¿Sobre qué proveedor de IA construyes?

Anthropic Claude y OpenAI son los defaults, elegidos según el caso de uso. También puedo trabajar con modelos open source en AWS, Azure o tu propia infraestructura cuando la residencia de datos lo exige.

¿Mis datos se usarán para entrenar modelos?

No. Los agentes que construyo en producción usan endpoints que excluyen contractualmente el entrenamiento con tus datos, y el contenido sensible puede pasar por modelos auto-hospedados si es necesario.

¿El agente puede ejecutar acciones reales como enviar emails o actualizar registros?

Sí, con guardarraíles explícitos. Las acciones destructivas o irreversibles pasan por aprobación humana, logs de auditoría y rate limits antes de llegar a producción.

¿Cómo se mide si el agente está funcionando?

Cada proyecto incluye métricas de éxito, prompts de evaluación y un pequeño set de benchmark. Medimos calidad, costo por tarea y tasa de intervención para que las mejoras sean visibles.

Desarrollo de Agentes de IA y Automatización de Procesos

Agentes de IA prácticos y automatizaciones que se conectan con tus sistemas reales.

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Resumen

Los chatbots genéricos rara vez mueven la aguja. Los agentes de IA útiles hacen tareas concretas: califican leads, resumen tickets, redactan propuestas, derivan emails entrantes, extraen datos de documentos y disparan acciones en herramientas que ya usas. Diseño y entrego sistemas agénticos que se integran con tu stack y se mantienen confiables en producción.

Creo agentes de IA prácticos y flujos de automatización que se conectan con tu sitio web, CRM, formularios, documentos, APIs y herramientas internas. El objetivo es automatización útil para el negocio, no novedades.

Características clave

Qué incluye.

Agentes de captación y leads

Califica leads entrantes, los puntúa y deriva los calificados a tu CRM o bandeja de entrada en tiempo real.

Flujos de contenido e investigación

Redacción larga, resumen de documentos, asistentes de investigación y pipelines editoriales con revisión humana.

Tool calling multi-paso

Function calling de OpenAI y Claude, salidas estructuradas, retrieval y razonamiento multi-paso orquestado.

Controles humanos en el loop

Puntos de aprobación, logs de auditoría y rutas alternativas para cualquier acción sobre datos sensibles.

Manejo confiable de errores

Timeouts, reintentos, logging estructurado y modos de falla observables — no una caja negra que se rompe en silencio.

Claves y secretos del lado del servidor

Las API keys quedan en el servidor, las peticiones tienen rate limit y los prompts se versionan y revisan.

Beneficios

Por qué importa.

Horas recuperadas cada semana: Automatiza tareas repetitivas de revisión, triage y redacción para que tu equipo se enfoque en juicio y relaciones.
Respuestas más rápidas: Leads entrantes, emails de soporte y eventos operativos reciben una primera respuesta inmediata y estructurada.
Conectado a tus datos reales: Los agentes consultan tu CRM, base de conocimiento, sistema de facturación y catálogo — no una FAQ estática.
Más seguro que prompts DIY: Validación de entrada de nivel producción, esquemas de salida y observabilidad desde el primer día.

Proceso

Cómo se ejecuta el trabajo.

Descubrir el caso de uso

Identificar una tarea acotada y valiosa que el agente pueda asumir de punta a punta.

Datos e integraciones

Mapear fuentes, APIs y los puntos de revisión humana que deben mantenerse en el loop.

Prototipo

Construir un v1 funcional con prompt, datos y herramientas reales — medible desde el primer día.

Endurecer

Agregar evals, guardarraíles, monitoreo y salidas estructuradas antes de exponerlo a usuarios reales.

Iterar

Ajustar prompts, ampliar el alcance a tareas adyacentes y reportar impacto medible en cada ciclo.

Tecnologías

Herramientas que uso.

Opciones probadas en producción. Siempre elegidas para encajar con el equipo y los sistemas existentes.

OpenAI API
Claude API
SDK de Anthropic
LangChain
Vercel AI SDK
Node.js
TypeScript
Pinecone
Supabase
Zapier
n8n

FAQ

Preguntas frecuentes.

¿Sobre qué proveedor de IA construyes?: Anthropic Claude y OpenAI son los defaults, elegidos según el caso de uso. También puedo trabajar con modelos open source en AWS, Azure o tu propia infraestructura cuando la residencia de datos lo exige.
¿Mis datos se usarán para entrenar modelos?: No. Los agentes que construyo en producción usan endpoints que excluyen contractualmente el entrenamiento con tus datos, y el contenido sensible puede pasar por modelos auto-hospedados si es necesario.
¿El agente puede ejecutar acciones reales como enviar emails o actualizar registros?: Sí, con guardarraíles explícitos. Las acciones destructivas o irreversibles pasan por aprobación humana, logs de auditoría y rate limits antes de llegar a producción.
¿Cómo se mide si el agente está funcionando?: Cada proyecto incluye métricas de éxito, prompts de evaluación y un pequeño set de benchmark. Medimos calidad, costo por tarea y tasa de intervención para que las mejoras sean visibles.

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