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Agentes de IA para empresas

Construimos agentes de inteligencia artificial que hacen trabajo real dentro de tu empresa: responder a clientes, leer y clasificar documentos, cualificar leads o preparar expedientes. Con límites claros y una persona aprobando lo importante.

Un agente de IA es un sistema que entiende una petición en lenguaje natural y, en lugar de limitarse a contestar, da los pasos necesarios para resolverla: consulta datos, usa herramientas y completa tareas en tus sistemas. Cuando a ese agente le das un puesto definido —unas funciones, unos permisos y unas reglas sobre qué debe consultar—, tienes un empleado digital.

Los agentes que construimos no son demostraciones. Trabajan en producción, con clientes reales, en despachos de abogados, concesionarios y empresas de servicios.

Qué agentes de IA desarrollamos

Atención al cliente

Responde a las preguntas de tus clientes por correo, WhatsApp o chat con información real: el estado de su pedido, su expediente o su cita. Cuando la petición se sale de lo previsto, deriva a tu equipo con el caso resumido, en lugar de inventar una respuesta.

Asistente con el conocimiento de tu empresa

Contesta a tu equipo con la documentación interna: procedimientos, contratos tipo, condiciones comerciales, normativa aplicable. Cita de dónde sale cada respuesta para que se pueda comprobar.

Lectura y clasificación de documentos

Lee facturas, contratos, nóminas, DNI o escrituras; extrae los datos relevantes; comprueba que la documentación está completa y la archiva en su sitio. Si falta algo, lo pide.

Comercial

Cualifica los leads que llegan, responde en minutos a cualquier hora, propone una cita según la agenda del comercial y deja en el CRM un resumen de cada conversación.

De agente a empleado digital

La diferencia entre un agente que impresiona en una demo y uno que puedes dejar trabajando está en el diseño alrededor del modelo:

  • Un puesto, no un chat. Cada agente tiene su lista de capacidades autorizadas y no ve ninguna otra.
  • Aprobación humana. Enviar algo a un cliente, modificar datos o comunicar una decisión espera a que una persona lo apruebe.
  • Criterio de éxito escrito. Antes de empezar un encargo se define qué significa terminarlo bien, y el resultado se comprueba contra ese criterio.
  • Cálculos con reglas. Importes, plazos y cómputos los calcula el sistema con reglas programadas, no el modelo.
  • Memoria por expediente. Todo lo que pasa en un caso queda registrado con su autor, para que el agente continúe donde se quedó y tú puedas auditarlo.

Lo explicamos en detalle en qué es un empleado digital.

Cómo lo desarrollamos

  1. 01

    Elegir bien la tarea

    Buscamos trabajo que hoy consuma horas y que exija leer o interpretar. Si las reglas son fijas, te proponemos una automatización, que sale más barata.

  2. 02

    Definir el puesto

    Qué encargos recibe, por qué canales, qué capacidades necesita y qué debe aprobar siempre una persona.

  3. 03

    Probar con casos reales

    Antes de ponerlo en producción, lo evaluamos con ejemplos reales de tu empresa, incluidos los difíciles.

  4. 04

    Supervisar y mejorar

    Durante las primeras semanas revisamos cada decisión con tu equipo y ajustamos instrucciones y permisos.

Datos y cumplimiento

Tus datos se tratan como lo que son: información confidencial de tu empresa y de tus clientes. Los datos de cada empresa están aislados, usamos los modelos a través de API empresariales que no entrenan con tus datos por defecto, y diseñamos cada agente teniendo en cuenta el RGPD y el Reglamento Europeo de Inteligencia Artificial. Hay más detalle en agentes de IA en la empresa: riesgos, control humano, RGPD y AI Act.

Preguntas frecuentes

¿Qué es un agente de IA?

Es un sistema basado en un modelo de lenguaje que, además de entender y redactar texto, puede usar herramientas: consultar una base de datos, crear un registro en el CRM, enviar un correo o generar un documento. Decide qué pasos dar para cumplir un objetivo, dentro de los permisos que le das.

¿Qué modelos de IA utilizáis?

Principalmente modelos de OpenAI y de Anthropic (Claude), elegidos según la tarea: no es lo mismo leer facturas que redactar una respuesta a un cliente. Los usamos a través de sus API empresariales, cuyos términos excluyen por defecto el uso de tus datos para entrenar modelos.

¿Puede un agente de IA equivocarse?

Sí, igual que una persona. Por eso lo diseñamos para que un error no produzca efecto sin control: permisos mínimos, aprobación humana antes de las acciones con consecuencias, cálculos críticos hechos con reglas y registro de cada paso.

¿Cuándo no conviene un agente de IA?

Cuando el proceso sigue siempre las mismas reglas. En ese caso, una automatización clásica es más barata, más rápida y más predecible. El agente aporta valor cuando cada caso exige leer, interpretar y decidir.

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