Agentes y asistentes de IA
Ayuda a tus usuarios a preparar respuestas y encontrar información, o a tu equipo a clasificar y derivar solicitudes. Construimos agentes con tus datos, herramientas y reglas de aprobación.
Asistentes en tu producto que preparan borradores, resumen registros y responden preguntas con fuentes a las que el usuario tiene acceso.
Agentes que clasifican tickets, derivan solicitudes o concilian registros con permisos acordados. La información faltante y los casos fuera de las reglas pasan a una persona.
Interfaces de voz o texto para tareas en las que las personas necesitan hacer preguntas y consultar información sin navegar formularios.
Reglas de aprobación, casos de evaluación y registros definidos con tu equipo, incluyendo quién revisa las excepciones y cuándo debe detenerse una acción.
Pruebas
En 2019 entregamos Frankie: un asistente de voz para iOS que permitía al equipo comercial de Amgen consultar datos de la empresa, antes de la era de los LLM.
Sophilabs nos presentó un producto que estábamos orgullosos de mostrar.
Desde principios de 2025, usamos un agente en producción para convertir transcripciones de entrevistas en perfiles listos para el cliente. Preparar cada perfil pasó de dos a seis horas a unos diez minutos.
Leer la nota de campoEjemplos ilustrativos
Una persona del equipo de soporte usa el asistente para preparar una respuesta y la revisa antes de enviarla.
Entrada
Un cliente pregunta qué incluye su plan.
Propuesta
El asistente prepara una respuesta con los detalles del plan y muestra las fuentes.
Revisión
La persona que atiende la consulta comprueba la respuesta contra las condiciones citadas y la corrige si hace falta.
Acción
La respuesta solo se envía con la aprobación de esa persona.
Un agente ayuda a clasificar las solicitudes entrantes según las reglas del equipo y deriva las excepciones para revisión.
Entrada
Llega una solicitud a un buzón compartido.
Propuesta
El agente propone una categoría y un equipo responsable según las reglas de derivación.
Revisión
Si falta información o las reglas no cubren el caso, lo deriva a una persona.
Acción
El agente registra o deriva la solicitud solo dentro de sus acciones permitidas. Las demás acciones esperan aprobación.
El proceso de trabajo determina qué enfoque conviene. Antes de construir acordamos las fuentes, las acciones permitidas y los requisitos de revisión.
Discovery revisa el proceso de trabajo, los datos y las integraciones para ayudarte a elegir un primer caso de uso. Con un alcance definido puedes empezar directamente con la implementación.
Identificar la tarea, las personas que participan y las decisiones que necesitan aprobación.
Definir las fuentes de datos, los permisos y los requisitos de integración.
Evaluar casos representativos y fallos con tus revisores antes de publicar.
Tu equipo decide si cambia las acciones permitidas según las evaluaciones y las consecuencias de un error.
Definimos qué acciones requieren aprobación, quién las revisa y cómo se usan las correcciones para mejorar las instrucciones y las pruebas. Tu equipo decide si amplía la autonomía de cada tipo de acción según los resultados de la evaluación y las consecuencias de un error. Que haya menos correcciones no basta para retirar la supervisión.
Grounding
Definir las fuentes que puede usar, cómo comprobar sus respuestas y qué hacer cuando falta información.
Alcance
Documentar los sistemas y las acciones permitidas, con accesos controlados en la aplicación y aprobaciones acordadas con tu equipo.
Evaluación
Probar casos representativos y fallos antes de publicar cambios en prompts, modelos o datos.
Traza de auditoría
Registrar la información necesaria para investigar respuestas y acciones, con reglas de acceso y conservación acordadas.
Los procedimientos de monitoreo y escalamiento definen quién responde cuando los resultados quedan fuera de los criterios acordados.
Empezamos por acordar un proceso de trabajo y criterios de aceptación. El AI Discovery Sprint ayuda a definir ese alcance; también puedes traer un caso de uso definido directamente a implementación. Estimamos la primera entrega después de revisar los datos, las integraciones y los requisitos de aprobación. El trabajo incluye el agente, los casos de evaluación, la documentación operativa y las instrucciones ajustadas durante el desarrollo. Antes del lanzamiento acordamos quién lo operará y mantendrá.
Puede dar respuestas incorrectas, incluso cuando usa tus datos. Probamos esos fallos con tus casos, mostramos las fuentes para comprobar las respuestas y definimos cuándo necesitan revisión. El monitoreo después del lanzamiento ayuda a detectar problemas; estos controles no eliminan el riesgo.
Sí, cuando las herramientas ofrecen los accesos y las integraciones necesarios. Comprobamos esos requisitos, definimos las acciones permitidas y acordamos las reglas de aprobación antes de construir. Algunos sistemas pueden necesitar primero una integración o preparación de datos.
Acordamos con tu equipo qué aprobaciones necesita cada tipo de acción. El nivel de autonomía depende de las evaluaciones y de las consecuencias de un error; algunas acciones pueden seguir necesitando aprobación humana.
Elegimos el modelo según la tarea, las restricciones de datos, la calidad, la latencia y el costo de operación. Queda detrás de una interfaz que tu producto controla. Cambiarlo puede requerir ajustes en los prompts, las integraciones con herramientas y la infraestructura, seguidos de una evaluación con tus casos antes de publicarlo.
Depende del despliegue. Documentamos qué datos recibe cada servicio, dónde los procesa y almacena, y qué condiciones de retención y entrenamiento se aplican. Si tus datos deben permanecer dentro de tu entorno, esa restricción guía la elección del modelo y de la infraestructura.
Antes del lanzamiento acordamos quién se hace cargo del sistema, el monitoreo, el soporte y el traspaso. Tu equipo puede continuar con el código, los casos de evaluación y la documentación operativa. Si seguimos manteniendo o desarrollando el sistema, el acuerdo define el alcance, las responsabilidades y el precio.