Agentes de IA a medida que usan tus herramientas para hacer el trabajo y esperan a una persona antes de lo irreversible.
Los nueve tipos que más construimos, y cualquier otro agente que tu trabajo necesite.
Tickets rutinarios resueltos de principio a fin —el pedido consultado, la política aplicada, la respuesta enviada— y el resto pasado a tu equipo con lo que encontró el agente.
Cada contacto entrante cualificado según tus criterios, la empresa investigada, el primer correo redactado y la reunión reservada.
Pedidos, agendas y entrada de datos entre tus sistemas, hechos paso a paso y registrados.
Facturas cuadradas con sus pedidos, cuentas conciliadas y gastos revisados, y lo que supere tu límite enviado a aprobación.
Contratos, siniestros y formularios leídos, comprobados y convertidos en registros, con los campos extraídos a la vista para revisarlos.
Contraseñas restablecidas, solicitudes de acceso y dudas sobre políticas resueltas, y el acceso concedido solo cuando una persona lo aprueba.
Respuestas desde tus propios documentos y datos, con las fuentes a la vista, e investigaciones sobre ellos redactadas como informe.
Un coordinador que reparte el trabajo entre agentes especialistas —investigación, redacción, revisión— y revisa lo que hacen antes de darlo por terminado.
Funciones de agente integradas en tu propia app o producto SaaS, que trabajan con los datos de tus usuarios dentro de sus permisos.
Seis pasos, desde el flujo de trabajo que asume hasta un agente en el que tu equipo puede confiar para trabajar solo.
Un flujo de trabajo elegido y mapeado, con la cifra que el agente tiene que superar.
Las herramientas, los permisos y las salvaguardas del agente acordados, con un prototipo en tus sistemas y una estimación con fechas.
Construido y conectado a tus APIs, y puntuado contra un conjunto de evaluación a medida que crece.
En modo sombra con casos reales, y cada fallo revisado antes de que actúe solo.
En marcha con trabajo real, con monitorización y traspaso a una persona desde el primer día.
Probado de nuevo cuando cambia un modelo o una herramienta y mejorado con los registros, o entregado a tu equipo.
Un flujo de trabajo elegido y mapeado, con la cifra que el agente tiene que superar.
Las herramientas, los permisos y las salvaguardas del agente acordados, con un prototipo en tus sistemas y una estimación con fechas.
Construido y conectado a tus APIs, y puntuado contra un conjunto de evaluación a medida que crece.
En modo sombra con casos reales, y cada fallo revisado antes de que actúe solo.
En marcha con trabajo real, con monitorización y traspaso a una persona desde el primer día.
Probado de nuevo cuando cambia un modelo o una herramienta y mejorado con los registros, o entregado a tu equipo.
Controles que integramos en un agente, elegidos según lo que puede hacer.
Cada herramienta tiene su propio acceso, fijado en la herramienta y no en el prompt.
Las acciones que elijas, como reembolsos o borrados, esperan a que una persona las apruebe.
Cuando duda o le falta un dato, el caso pasa a tu equipo con lo que encontró.
Los cambios de prompts, modelos o herramientas se prueban con tus casos reales antes de publicarse.
Lo que leyó, lo que llamó y lo que recibió, registrado en cada caso.
Calidad, errores y coste vigilados en producción, con una alerta cuando se desvían.
El texto de correos y documentos se lee como datos, nunca como instrucciones, y los datos personales pueden ocultarse.
Un tope de pasos, tiempo y coste por caso, para que un bucle no dispare la factura.
El modelo elegido por calidad, coste y velocidad en cada tarea, con uno de respaldo.
Algo nuevo con IA, o IA en el software que ya tienes.
Un MVP de IA con las funciones que más importan, para lanzar y aprender.
Un producto de IA diseñado, construido y lanzado por completo, por un solo equipo.
Ingenieros de IA que se unen a tu equipo, o un equipo dedicado que lleva el trabajo.
IA integrada en los sistemas que ya usas, con tus datos y tus permisos.
