Skip to content

No un chatbot ni una automatización rígida: software que planifica, ejecuta y verifica.

DEL ASISTENTE AL SISTEMA AGENTIC

Arquitectura agentic y diseño de flujos
Patrones ReAct, supervisor-worker y handoff; selección de modelos y trade-offs coste/latencia/calidad con un perímetro claro por agente.
Tool use e integración con sistemas de negocio
Function calling hacia CRM, ERP, correo electrónico, ticketing y API internas, operaciones reales con idempotencia, reintentos y audit logs.
RAG, knowledge base y permisos
Retrieval sobre documentos y procedimientos con versionado, ACL y filtros por rol; fuentes citadas cuando la transparencia importa.
Orquestación multiagente
Especialistas coordinados: investigación, extracción, validación, notificación, con handoffs y aislamiento donde se exigen límites de seguridad.
Evals, guardrails y human-in-the-loop
Golden datasets, tests de regresión, filtros de I/O y escalado humano en tareas críticas: la calidad se mide, no se asume.
Deploy, observabilidad y mejora continua
Tracing por conversación y herramienta, métricas de éxito, costes de tokens y releases progresivos impulsados por datos reales.

Línea operativa

Esta profundización forma parte de Agentes de IA y automatizaciones.

Otras profundizaciones

Misma línea operativa, otras partes del perímetro.

Somos partners digitalesde marcas ambiciosas y ganadoras

Descubra los trabajos

Somos partners digitales de empresas que quieren crecer de forma estructurada.

Preguntas frecuentes

Lo que nos preguntan a menudo

FAQ

¿Qué es el agentic engineering y en qué se diferencia de un chatbot?

El agentic engineering es el diseño y el desarrollo de software en el que un modelo planifica objetivos, elige herramientas (API, bases de datos, CRM), ejecuta pasos en secuencia y verifica los resultados. Un chatbot responde a preguntas; un sistema agentico actúa sobre sus sistemas dentro de guardrails definidos, con trazabilidad de cada llamada y decisión.

¿Cuándo tiene sentido un sistema agentico frente a una automatización clásica?

Cuando la tarea requiere razonamiento sobre entradas variables, elección dinámica de herramientas o varios pasos coordinados, por ejemplo cualificar un lead leyendo CRM y correo, preparar un informe agregando fuentes distintas, o asistir a operadores con acciones sobre ticketing y ERP. Para flujos fijos y repetitivos siguen siendo preferibles las reglas y los workflows deterministas.

¿Cómo garantizan el control, la seguridad y los costes en producción?

Definimos permisos para herramientas y datos, límites de presupuesto de tokens, human-in-the-loop en acciones críticas, logs de auditoría y evaluaciones sobre datasets golden antes del go-live. Seleccionamos proveedores con residencia de datos en la UE cuando hace falta, documentamos modelos y finalidades, y monitorizamos latencia y costes por agente y por tarea.

¿Con qué stacks e integraciones trabajan?

OpenAI y Anthropic vía API, Vercel AI SDK, embeddings y vector store, Python y Node.js para orquestación a medida, conectores hacia HubSpot, Salesforce, ERP, ticketing y API internas. Para flujos más sencillos también integramos n8n, Make o Zapier; para sistemas complejos construimos capas agenticas a medida conectadas al middleware existente.