Buscar y sintetizar
Recuperar información interna con fuentes visibles y preparar una respuesta que una persona pueda verificar.
IA aplicada · Sistemas reales
Agentes de IA integrados a procesos reales
Desarrollamos agentes de IA conectados a información y sistemas reales, con permisos, evaluación, trazabilidad y revisión humana.
Del demo al trabajo real
Un agente es útil cuando tiene una responsabilidad concreta
No alcanza con conectar un chat a un modelo. Para operar dentro de una empresa, el agente necesita saber qué tarea resuelve, qué información puede usar, qué acciones puede ejecutar y cuándo debe pedir revisión.
- La tarea tiene una entrada y un resultado que un equipo puede revisar.
- Existe una fuente de información identificable y se puede controlar quién accede.
- Las acciones disponibles se pueden limitar según usuario, contexto y riesgo.
- Hay ejemplos reales para evaluar calidad antes y después de cada cambio.
- El proceso contempla qué sucede cuando el agente no sabe, falla o encuentra una excepción.
Qué puede hacer
IA conectada al trabajo, no aislada en otra pestaña
El agente puede formar parte de una plataforma existente o tener una interfaz propia. La arquitectura depende de la tarea y del nivel de control necesario.
Clasificar y extraer
Leer documentos, mensajes o registros para identificar datos y organizar el próximo paso del proceso.
Preparar trabajo
Redactar borradores, comparar opciones o completar estructuras usando el contexto autorizado.
Ejecutar herramientas
Consultar APIs o realizar acciones acotadas con permisos, confirmaciones y trazabilidad.
Asistir a equipos
Incorporar reglas, conocimiento y procedimientos dentro del entorno donde el equipo ya trabaja.
Evaluar y monitorear
Registrar resultados, probar casos representativos y detectar degradaciones antes de ampliar el uso.
Evidencia
Productos donde la IA tiene contexto y límites
Casos construidos alrededor de tareas y usuarios concretos, no de una promesa genérica de automatización.
Agente y producto
Lain
Espacio de trabajo con IA que reúne conversación, creación de interfaces, memoria por proyecto, estudio guiado y herramientas para construir sin perder contexto.
Gobierno de agentes
Harness
Plataforma para que managers definan reglas, herramientas, conocimientos y zonas restringidas de los agentes que usan sus developers.
Entorno operativo
Integración en sistemas
Un agente aporta más cuando convive con permisos, datos, APIs e historial. Diseñamos esas piezas como parte del producto, no como un agregado posterior.
Implementación
Probar el comportamiento antes de ampliar la autonomía
La primera versión se concentra en una tarea estrecha. La autonomía crece sólo cuando los resultados, los límites y la recuperación de errores son observables.
Definir la tarea
Elegimos usuarios, entrada, resultado esperado, excepciones y una forma concreta de evaluar utilidad.
Diseñar el control
Mapeamos datos, permisos, herramientas, confirmaciones y puntos donde una persona debe intervenir.
Construir y evaluar
Implementamos el flujo y lo probamos con casos reales, incluidos errores, ambigüedades y entradas adversas.
Desplegar y observar
Registramos el comportamiento necesario, revisamos resultados y ajustamos antes de sumar más acciones.
Parte de un sistema
Qué incluye un agente listo para operar
El modelo es una pieza. También hacen falta contexto, herramientas, control y una forma de aprender del uso real.
- Flujo de agente, instrucciones y herramientas permitidas.
- Integraciones, autenticación y reglas de acceso.
- Casos de evaluación y criterios de aceptación.
- Registros, alertas y documentación para operar.
Preguntas frecuentes
Lo que hay que definir antes de conectar un modelo
¿Cuál es la diferencia entre un chatbot y un agente de IA?
Un chatbot principalmente conversa. Un agente trabaja hacia un objetivo y puede consultar información o usar herramientas para completar pasos. Esa capacidad exige permisos, evaluación, trazabilidad y límites más explícitos.
¿Cómo se protege la información de la empresa?
Se define qué fuentes puede consultar cada usuario, qué datos se envían a cada proveedor, cómo se autentican las acciones y qué registros se conservan. La solución se diseña según la sensibilidad de la información y las políticas de la empresa.
¿Un agente reemplaza a las personas del equipo?
No lo planteamos como una sustitución genérica. Buscamos reducir trabajo repetitivo, preparar mejores decisiones o ejecutar pasos acotados. En tareas sensibles, la revisión y la responsabilidad humana siguen siendo parte del flujo.
¿Trabajan con un único modelo de IA?
No. La elección depende de calidad, velocidad, costo, privacidad, herramientas disponibles y capacidad de evaluación. Diseñamos para cambiar de modelo cuando sea razonable y evitar dependencias innecesarias.
Empecemos por una tarea que se pueda evaluar.
Contanos qué hace hoy el equipo, qué información usa y qué resultado debería mejorar. Desde ahí definimos si un agente tiene sentido.