Agentes y asistentes
Desarrollamos asistentes internos, chatbots, búsqueda documental, clasificación inteligente y agentes conectados a herramientas empresariales.
Sistemas capaces de interpretar información, buscar contexto, consultar datos y ejecutar acciones acotadas. Conectados a las herramientas que ya usa el equipo, no a una plataforma nueva que aprender.
Algunas tareas no siguen reglas fijas. Requieren interpretar contexto, consultar información repartida en varios sitios y tomar una decisión razonable. Un script no basta — pero eso no significa que necesites algo mágico, solo bien construido.
Qué analizamos
- Asistentes internos para empleados
- Chatbots con acceso a datos reales
- Búsqueda documental inteligente
- Clasificación automática
- Agentes conectados a herramientas empresariales
Cómo funciona
Un agente es un sistema con acceso a un conjunto acotado de herramientas — buscar en documentos, consultar una base de datos, ejecutar una acción concreta — y a instrucciones claras sobre cuándo usarlas. No decide sin límites: opera dentro de un alcance definido, con registro de lo que hace y puntos donde una persona valida antes de que algo se ejecute de verdad.
Qué puede hacer
- Buscar y resumir información repartida en varios documentos
- Consultar datos reales de sistemas conectados
- Clasificar y priorizar solicitudes entrantes
- Guiar una tarea repetitiva paso a paso
- Ejecutar una acción concreta dentro de un alcance definido
Qué no debe hacer
- Tomar decisiones irreversibles sin validación humana
- Actuar fuera del conjunto de herramientas que tiene asignado
- Sustituir un criterio que requiere responsabilidad legal o profesional
- Inventar información cuando no la encuentra — debe poder decir que no sabe
Cómo lo construimos
El resultado depende de cómo se construye, no solo del modelo que hay detrás.
- Acceso a herramientas — un conjunto limitado y explícito, no acceso abierto
- Contexto — la información relevante, ni más ni menos
- Búsqueda documental — sobre tus documentos reales, no memoria genérica
- Validación — comprobaciones antes de dar por buena una respuesta
- Supervisión — puntos de control humano en las acciones que importan
Ejemplos
- Asistentes internos que responden con datos reales de la empresa
- Búsqueda documental sobre contratos, manuales o históricos
- Clasificación automática de solicitudes o incidencias
- Soporte de primer nivel con acceso a la base de conocimiento
- Consultas sobre datos operativos en lenguaje natural
- Tareas guiadas paso a paso con supervisión humana
Cuándo tiene sentido
Cuando la tarea requiere interpretar lenguaje natural, buscar en documentos o tomar decisiones con contexto variable.
Cuándo no
Cuando el proceso tiene reglas fijas y predecibles — en ese caso una automatización convencional es más fiable y barata.
Cómo empieza un proyecto
Empezamos por un caso de uso concreto y acotado, no por un asistente que lo haga todo. Un alcance pequeño y bien definido es lo que hace que un agente sea fiable desde el primer día.