Agentes IA en producción, no en demos
Un agente IA no es un chatbot. Diseñamos sistemas que entienden objetivos, ejecutan acciones contra herramientas reales y saben cuándo escalar a un humano.
El problema que resolvemos.
Un agente IA no es un chatbot. Es un sistema que entiende un objetivo, planifica los pasos para conseguirlo, ejecuta acciones contra herramientas reales (CRM, ERP, APIs) y sabe cuándo escalar a un humano.
Diseñamos y desplegamos agentes con LLMs (Claude, GPT, Gemini, modelos open-source) para casos de uso reales: atención al cliente, soporte interno, automatización de procesos administrativos y copilotos para equipos comerciales.
Lo que incluye
- Diseño de la arquitectura del agente (tools, memoria, planning)
- Integración con tus sistemas (CRM, ERP, helpdesk, APIs)
- Evals automáticas de calidad y regresión
- Guardarraíles, escalado a humano y observabilidad
- Despliegue progresivo (shadow mode → producción)
- Plan de mejora continua basado en feedback real
Nuestro proceso para Agentes IA.
Caso de uso
Validamos que el caso es agente-friendly. No todo problema lo resuelve un LLM.
Prototipo
En 2-4 semanas tenemos un agente funcional con tus herramientas reales.
Evals
Construimos un dataset de evaluación que mide calidad antes y después de cada cambio.
Despliegue
Shadow mode primero, ramp-up progresivo después, con observabilidad y rollback ready.
Casos donde un agente sí encaja
Los agentes brillan cuando el problema requiere razonamiento sobre información estructurada y la acción a tomar es clara: clasificar tickets, redactar respuestas, rellenar formularios, consultar APIs y agregar información, o asistir a un humano con sugerencias contextuales.
Donde no recomendamos agentes: decisiones de alto riesgo no auditables, flujos donde una alucinación tiene impacto legal o reputacional grave, o procesos donde el ROI no justifica la inversión en evals y observabilidad. La pregunta no es "¿puede hacerlo un agente?" sino "¿debe hacerlo un agente?".