IA agéntica y automatización

Agentes de IA

Construimos agentes que leen y escriben en los sistemas sobre los que ya funciona su negocio, ERP, CRM, gestión de tickets, repositorios documentales, API internas, completando tareas de varios pasos de principio a fin. Cada acción se ejecuta dentro de su modelo de permisos, y cada paso con consecuencias puede exigir una aprobación humana.

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El problema de negocio

Los asistentes que solo producen texto desplazan el trabajo, no lo eliminan: alguien sigue teniendo que copiar la respuesta al sistema donde cuenta. Los procesos que de verdad cuestan dinero son de varios pasos y atraviesan sistemas: conciliar una factura, clasificar un ticket, cualificar una oportunidad, cerrar un periodo. Automatizarlos ha significado históricamente motores de reglas frágiles que se rompen cada vez que cambia un formulario, un proveedor o una excepción. Los agentes pueden absorber esa variabilidad, pero solo si se les da acceso real a los sistemas, y el acceso real a los sistemas es exactamente lo que los convierte en un problema de seguridad y gobernanza en lugar de una demostración.

Qué hacemos

Partimos de un proceso, no de un modelo. Mapeamos cómo se hace hoy el trabajo, dónde se ramifica y qué aspecto tiene un resultado correcto, y después construimos un agente con un conjunto de herramientas acotado exactamente a esos sistemas. La autorización la aplica en su nombre su propio proveedor de identidad, las acciones con consecuencias quedan sujetas a aprobación humana, y cada ejecución se registra y se evalúa para que la precisión sea medible en lugar de supuesta.

Agentes de IA

Capacidades

Agentes de IA a medida

Construidos para un proceso, con un conjunto de herramientas acotado a los sistemas que ese proceso toca.
Sistemas multiagente

Agentes especialistas coordinados por un orquestador, con traspasos y condiciones de parada explícitos.
Agentes que usan herramientas

Interfaces de herramienta tipadas sobre sus API, con validación en cada llamada y cada argumento.
Copilotos de IA

Asistencia integrada en la herramienta que un equipo ya usa, en lugar de otra ventana que consultar.
Agentes de flujo de trabajo

Procesos de larga duración con estado persistente, reintentos y reanudación tras un fallo.
Aprobación con intervención humana

Puntos de control configurables para que las acciones con consecuencias esperen a una persona concreta.

Casos de uso habituales

Conciliación de facturas entre un ERP y un portal de proveedores, escalando las excepciones a finanzas.
Clasificación de tickets de soporte que lee el histórico, categoriza, redacta una respuesta y encamina a la cola correcta.
Investigación de oportunidades y enriquecimiento del CRM antes de una llamada comercial, citando la fuente de cada afirmación.
Comprobaciones de cierre de periodo que reúnen evidencia de varios sistemas y señalan solo lo que exige criterio.

Cómo trabajamos

Descubrimiento del proceso

Mapear el recorrido actual, sus ramas, sus excepciones y su definición de correcto.
Prototipo acotado

Un proceso, primero en solo lectura, medido contra un conjunto etiquetado antes de escribir nada.
Controles y aprobación

Permisos, límites de frecuencia, puntos de aprobación y registro de auditoría antes del acceso a producción.
Producción y operación

Despliegue por fases con evaluación continua, control de costes y una vía de retroceso.

Tecnología

OpenAI
Anthropic
Google Vertex AI
Azure OpenAI
AWS Bedrock
Model Context Protocol
LangGraph
Temporal
PostgreSQL
OpenTelemetry

Seguridad y gobernanza

Un agente con acceso a sistemas es una identidad privilegiada y se trata como tal. Se autentica a través de su proveedor de identidad, mantiene ámbitos de privilegio mínimo y no puede exceder los permisos del usuario en cuyo nombre actúa. Las llamadas a herramientas se validan y se limitan en frecuencia, el contenido no fiable se trata como dato y no como instrucción para limitar la inyección de prompt, y las acciones con consecuencias requieren aprobación humana. Cada ejecución se registra con sus entradas, llamadas y salidas, que es lo que hace el sistema auditable conforme a la ISO/IEC 42001 y al Reglamento europeo de IA.

Modelos de colaboración

Proyecto de IA

Asumimos la responsabilidad de diseñar y entregar una solución de IA definida.

Equipo de IA desplegado

Un equipo de IA multidisciplinar trabaja dentro de su organización para encontrar y entregar oportunidades de forma continua.

Equipo de IA dedicado

Capacidad de ingeniería dedicada a largo plazo, construida en torno a su tecnología y su modelo de entrega.

IA gestionada

Operamos, monitorizamos y mejoramos de forma continua los sistemas de IA en producción.

Por qué TeamExtension.ai

Los agentes son un problema de integración y operación disfrazado de IA. Las partes difíciles son permisos, estado, gestión de fallos, evaluación y coste, todas ellas disciplinas de ingeniería corrientes que llevamos años practicando sobre sistemas corporativos. Podemos prototipar en semanas y después seguir operando lo construido, porque la misma organización aporta el equipo de ingeniería a largo plazo.

Clientes seleccionados

Preguntas frecuentes

¿En qué se diferencia un agente de un chatbot?

Un chatbot devuelve texto. Un agente ejecuta acciones en sus sistemas, lee registros, llama a API, escribe actualizaciones, y puede encadenar varios pasos para terminar una tarea. Esa capacidad es la razón por la que un agente necesita un modelo de autorización y una traza de auditoría, y un chatbot no.

¿Cómo evitan que un agente haga algo dañino?

Con ámbitos de privilegio mínimo, un conjunto de herramientas acotado, validación en cada llamada, límites de frecuencia y puntos de aprobación humana en las acciones con consecuencias. Un agente no puede exceder los permisos de la identidad bajo la que actúa, así que el alcance del daño queda acotado por diseño y no porque el modelo se porte bien.

¿Cómo miden si un agente es lo bastante preciso?

Construimos un conjunto de evaluación etiquetado con sus casos reales antes de escribir el agente, y después puntuamos cada cambio contra él. Ese conjunto se convierte en una batería de regresión, de modo que una actualización de modelo o un cambio de prompt no pueden degradar el comportamiento en silencio.

¿Pueden los agentes ejecutarse en nuestra propia infraestructura?

Sí. Desplegamos en su entorno cloud o en sus instalaciones, y podemos usar modelos de código abierto alojados por usted cuando la residencia del dato o el aislamiento lo exigen. La portabilidad entre proveedores va en el diseño, así que el alojamiento es una decisión de despliegue y no una reescritura.

¿Cómo suele ser un primer encargo?

Un proceso, acotado a un prototipo delimitado de cuatro a ocho semanas, primero en solo lectura y medido contra sus propios casos. Si las cifras aguantan, lo ampliamos a acceso de escritura con puntos de aprobación y lo llevamos a producción.

¿A qué sistemas pueden conectarse los agentes?

A cualquiera con una API o una base de datos, incluidos ERP, CRM, gestión de servicios, repositorios documentales y servicios internos. Donde no hay API construimos una capa de integración en lugar de pilotar una interfaz de usuario, porque automatizar la interfaz es frágil y difícil de auditar.

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