¿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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