Agentes de IA y Automatización

Software que piensa, decide y ejecuta. Agentes autónomos que resuelven tareas complejas usando herramientas reales de tu negocio.

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¿Qué es un agente de IA?

Un chatbot responde. Un agente actúa. Un agente de IA es un sistema con un LLM como cerebro que tiene acceso a herramientas (APIs, DBs, web) y planifica una secuencia de acciones para cumplir un objetivo.

Ejemplo concreto: "Buscá los 10 últimos leads del CRM, enriquecé los datos desde LinkedIn, calificalos según mi ICP y agendá reuniones con los top 3 vía Calendly". Un agente lo hace solo.

Casos típicos que automatizamos

  • Sales agents: investigación y enriquecimiento de leads, redacción de outreach personalizado.
  • Soporte L1 automatizado: diagnóstico, lectura de logs, ejecución de fixes simples.
  • Procesamiento de documentos: facturas, contratos, expedientes legales.
  • Research assistants: análisis de competidores, noticias, mercados.
  • Operaciones internas: conciliación, reportes ejecutivos, alertas inteligentes.
  • Code agents: revisión de PRs, generación de tests, refactoring acotado.
  • Compras y procurement: comparación de proveedores, tracking de precios.

Stack técnico

  • LLMs frontier: Claude Sonnet/Opus, GPT-4.1/5, Gemini 2.5 Pro.
  • Tool use / function calling: el modelo invoca tus APIs.
  • MCP (Model Context Protocol): estándar abierto para conectar agentes a herramientas.
  • Orquestación: LangGraph, custom orchestrators, Anthropic Agent SDK.
  • Memoria: short-term (contexto) + long-term (vector DB + summaries).
  • Sandboxing: ejecución de código en contenedores aislados.
  • Human-in-the-loop: aprobaciones humanas en pasos críticos.

Cómo diseñamos un agente confiable

  • Scope claro: el agente hace una cosa bien, no diez a medias.
  • Tools bien definidas: cada herramienta es un contrato explícito.
  • Eval suite: conjunto de casos para medir calidad antes y después de cada cambio.
  • Guardrails: límites de costo, tiempo, llamadas y permisos.
  • Logging exhaustivo: cada decisión es auditable.
  • Fallbacks: escalado a humano cuando el agente no está seguro.

Qué no hace un agente (todavía)

La IA es poderosa pero falible. Un agente sirve para tareas estructuradas con feedback claro y reversibilidad. No reemplaza decisiones críticas irreversibles ni juicio humano experto. Diseñamos cada agente con esos límites en mente.

ROI esperable

Procesos donde un humano hace 50-200 tareas repetitivas al día son candidatos ideales. Reducción típica: 70-90% del tiempo humano en esa tarea, con calidad consistente.

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