La IA no-code está revolucionando a los equipos del mercado medio al permitirles construir soluciones inteligentes sin depender de desarrolladores ni largos ciclos de programación. Con plataformas como nemo, las empresas pueden crear agentes de IA visuales, autónomos y prácticos mediante simples flujos de arrastrar y soltar, acelerando la innovación, reduciendo costos y empoderando a sus equipos para resolver problemas reales con agilidad.

La IA no-code está transformando la manera en que los equipos del mercado medio construyen soluciones inteligentes. En lugar de depender de ciclos largos y costosos de desarrollo, plataformas como nemo permiten crear agentes de IA visuales, autónomos y prácticos con solo arrastrar y soltar, sin necesidad de programar.

Crear un agente en nemo implica definir su rol y personalidad, elegir un modelo generativo (LLM), un modelo de embedding y ajustar su nivel de creatividad. Estas configuraciones son flexibles y se pueden probar y ajustar con ayuda de Aura antes de lanzar el agente.

El entrenamiento en nemo consiste en cargar información clara y relevante (documentos, FAQs, páginas web, perfiles de empresa) que el agente usará como base de conocimiento. El proceso incluye definir qué debe saber, organizar materiales, subirlos a la plataforma, marcar límites y probar respuestas. Mantener los contenidos actualizados garantiza un agente preciso y útil.

En nemo, tu agente de IA no es solo un bot: es un miembro completo de tu equipo. Su personalidad y tono definen cómo es percibido, si genera confianza y cómo encaja con tu marca. El proceso implica establecer su rol, estilo de comunicación, límites y lineamientos de marca, utilizando plantillas y ajustes iterativos. El objetivo: crear un agente claro, humano y coherente, que haga sentir a tus usuarios escuchados y respaldados.

RAG (Recuperación-Generación Aumentada) permite que una IA consulte tus propios documentos y datos antes de responder, evitando errores y “alucinaciones”. En Nemo, el RAG trabaja solo con la información que le proporcionas —manuales, bases de conocimiento, políticas— para dar respuestas precisas, seguras y citadas. Con el apoyo del agente Aura, puedes elegir el mejor modelo para tu contenido sin conocimientos técnicos, aprovechando todo tu conocimiento interno de forma eficie

En un mundo saturado de promesas exageradas sobre la IA, nemo se presenta como una solución realista para crear agentes conversacionales que resuelvan problemas concretos sin complicaciones técnicas. Ayuda a empresas a organizar y explicar información, apoyar a equipos no expertos en IA y atender preguntas repetitivas de forma eficiente. Con ejemplos en múltiples industrias, Nemo deja claro lo que hace —y lo que no—, priorizando utilidad, aprendizaje y resultados medibles.

Si eres nuevo en nemo, identifica quién usará tu agente de IA y qué tarea cumplirá; empieza con uno enfocado (atención al cliente, ventas, marketing, RR.HH. o soporte interno) para medir resultados y luego escalar.

Elegir el modelo de lenguaje ideal para un agente de IA puede ser tan confuso como enfrentarse a decenas de opciones en un pasillo de supermercado. Aura es la asistente conversacional creada para simplificar esa decisión, guiando en la elección entre ChatGPT, Claude o Perplexity según necesidades como velocidad, precisión, costos y privacidad. Más que tecnología, se enfoca en potenciar las capacidades humanas, con Aura y Nemo como aliados en cada etapa de construcción del age

“nemo” es una IA diseñada para crear y optimizar agentes adaptados a cada empresa, trabajando junto a “Aura” para guiar el proceso. Potencia, pero no sustituye, el criterio humano; se entrena con datos internos, prioriza la seguridad y ayuda a automatizar tareas, ahorrar tiempo y acelerar proyectos.

El texto promueve una visión de la tecnología inspirada en el retrofuturismo, donde la innovación mantiene a las personas en el centro. Más que las máquinas, lo que importa es el espíritu humano: la curiosidad, los principios y la libertad, usando la IA como una herramienta para crear y decidir en nuestros propios términos.