Agentes de IA que hacen el trabajo, no solo responden.
Para equipos de operaciones, plataformas SaaS y empresas ahogadas en tareas repetitivas de varios pasos. Agentes con herramientas, puntos de control humanos y registro completo, no demos que se rompen en el primer caso raro.
Construimos agentes de IA que hacen trabajo de varios pasos: leen una petición, consultan lo que haga falta, ejecutan una acción y te informan. Cada paso queda registrado, así que ves qué hizo y por qué. Antes de cualquier cosa irreversible, piden confirmación a una persona. Para empresas en España.
Actualizado noviembre de 2026
Un agente no es un chatbot con más pasos. Es un sistema cuyos fallos hay que diseñar antes.
Casi todas las demos de agentes impresionan hasta que pasa algo inesperado, y siempre pasa algo inesperado. Por eso diseñamos los agentes empezando por los casos límite: qué puede salir mal, dónde necesita la aprobación de una persona y cómo auditamos después cada acción que tomó.
Construimos agentes que usan herramientas sobre modelos de OpenAI, Anthropic y de código abierto. Cada agente sale con un modelo de permisos (qué herramientas puede usar y en qué condiciones), un tope de gasto por ejecución, una política de reintentos y un registro estructurado que se puede reproducir paso a paso. No son extras: son la diferencia entre un sistema fiable y un pasivo.
Orquestamos con LangGraph, AutoGen, CrewAI o máquinas de estados propias, según la tarea. Elegimos el marco que más fácil hace depurar el sistema, no el que mejor marketing tiene.
Qué construimos.
Agentes de investigación y síntesis
Navegan, extraen, resumen y producen informes estructurados: inteligencia competitiva, due diligence, cadenas de contenido, estudios de mercado.
Agentes de triaje de tickets
Leen el ticket, clasifican la intención, traen el contexto de tu base de conocimiento, redactan una respuesta y pasan los casos ambiguos a tu equipo.
Agentes de procesamiento de documentos
Extraen, validan y enrutan datos de facturas, contratos y formularios, con una cola de excepciones para lo que leen con poca confianza.
Agentes de operaciones
Flujos de varios pasos entre tu CRM, tu ERP, tu almacén de datos y tus herramientas de comunicación. Se disparan por eventos, por calendario o por API.
Agentes de código y pull requests
Leen tu código, escriben pruebas unitarias, corrigen avisos del linter, revisan PR contra tu guía de estilo y redactan planes de implementación a partir de una especificación.
Agentes comerciales
Investigan prospectos, personalizan el primer contacto, programan seguimientos, registran la actividad en el CRM y avisan a tu equipo de las señales calientes.
¿Automatización, chatbot o agente?
Se usan como sinónimos y no lo son. Elegir el equivocado es como se atascan los proyectos.
| Automatización por reglas | Chatbot | Agente de IA | |
|---|---|---|---|
| Resuelve | Exactamente lo que guionizaste | Preguntas | Tareas de varios pasos |
| Ante lo inesperado | Se para | Más o menos | Sí, dentro de sus herramientas |
| Actúa en tus sistemas | Sí, acciones fijas | Rara vez | Sí, elegidas sobre la marcha |
| Puedes auditar lo que hizo | Trivialmente | En parte | Sí: cada paso registrado |
| Riesgo si se equivoca | Bajo y previsible | Una respuesta que deja en evidencia | Real: por eso hay aprobaciones |
| Úsalo cuando | El proceso nunca varía | La gente hace preguntas | El trabajo exige criterio entre pasos |
Dónde se ganan su sitio los agentes.
Nada irreversible ocurre sin que una persona lo confirme: reembolsos, correos a clientes, cualquier cosa con dinero.
Qué leyó, qué decidió, qué hizo. Sin esto no puedes depurarlo ni defenderlo.
Nuestro fundador fue CTO de Kuickpay, una fintech de pagos. Los agentes que tocan dinero se construyen en consecuencia.
Dónde más rinden.
Operaciones en empresas SaaS
Enrutado de tickets, comprobaciones de alta de clientes y señales de riesgo de baja, sin ampliar plantilla.
Operaciones de e-commerce
Enriquecer el catálogo, moderar reseñas, comunicarse con proveedores y tramitar devoluciones.
Servicios financieros y back office
Triaje de alertas, generación de informes y borradores de comunicaciones a clientes, siempre con una persona aprobando.
No si el proceso nunca cambia
Si los pasos son siempre los mismos y las reglas están claras, una automatización clásica es más barata, más rápida y más predecible. Te lo diremos antes de proponerte un agente.
Cómo construimos agentes en producción.
Auditoría de la tarea
Mapeamos el flujo exacto que va a asumir el agente: cada entrada, cada herramienta, cada salida, cada decisión. Definimos cómo se mide el éxito antes de escribir código.
Herramientas y permisos
Diseñamos el esquema de herramientas, el modelo de permisos y la política de escalado: qué hace solo y qué necesita la aprobación de una persona.
Construcción y evaluación
Construimos el agente y lo probamos contra un banco de casos: el camino feliz, los casos límite y entradas hechas para romperlo. Medimos coste y latencia por ejecución.
Modo sombra
Lo desplegamos en paralelo al flujo actual: el agente propone, pero una persona revisa cada acción antes de que tenga efecto. Calibramos hasta que los números lo justifican.
Producción y ajuste
Salimos en real con topes de gasto y un interruptor de apagado. Ajustamos cada semana a partir de los fallos registrados y de lo que detectan los revisores.
Agentes de IA autónomos
6 preguntas respondidas. ¿Tienes otra? Escríbenos.
En flujos acotados y bien definidos, con buena cobertura de pruebas, sí. En tareas abiertas y mal especificadas, bastante menos. Por eso acotamos cada proyecto a flujos donde el listón de fiabilidad es alcanzable, y ponemos puntos de control humanos en todo lo demás.
Siete categorías. Cuarenta y cinco servicios.
Cuéntanos el proyecto. Te diremos si somos las personas adecuadas.
Escríbenos lo que necesitas, aunque sea a grandes rasgos. Respondemos en un día laborable, y si el proyecto debería ser más pequeño, o lo debería hacer otro, te lo decimos en la primera llamada.