Durante los últimos siete días, he tenido un agente de IA que se ha hecho cargo de mi bandeja de entrada de correo electrónico. Puede leer todos mis mensajes, crear borradores de correo electrónico e incluso enviar correos electrónicos en mi nombre. El agente ha gestionado más de 60 correos electrónicos que recibí durante este período.

Inicialmente, el agente de IA no tenía conocimientos previos sobre mí y mi comportamiento habitual, lo que causó algunos problemas. Sin embargo, a través de algunas iteraciones, pudimos mejorar significativamente su rendimiento. El agente leyó cientos de mis correos electrónicos anteriores para extraer hechos y conocimientos sobre mí, como mi Twitter, Discord y ubicación. También aprendió mi voz, tono y lógica para responder a los mensajes en función de estos ejemplos anteriores. Esto permitió que el agente creara una versión digital de mí mismo, comportándose casi idénticamente a como lo haría yo.

Para crear una segunda base de conocimientos de conocimientos y hechos extraídos sobre mí, seguí los siguientes pasos:

1. Exporté todos mis correos electrónicos enviados anteriormente desde Gmail y convertí el archivo Mbox en un archivo CSV con el texto del correo electrónico y mis respuestas.

2. Utilicé un modelo de lenguaje grande (GPT) para analizar cada respuesta de correo electrónico y extraer hechos y conocimientos clave sobre mí, como mi enlace de Discord, dónde vivo, etc. Esto se hizo dividiendo las respuestas de correo electrónico en fragmentos más pequeños, pasándolos a través de un mensaje para extraer las preguntas frecuentes y luego combinando los resultados.

3. Guardé las preguntas frecuentes extraídas en un nuevo archivo CSV, que se convirtió en la segunda base de conocimientos para mi asistente de IA.

La razón principal por la que comencé a construir este asistente de IA es porque mi bandeja de entrada de correo electrónico se estaba saliendo de control. Recibía mucho más flujo de correo electrónico del que podía manejar, y a veces veía el correo electrónico y sabía la respuesta, pero quería asegurarme de que el correo electrónico estuviera bien escrito. Normalmente, usaría ChatGPT, daría algo de contexto sobre mí, el correo electrónico original y le pediría que generara una respuesta, pero este proceso era bastante largo y, cuando solo estaba con mi teléfono, realmente no podía hacerlo porque copiar y pegar cosas entre diferentes aplicaciones no era tan sencillo.

Esto me hizo pensar, ¿y si puedo hacer que GPT cree una respuesta borrador para cada correo electrónico cada mañana, ya sea que revise mi correo electrónico en la computadora o en mi teléfono? Ya habría una respuesta borrador, y solo necesitaría revisarla y hacer clic en Enviar. Eso es exactamente lo que hice. Para la primera versión, ni siquiera escribí código; literalmente usé Zapier para construir este flujo de trabajo donde activaría GPT cada vez que recibiera un nuevo correo electrónico con un mensaje específico, y una vez que GPT devolviera el resultado, crearía un borrador de respuesta.

Las conclusiones clave de esta experiencia de tener un agente de IA que gestione mi bandeja de entrada de correo electrónico son:

1. Integrar la IA en los flujos de trabajo existentes puede proporcionar importantes ganancias de productividad, incluso con implementaciones sencillas.
2. Construir una base de conocimientos integral sobre uno mismo, extrayendo información de correos electrónicos anteriores, permite que el agente de IA imite mejor el comportamiento de uno y responda con mayor precisión.
3. Desarrollar un sistema modular y personalizable de herramientas especializadas permite que el agente de IA maneje una amplia gama de escenarios de correo electrónico con capacidades sofisticadas de toma de decisiones.
4. Las actualizaciones y refinamientos continuos de la base de conocimientos y el conjunto de herramientas son cruciales para mantener la eficacia del agente a lo largo del tiempo.