Una demo o prueba de concepto hecha fiable, segura y medida, lista para usuarios reales.
Alojado y monitorizado, con modelos evaluados y actualizados a medida que cambian tus datos, acordado contigo.
Desarrollo de software a medida para cada sector: web, móvil e IA, construido y auditado en seguridad por un mismo equipo.
También desarrollamos software para seguros (insurtech), administración pública (govtech), energía y medios. Si tu sector no aparece, también podemos desarrollar software para él.
Tres productos propios, diseñados, construidos y mantenidos por el equipo que construiría tu agente.
Retail · SaaS
Un sistema de punto de venta que reúne ventas, inventario y tickets en el terminal, la tableta y el móvil.
Viajes
Una app de reservas de viaje cuyo asistente de IA encuentra vuelos, hoteles e ideas de viaje, hasta la reserva confirmada.
IA
Un asistente de IA para atención al cliente y ventas, que resuelve dudas y guía a los compradores.
Lo que preguntan los equipos antes de confiar trabajo a un agente, respondido sin rodeos.
Un chatbot responde y un flujo sigue siempre los mismos pasos fijos. A un agente se le da un objetivo y un conjunto de herramientas, decide qué pasos dar y los da —consultar un pedido, actualizar un registro, enviar una respuesta— dentro de los límites que tú fijas. Cuando los pasos no cambian nunca, un flujo sale más barato, y te lo diremos.
Lo decides tú, acción por acción. Leer y redactar suelen funcionar solos; todo lo que mueve dinero, borra datos, cambia accesos o escribe a muchas personas espera la aprobación de una persona, con el razonamiento del agente al lado. Los límites viven en las propias herramientas, no solo en el prompt.
A través de tus API, como herramientas que el agente puede usar, cada una con sus permisos, o de servidores MCP que construimos para que todos tus agentes usen las mismas herramientas. Si un sistema no tiene API, un agente puede trabajar con su interfaz web, pero es lo último que usamos.
Antes de construir, reunimos casos reales de tu historial con el resultado correcto de cada uno y acordamos la puntuación que debe alcanzar el agente. Cada cambio se puntúa con ellos, y después el agente trabaja en modo sombra junto a tu equipo, con casos reales, antes de actuar por su cuenta.
Está diseñado para eso. Cuando duda, pasa el caso a una persona con lo que encontró; cada paso queda trazado, así que puedes ver por qué hizo lo que hizo; y el caso se suma al conjunto de evaluación, de modo que el mismo error hace fallar la siguiente versión en lugar de llegar a un cliente.
Un agente solo recibe las herramientas y los datos que su trabajo necesita, y lo que lee —correos, páginas web, documentos— se trata como datos, nunca como instrucciones. Los datos personales y de pago se enmascaran donde el modelo no los necesita, y cada versión se prueba con intentos de inyección y de fuga.
Claude, GPT, Gemini o modelos abiertos como Llama y Mistral, elegidos para cada tarea probándolos con tus casos; LangGraph, el OpenAI Agents SDK o el Claude Agent SDK, o n8n si tu equipo ya lo usa. No dependemos de ninguno, y puedes cambiar de modelo más adelante sin rehacerlo.
Elegir el flujo y escribir el conjunto de evaluación lleva de una a dos semanas; un agente funcionando con tus datos, de dos a seis; y el modo sombra, unas semanas más antes de que actúe por su cuenta. El presupuesto fija los plazos antes de empezar.
Construirlo depende del flujo y de los sistemas que toca; tras una primera llamada te enviamos un presupuesto por escrito. El coste de uso es sobre todo el consumo del modelo por caso, que estimamos antes de construir y limitamos en producción con topes de pasos y de gasto.
Cuando un agente no basta —un trabajo que necesita investigar, redactar y revisar, por ejemplo—, construimos un coordinador que pasa cada parte a un agente especialista y revisa el resultado. Aun así, empezamos con un agente: la mayoría de los flujos no necesitan más, y con menos piezas es más fácil confiar.
