Human in the loop —«humano en el bucle» en castellano— es el patrón de trabajo que mantiene a una persona en el camino de decisión de la IA: el agente propone, pero un humano lee, aprueba o rechaza antes de que el cambio se quede. En la práctica es tan concreto como leer los diffs de lo que la IA ha escrito en lugar de aceptarlo a ciegas, y aprobar (o no) las acciones sensibles que quiere ejecutar. Web Reactiva lo repite como línea roja: los agentes mienten y nosotros muchas veces ni leemos el código; el problema no es que la IA se equivoque —lo va a hacer—, sino delegar sin mirar. La versión sana es la de Karpathy: vas viendo cómo queda mientras revisas los diffs, corriges hacia delante y no sueltas el control. Es el contrapeso natural del trabajo desatendido (AFK): cuanto más autónomo dejas al agente, más deben cubrirte los permisos, el sandbox y las comprobaciones automáticas.
Mantén un humano en el bucle sobre <lo que hace el agente>: dime exactamente qué diffs y qué acciones sensibles debo revisar y aprobar antes de aceptar, y prepárame un resumen de cada cambio para poder decir sí/no en segundos.
Fuentes en Web Reactiva
- Los agentes de IA mienten pero nosotros no leemos el códigowr2026-04-12
- La IA miente: cómo revisar y verificar lo que programan los agentes de IAPremium2026-05-04
- 11 casos de uso de la IA para developersPremium2025-12-21
Momentos
el modelo de revisión de Karpathy: vas viendo cómo queda pero vas viendo los diffs, corriges hacia delante y nunca sueltas del todo el volante · topics: agentes de IA, revisión de diffs, equipo de ingeniería
Artículo creado por Daniel Primo con ayuda de la IA en base a lo compartido en el podcast, vídeos y textos de Web Reactiva.