La vía de desarrollo robusto a medida: agentes de AI diseñados desde tu flujo de trabajo, integraciones profundas de sistemas, guardrails personalizados y evaluación diseñada específicamente para la forma en que trabaja tu equipo.
Un agente es tan útil como el flujo de trabajo en el que se integra. Antes de construir nada, mapeamos el proceso, las entradas, las salidas, los puntos de decisión, los casos extremos y la lógica de escalado.
El Desarrollo de Agentes de AI es la práctica de diseñar agentes de AI de producción partiendo del flujo de trabajo real de un equipo: software que planifica tareas de varios pasos, invoca sus herramientas reales y actúa bajo controles definidos, construido con integraciones de sistemas profundas, guardrails personalizados y una evaluación específica para la forma en que opera su negocio.
Los ingenieros mapean un flujo de trabajo real y luego construyen un agente con un flujo de control orquestado, memoria y acceso a herramientas (utilizando frameworks como LangGraph o CrewAI sobre modelos como Claude o GPT), conectado a sus sistemas activos con permisos, registro de actividad (logging) y filtros de aprobación humana. El agente se instrumenta con trazabilidad y evaluaciones específicas de tareas para que su comportamiento pueda medirse, corregirse y mantenerse confiable en producción.
Para equipos de nivel empresarial y de mercado medio cuyas operaciones principales son demasiado complejas, críticas o profundamente integradas para una herramienta comercial común; el resultado es rendimiento y confiabilidad en un flujo de trabajo que solía requerir un gran esfuerzo manual, con menos errores y controles en los que el equipo realmente puede confiar.
Un equipo de operaciones de soporte necesita un agente que lea un ticket entrante, verifique el registro del cliente y el estado del pedido en el CRM y el sistema de facturación, redacte una resolución y derive cualquier caso que involucre un reembolso a un humano para su aprobación, con cada paso registrado y evaluado en función de tickets reales anteriores antes de que llegue a tocar un caso real.
Descubre si el desarrollo de agentes de IA es la decisión correcta para tu equipo.
Solicita un presupuesto gratuitoDesarrollamos agentes de AI de producción para operaciones complejas de empresas medianas y corporaciones, y luego los operamos. Nuestros ingenieros senior construyen sobre LangGraph, CrewAI y n8n, integrados con Salesforce Agentforce y potenciados por modelos como Claude, GPT o modelos abiertos como Llama, Qwen y Mistral. Estos son agentes conectados a sus herramientas y datos reales con los controles que requieren los equipos corporativos, no demos que se caen fuera de un entorno de pruebas (sandbox).
Instrumentamos cada agente con trazabilidad y evaluación en producción para ayudar a detectar desviaciones y fallas a tiempo, reducir el impacto en el cliente y respaldar una solución más rápida.
Ejemplo ilustrativo, diseñado para mostrar el tipo de resultados que ofrecemos.
Agentes y automatizaciones que hemos desarrollado para captar la demanda y liberar de trabajo a las personas.
Resultado Captó las reservas fuera del horario de atención que antes quedaban sin responder y liberó al personal para llamadas en vivo.
Resultado Redujimos el tiempo de entrega de tareas rutinarias y orientamos al equipo hacia trabajos de mayor valor.
Los ejemplos son anonimizados para cumplir con los acuerdos de confidencialidad (NDA) de los clientes y editados para ilustrar el alcance típico; los resultados varían según el mercado, el presupuesto y el punto de partida.
La confiabilidad no proviene de un prompt ingenioso, sino de tratar al agente como un bucle de control acotado con herramientas tipadas y un conjunto de evaluaciones puntuadas. Construimos primero la contención de fallos y la plataforma de medición, para que el comportamiento pueda observarse, someterse a pruebas de regresión y corregirse, en lugar de solo esperar lo mejor.
Un único prompt puede parecer impecable en una demostración y aun así desviarse en el momento en que cambian las entradas, los modelos o las reglas de negocio, porque nada lo somete a un estándar. Envolver el modelo en un bucle acotado con herramientas tipadas e idempotentes y un conjunto de evaluación puntuado convierte el "parece funcionar" en una métrica contra la cual realizar pruebas de regresión, de modo que cada prompt o cambio de modelo se verifica con casos reales antes de implementarse. Eso es lo que permite que un agente mantenga su confiabilidad bajo un volumen de tráfico real en lugar de degradarse silenciosamente.
La mayoría de los agentes pasan del inicio a un piloto funcional en 3 a 6 semanas, y la consolidación completa para producción suele tardar de 6 a 10 semanas, dependiendo de cuántos sistemas involucre. Comenzamos con una primera versión de alcance acotado que maneja su flujo de trabajo de mayor valor, y luego la expandimos una vez probada en uso real. Los agentes complejos de varios pasos que escriben de vuelta en sistemas de registro se sitúan en el extremo más largo de ese rango debido a las pruebas y los guardrails.
Construimos agentes en torno a su pila tecnológica real en lugar de una lista fija de conectores. Las integraciones comunes incluyen Salesforce y Agentforce, su CRM, herramientas de soporte (helpdesk) y tickets, bases de datos internas, correo electrónico y calendarios, Slack y APIs personalizadas, conectados con frameworks como LangGraph, CrewAI o n8n. Por ejemplo, un agente de soporte puede leer un ticket, buscar la cuenta en Salesforce, redactar una respuesta con la voz de su marca y registrar la resolución en el caso sin que un humano tenga que volver a escribir nada. Si un sistema tiene una API o base de datos, casi siempre se puede conectar.
Usted es el propietario. Le entregamos el código fuente, los prompts, la configuración y la documentación, y realizamos la implementación en su infraestructura o cuentas de la nube para que el agente y sus datos permanezcan bajo su control. También evitamos la dependencia tecnológica al construir sobre frameworks abiertos y admitir la elección de modelos (incluyendo Claude, GPT y modelos abiertos como Llama, Qwen y Mistral), lo que reduce la dependencia del proveedor y preserva la portabilidad del modelo donde sea posible, en lugar de dejarle con una caja negra que no puede inspeccionar.
Diseñamos guardrails en el agente desde el primer día en lugar de añadirlos después. Eso incluye permisos acotados, aprobación con intervención humana (human-in-the-loop) para acciones de alto riesgo, verificaciones de validación en las salidas, registro de cada paso y comportamiento de respaldo cuando el agente tiene dudas. Por ejemplo, un agente financiero podría redactar y poner en cola un ajuste de factura, pero requerir que una persona apruebe cualquier monto que supere un límite de dólares establecido. Ajustamos con usted ese equilibrio entre autonomía y supervisión basándonos en su tolerancia real al riesgo.
Ambas opciones. Muchos clientes nos encargan la construcción del agente y luego su gestión continua, ya que los modelos, los prompts y sus propios flujos de trabajo cambian con el tiempo. El soporte administrado cubre el monitoreo, la optimización del rendimiento, las actualizaciones de prompts y modelos, la adición de nuevas capacidades y la gestión de casos extremos que surgen una vez que el agente está activo con volumen real. Si tiene un equipo interno que desea hacerse cargo, realizamos una transferencia limpia con documentación y capacitación, por lo que la gestión continua es su elección, no un requisito.