Agentes de IA · Granada / Remoto
Agentes de IA para empresas
Un agente de IA ejecuta un proceso de principio a fin: lee, decide, llama a tus sistemas y sabe cuándo parar. Diseño e integro agentes para los procesos repetitivos de tu empresa, con guardarraíles y aprobación humana en los puntos donde un error se paga. Detrás de cada integración hay más de diez años construyendo backend.
Qué es y cuándo lo necesitas
Un agente de IA es un modelo de lenguaje con tres cosas más: herramientas para actuar sobre tus sistemas, memoria de lo que ya ha hecho y un criterio explícito para parar. Esa última parte es la que separa un agente útil de una demo: el agente decide cuántos pasos da, pero tú decides dónde termina su autoridad.
La diferencia con un chatbot es que el agente no se limita a responder: abre el ticket, consulta el pedido en el ERP, redacta la contestación y la deja esperando aprobación. La autonomía es un dial, no un interruptor, y en la mayoría de procesos el punto óptimo está lejos de los extremos. Encontrarlo es parte del trabajo.
- Encaja si el proceso es repetitivo, tiene varios pasos y las reglas se le pueden explicar a una persona nueva en media hora.
- Encaja si hoy alguien dedica horas a leer, clasificar y reenviar: triaje de tickets, back-office, conciliaciones, respuestas con un patrón claro.
- Encaja si aceptas empezar con el agente proponiendo y una persona aprobando, y subir la autonomía cuando los números lo justifiquen.
- No encaja si el proceso ya es determinista: un script o una regla en tu ERP lo resuelve más barato, más rápido y sin variabilidad. Te lo diré si lo veo.
- No encaja si la decisión es de alto riesgo —dinero, salud, cumplimiento legal— y no hay nadie dispuesto a revisarla. Ahí la IA prepara el expediente; la firma sigue siendo humana.
- Tampoco encaja si el proceso cambia cada semana y nadie sabe describirlo entero: primero se estabiliza, después se automatiza.
Qué incluye
Sesiones con quien hace hoy el trabajo para levantar el proceso real, con sus excepciones incluidas. De ahí sale el diseño: qué pasos ejecuta el agente, qué información necesita en cada uno y en qué punto exacto entra una persona.
Cada acción del agente es una función acotada contra tus sistemas: correo, CRM, ERP, base de datos o APIs internas. Con permisos mínimos, validación de parámetros y límites de uso, para que el alcance de un fallo sea pequeño y conocido.
Reglas explícitas de lo que el agente no puede hacer solo, colas de aprobación para las acciones sensibles y un registro de por qué tomó cada decisión. Un agente que no se puede auditar es un agente que no llega a producción.
Un conjunto de casos reales —incluidos los raros y los que salieron mal— que se ejecuta automáticamente en cada cambio de prompt, de modelo o de herramienta. Es la única forma de saber si una mejora ha mejorado algo.
Puesta en producción en tu infraestructura, con trazas paso a paso, alertas cuando el agente se atasca o se sale del guion, y coste por ejecución visible desde el primer día.
Stack y enfoque técnico
Guardarraíles primero, autonomía después. Empiezo por lo que el agente no debe hacer y por cómo lo vamos a medir; el margen de decisión se amplía más tarde, con datos de uso que lo respalden. Trabajo sobre modelos comerciales de Claude, OpenAI o Gemini —la elección depende del coste, la latencia y la calidad que pida tu caso— y orquesto con LangGraph cuando el flujo tiene ramas y estado, o con código plano cuando no hace falta más. La integración vive donde vive tu producto: dentro de una aplicación Rails, en un servicio Python aparte o detrás de una API.
Cómo trabajo
Levanto el proceso con tu equipo, mido cuánto tiempo consume hoy y acoto el primer agente al tramo con mejor relación entre volumen y riesgo. Salida: el diseño, los criterios de éxito y una estimación de coste por ejecución. Una o dos semanas.
Construyo el agente contra tus sistemas en un entorno de pruebas y lo dejo funcionando en modo sombra o solo-propuesta sobre casos reales. Al terminar sabemos qué porcentaje resuelve bien, dónde falla y si merece la pena seguir. De dos a cuatro semanas.
Integración definitiva, guardarraíles, colas de aprobación, evals en CI y monitorización. El agente entra en producción con supervisión humana en las acciones sensibles. De tres a seis semanas según cuántos sistemas haya que tocar.
Con semanas de uso real se ve qué casos conviene automatizar del todo, cuáles seguirán pasando por una persona y qué proceso vecino es el siguiente candidato. Los plazos son orientativos: el camino crítico suele estar en las integraciones y los accesos, no en el modelo.
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