Agentes autónomos de IA que razonan, deciden y ejecutan
No son chatbots con respuestas armadas: son agentes que leen tu contexto, consultan tus sistemas, deciden qué hacer y lo ejecutan. Se integran a tu stack actual (CRM, ERP, helpdesk, WhatsApp) sin reemplazarlo.
Lo que construimos y lo que NO
Lo que sí construimos
- Agentes que responden consultas de clientes con datos reales de tu CRM/ERP (saldos, estados de pedido, historial de compras).
- Agentes que procesan facturas de proveedores con OCR, validan datos contra el y las cargan en tu ERP.
- Agentes que clasifican y enrutan leads entrantes según intención, presupuesto y región hacia el vendedor correcto.
- Agentes que generan reportes consolidados leyendo múltiples fuentes (ERP, CRM, planillas, BI) y entregando un brief ejecutivo.
- Agentes que escalan a un humano cuando detectan ambigüedad, falta de información o casos fuera de su alcance definido.
Lo que NO hacemos
- No reemplazamos a tu equipo. Los agentes los liberan de tareas repetitivas, no toman su lugar.
- No entrenamos modelos desde cero. Usamos Claude y modelos foundation existentes, que ya están maduros y son auditables.
- No prometemos "AGI" ni magia. Cada agente tiene un alcance acotado, medible y verificable en producción.
- No ejecutamos acciones irreversibles (pagos, contratos, eliminaciones) sin aprobación humana explícita.
Anatomía de un agente autónomo
Cada agente combina seis piezas. Diseñamos cada una según tu caso.
Modelo de razonamiento
El cerebro del agente es Claude. Lee el contexto, planifica los pasos a seguir y decide qué herramientas usar en cada momento. Elegimos el modelo (Sonnet, Opus, Haiku) según latencia, costo y complejidad del caso.
Herramientas (tools / MCP)
Las "manos" del agente. Son funciones que conectan con tus sistemas: consultar un cliente en Salesforce, crear una factura en Defontana, enviar un WhatsApp. Usamos Model Context Protocol para hacer las herramientas portables y auditables.
Memoria (contexto)
El agente necesita recordar conversaciones previas, políticas internas y conocimiento específico de tu empresa. Combinamos memoria de corto plazo (la conversación actual) con memoria semántica vía pgvector sobre Supabase.
Guardrails (límites)
Reglas que limitan qué puede hacer el agente y cuándo debe pedir permiso. Acciones con plata, contratos o datos sensibles requieren aprobación humana explícita. Definimos los límites antes de soltar el agente en producción.
Observabilidad
Logs estructurados de cada decisión, cada llamada a herramienta y cada respuesta del modelo. Dashboard con tasa de éxito, latencia y casos escalados. Sin observabilidad, un agente en producción es una caja negra.
Handoff a humano
Todo agente bien diseñado sabe cuándo detenerse y pasar el caso a una persona. Definimos los criterios de escalamiento (confianza baja, caso fuera de alcance, cliente insistente) y el canal por el que se entrega el contexto completo al humano.
Stack y conexiones
Tecnologías base para construir agentes confiables con observabilidad y guardrails.
Tecnologías base
Sistemas con los que se integra
Cómo lo construimos
Cuatro pasos transparentes, sin contratos eternos. El código fuente queda 100% del cliente.
Diagnóstico
Identificamos el proceso específico a automatizar y dónde tu equipo pierde más tiempo o cae en errores. Definimos el alcance medible del agente.
Diseño
Diseñamos las herramientas que el agente necesita: qué APIs llama, qué datos lee, qué acciones toma y cuáles requieren humano.
Construcción
Programación con Claude Code, agentes corriendo en sandbox primero. Iteración con casos reales y observabilidad detallada.
Entrega
Entregamos código fuente, infraestructura desplegada, dashboard de monitoreo y handoff documentado. Capacitación al equipo que supervisa al agente.
Preguntas frecuentes
¿En qué se diferencia un agente autónomo de un chatbot o de un workflow de n8n?
Un chatbot responde con árbol de decisiones fijo. Un workflow n8n/Make sigue un flujo rígido sin razonar. Un agente autónomo RAZONA en cada paso: lee contexto, decide qué herramienta usar, y si encuentra un caso inesperado adapta su plan. Detalle en /blog/agentes-autonomos-ia-vs-n8n.html.
¿Qué pasa si el agente se equivoca?
Por diseño, los agentes que construimos tienen guardrails: las acciones irreversibles (cobros, contratos, eliminaciones) requieren aprobación humana. Además dejamos logs completos de cada decisión para auditar, corregir y reentrenar prompts. Para casos críticos siempre hay un handoff a humano definido.
¿Puede conectarse a nuestro CRM/ERP/sistema interno existente?
Sí. Si el sistema expone API REST, GraphQL, webhooks o incluso base de datos accesible, lo conectamos. Construimos las "herramientas" (tools) del agente para que pueda leer/escribir en tus sistemas según los permisos que le definas.
¿Es estable corriendo en producción todos los días?
Sí, con la observabilidad correcta. Cada agente lleva logs estructurados, alertas si baja la tasa de éxito, retries en errores transitorios y degradación elegante (escalar a humano) cuando el contexto no permite responder con seguridad.
¿Hay un proceso en tu empresa que un agente IA podría automatizar?
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