Limitaciones del agente de IA y resolución de problemas

TL;DR

Los agentes de IA tienen limitaciones clave: no pueden eliminar ítems, editar descripciones, acceder a adjuntos, datos externos ni métricas de carga de trabajo, y son poco fiables con las matemáticas. Su comportamiento es no determinista y se limita al alcance asignado. Para solucionar problemas: asegúrate de que el agente esté activado y mencionado con @ en una ubicación, verifica que los activadores coincidan con los eventos reales, revisa el Panel de actividad para ver el razonamiento de la IA, haz pruebas en el Playground y enumera a los miembros del equipo por nombre para asignaciones precisas. Ten en cuenta los límites en correo electrónico, Slack, Teams, subelementos (máx. 1.000) y campos de fecha/hora.

• Descripción general
• Limitaciones de comportamiento
• Acciones que los agentes de IA no pueden realizar
• Datos a los que los agentes de IA no pueden acceder
• Referencia de límites consolidados
• Árbol de decisiones para la resolución de problemas
• ¿Qué sigue?

Descripción general

Este artículo recopila las limitaciones conocidas de los agentes de IA y ofrece una guía de solución de problemas para ayudarte a resolver incidencias habituales.

Limitaciones de comportamiento

Acciones que los agentes de IA no pueden realizar

• Eliminar elementos
• Cambiar las descripciones de tareas/proyectos

Datos a los que los agentes de IA no pueden acceder

• Métricas de carga de trabajo de usuarios: los agentes pueden contar las tareas asignadas pero no pueden acceder a datos de planificación de capacidad ni programación.
• Esfuerzo: como solución alternativa, crea un campo personalizado de fórmula que haga referencia al valor de Esfuerzo y haz que tu agente lea ese campo en su lugar.
• Adjuntos (PDF, imágenes, documentos)
• Fuentes de datos externas (bases de conocimiento, Google Docs, SharePoint, API externas)
• Datos fuera del alcance asignado del espacio

Referencia de límites consolidados

Árbol de decisiones para la resolución de problemas

Si tu agente de IA no responde:

1. ¿El agente está activado en la configuración del espacio?
2. ¿Se ha asignado el agente a una ubicación? Crear un agente no es suficiente: debes mencionarlo con @ en la carpeta, proyecto o tarea de destino.
3. ¿El activador coincide con lo que sucedió? Por ejemplo, si el activador es "Estado cambiado" pero el usuario cambió un campo personalizado, el agente no se ejecutará.
4. Para los activadores basados en fecha, comprueba que el campo de fecha tenga un valor y que la programación del activador sea correcta.

Si tu agente de IA toma decisiones incorrectas:

1. Revisa el dashboard de actividad y lee el razonamiento de la IA para entender cómo llegó el agente a su conclusión.
2. Prueba en el espacio de pruebas con el elemento real que produjo el resultado incorrecto.
3. Haz que tus instrucciones sean más específicas: añade reglas explícitas, ejemplos y comportamientos de reserva.
4. Si el agente confunde elementos con nombres parecidos (p. ej., "Fase 1" y "Fase 2"), divídelos en acciones separadas.

Si la asignación parece aleatoria o incorrecta:

1. Asegúrate de que tu prompt enumere a los miembros del equipo por nombre: los agentes no siempre pueden buscar grupos de usuarios o atributos de perfil.
2. Comprueba que los nombres estén escritos correctamente.
3. Incluye lógica de reserva para los casos en que nadie cumpla tus criterios.
4. Recuerda que los agentes pueden contar las tareas asignadas pero no pueden acceder a datos de carga de trabajo o programación.

¿Qué sigue?

• AI generativa