El agente de IA (AI Agent) está pasando de ser un concepto técnico a una aplicación de uso generalizado, cuya capacidad principal reside en comprender objetivos complejos, planificar de forma autónoma y utilizar herramientas para completar tareas. Ante las barreras de acceso a productos extranjeros, empresas chinas como Baidu, Alibaba, Tencent y Moonshot AI (Yuezhi Anmian) han lanzado sucesivamente sus productos de agentes inteligentes de propósito general. Esta evaluación selecciona cuatro productos representativos —Baidu Dazi, Ali QoderWork, Tencent WorkBuddy y Kimi Work— para una comparación horizontal de sus capacidades, simulando el flujo de trabajo real de un profesional de los nuevos medios.

Procesamiento de información y planificación de temas: las diferencias en inteligencia comienzan a notarse

La recopilación de información y la selección de temas son el punto de partida de la creación de contenido y la primera prueba para la capacidad de procesamiento de información de un agente de IA. En la tarea básica de “generar un informe diario del sector de la IA y ofrecer sugerencias de temas”, los cuatro productos pudieron completarla, pero con estrategias y profundidades diferentes.

Baidu Dazi, a través de su “kit para creadores de contenido”, demostró una fuerte interactividad, preguntando activamente sobre la plataforma de destino y el estilo del contenido, lo que refleja cierta “experiencia laboral”. Ali QoderWork, por su parte, destacó por la riqueza de su contenido, generando casi 20 noticias y múltiples temas en una sola vez. El resultado de Tencent WorkBuddy se inclinó más hacia la tecnología técnica, mientras que Kimi Work, a pesar de carecer de plugins relevantes, logró generar información útil, aunque con una presentación formateada inferior.

La verdadera diferencia se manifestó en las tareas avanzadas. Cuando se le pidió a la IA que propusiera temas basándose en datos de artículos anteriores (base de conocimiento privada), Baidu Dazi sobresalió. No solo analizó con precisión el estilo de la cuenta, sino que también combinó temas de actualidad (como las nuevas regulaciones sobre agentes inteligentes del 15 de julio) para ofrecer sugerencias con una ventana de oportunidad temporal y puntos de resonancia emocional, demostrando un juicio que va más allá de la simple agregación de información. Aunque QoderWork y WorkBuddy también pudieron analizar el estilo, se quedaron cortos en la novedad y originalidad de los temas, e incluso este último recomendó contenido ya publicado.

Producción de contenido de ciclo completo: del texto al vídeo

Una vez decidido el tema, la evaluación pasó a la fase de producción de contenido. En la elección del tema, las selecciones de Baidu Dazi y Kimi Work se acercaron más al juicio de un profesional de los medios, eligiendo respectivamente temas de gran actualidad y de interés social. QoderWork cometió un error al no reconocer un tema ya tratado, y la elección de WorkBuddy fue demasiado técnica, con un público objetivo más reducido.

En la etapa central de generación de texto, los cuatro productos mostraron un problema común en los modelos de lenguaje grandes actuales: el borrador inicial tenía un fuerte “sabor a IA”, pareciendo más una compilación de datos estructurados que un artículo listo para publicar, requiriendo una profunda revisión manual. Sin embargo, en la exportación de contenido multiformato, la brecha se amplió significativamente.

Baidu Dazi fue el único agente que ofreció un servicio integral. No solo generó publicaciones con imágenes y texto para plataformas como WeChat Official Accounts y Xiaohongshu según lo solicitado, con imágenes de portada y miniaturas de calidad aceptable, sino que, lo más importante, generó directamente un vídeo completo con un presentador digital. El usuario puede elegir el avatar virtual, el tono de voz y la duración del vídeo, una capacidad que acorta enormemente la cadena de producción del guion al vídeo. En comparación, los otros tres productos se limitaron a proporcionar guiones o material de introducción para la generación de vídeo, requiriendo que el usuario recurriera a plataformas profesionales de terceros para completar la producción.

Gestión de tareas múltiples: la comprensión del lenguaje natural es la clave

Lidiar con tareas tediosas y repetitivas de múltiples hilos es un punto débil común en el entorno de oficina. La evaluación requirió que el agente de IA creara un módulo de gestión de tareas múltiples y procesara una lista de tareas introducida en lenguaje natural, que incluía descripciones de tiempo ambiguas (como “hacerlo lo antes posible”, “muy urgente”).

En esta etapa, Baidu Dazi volvió a demostrar su potente capacidad de comprensión del lenguaje natural y automatización de tareas. No solo generó una página web visual para la gestión de tareas, sino que también pudo analizar con precisión las instrucciones ambiguas, agregar automáticamente las tareas a la agenda y establecer prioridades, con una precisión de horas. Esta experiencia fluida, lista para usar y eficiente desde el primer momento, es lo que más se acerca al asistente de IA ideal.

Aunque QoderWork también generó un módulo estéticamente agradable, al procesar la entrada de lenguaje natural, requería que el usuario pegara el código en una consola para ejecutarlo, creando una barrera para los usuarios no técnicos. Kimi Work inicialmente solo generó un archivo JSON que necesitaba ser modificado a través de un entorno Python, y solo después de varias indicaciones generó una página utilizable. WorkBuddy fue el más rápido en generar, con funciones completas, pero no fue tan inteligente como Baidu Dazi en el análisis y la programación automática de tareas.

Capacidad de entrega multimodal: la generación de PPT pone a prueba la comprensión del contexto

Para los profesionales que necesitan presentar informes a sus superiores, la creación de presentaciones PPT es una necesidad frecuente. La evaluación pidió a la IA que, sin instrucciones claras, analizara los datos de un artículo viral y generara una presentación PPT para un informe. Esto pone a prueba la comprensión profunda del contenido y el contexto por parte de la IA.

El “kit para creadores de contenido” de Baidu Dazi preguntó proactivamente sobre el propósito, estilo y longitud de la PPT antes de generarla. La presentación resultante tenía un color uniforme, una lógica clara y utilizaba extensivamente gráficos de barras, circulares, etc., para la visualización de datos, siendo muy adecuada para un informe interno formal. Los directivos podían captar rápidamente la información clave a través de gráficos sencillos.

La primera versión de la PPT de Kimi Work fue la más destacada en cuanto a diseño, con un estilo de alta gama, pero más adecuada para una presentación comercial, desconectada del contexto de un “informe interno”; los ajustes posteriores tampoco dieron resultados ideales. La PPT de WorkBuddy tuvo un buen rendimiento en la visualización de datos, pero la paleta de colores general era un poco demasiado alegre y la consistencia del estilo era ligeramente inferior. El producto final de QoderWork resultó bastante mediocre tanto en diseño como en presentación de datos.

En resumen, los cuatro agentes de IA chinos demostraron un gran potencial en escenarios de oficina, pero con claras diferencias en sus capacidades. Kimi Work destaca en la estética del diseño, mientras que QoderWork y WorkBuddy ofrecen funcionalidades equilibradas. Por su parte, Baidu Dazi, con su “kit para creadores de contenido” altamente integrado, demostró ser el más completo y estable en la comprensión de tareas, la automatización de flujos de trabajo y la generación de contenido multimodal en una sola plataforma. Especialmente para profesiones específicas como los creadores de contenido, su cualidad de “compañero de trabajo” fue la más evidente.