GEO de Deep Intelligence plantea con regularidad las preguntas de tu mercado a ChatGPT, Gemini y Perplexity, muestra cuántas veces apareces, motor por motor, y a quién citan en tu lugar. Al lado están Search Console, campañas, redes sociales, newsletter y prensa, así la presencia en las respuestas de la IA se lee junto con todo lo demás. Virtual CMO lee esos datos y propone la siguiente decisión, con el motivo escrito al lado.
¿Qué se entiende por AGI?
AGI, Artificial General Intelligence, designa una IA capaz de desenvolverse en una amplia gama de tareas al menos tan bien como una persona. No existe una definición única: en 2023 un grupo de investigadores de Google DeepMind propuso medirla por niveles, cruzando lo bueno que es un sistema con el número de tareas distintas que sabe afrontar.
Para quien decide un presupuesto de marketing, la AGI no es una partida de gasto. Las herramientas que cambian el trabajo hoy son las otras siete de esta lista.
¿Por dónde empieza una pyme?
Empieza por tres preguntas a tu proveedor. ¿Mi web tiene acceso MCP, con permisos y registro de cambios? ¿Sé cuántas veces me citan las IA y a quién citan en mi lugar? ¿Nuestro método está escrito de forma que una IA pueda seguirlo? Si las respuestas son tres noes, ya sabes por dónde empezar.
Preguntas frecuentes
¿Qué diferencia hay entre un chatbot y un agente de IA?
Un chatbot responde a una pregunta cada vez. Un agente usa herramientas en un bucle y decide solo el paso siguiente hasta cerrar la tarea.
¿Es seguro conectar MCP a la web de la empresa?
Depende de cómo esté montado: hacen falta permisos separados de lectura y escritura, un perímetro claro de lo que la IA puede tocar y un registro de cambios.
¿El GEO sustituye al SEO?
No. Google afirma que las buenas prácticas SEO siguen siendo válidas también para sus funciones de IA, así que el SEO sigue siendo la base y el GEO añade la medición de las citas en las respuestas de la IA.
¿AEO y GEO son lo mismo?
En el uso actual, sí: ambos designan la optimización de los contenidos para las respuestas de los motores generativos.
¿Está listo el computer use para el trabajo diario?
Anthropic lo presentó como experimental y recomienda tareas de bajo riesgo. Donde existe una conexión directa, MCP es más fiable.
Fuentes
- Anthropic, Building effective agents, 19 de diciembre de 2024.
- Anthropic, Effective harnesses for long-running agents, 26 de noviembre de 2025.
- Anthropic, Introducing the Model Context Protocol, 25 de noviembre de 2024.
- Model Context Protocol, What is MCP?, documentación leída el 9 de octubre de 2026.
- Anthropic, Agent Skills, 16 de octubre de 2025.
- Anthropic, Computer use, 22 de octubre de 2024.
- Aggarwal et al., GEO: Generative Engine Optimization, KDD 2024.
- Google Search Central, AI features and your website.
- Morris et al., Levels of AGI, Google DeepMind, ICML 2024.
PS: las imágenes de este artículo se han generado con inteligencia artificial.