Desarrollo de agentes de IA a medida
Ideasforge desarrolla agentes de IA a medida para empresas que necesitan ir más allá de un chatbot, una automatización básica o una herramienta estándar. Sistemas capaces de consultar información, utilizar herramientas y ejecutar acciones sobre bases de datos, ERP, CRM, APIs, documentación interna y aplicaciones propias.
Funcionan sobre tu infraestructura, en una nube a nombre de tu empresa. Y se miden antes de cada cambio.
Guías relacionadas
¿Qué es un agente de IA?
Qué diferencia a un agente de un chatbot, cómo utiliza herramientas y en qué situaciones aporta valor dentro de una empresa. Leer la guía¿Cuánto cuesta un agente de IA?
Qué factores determinan el coste: integraciones, fuentes de información, arquitectura, modelos, infraestructura y mantenimiento. Leer la guíaQué construimos
Agentes de IA a medida que resuelven tareas concretas: consultan tu documentación y tus bases de datos, guían diagnósticos, cualifican solicitudes y ejecutan acciones sobre los sistemas que apruebes. Cada agente se construye para una tarea concreta y se conecta solo a las herramientas que esa tarea necesita.
Cuando un solo agente no puede cubrir todo el proceso, construimos un sistema que coordina varios agentes especializados. Uno de nuestros sistemas en producción funciona así y coordina seis.
- Consultar una base de datos
- Recuperar información de documentación interna
- Comprobar datos dentro de un ERP
- Actualizar un CRM
- Consultar disponibilidad en un calendario
- Utilizar una API
- Registrar una operación
- Enviar una comunicación
- Iniciar un flujo de trabajo
- Pedir intervención humana cuando el caso lo requiera
¿Qué puede hacer un agente de IA dentro de una empresa?
Estos son algunos de los encargos que más se repiten.
Consultas a tus datos
La pregunta se escribe en lenguaje natural y el sistema la convierte en una consulta validada a tu base de datos. La respuesta sale de esos datos, no de la memoria del modelo. «¿Cuánto facturamos en marzo en la zona norte?», escrito así, tal cual se le preguntaría a un compañero.
Asistente sobre tu documentación
El agente consulta manuales, wikis y sistemas internos y responde en una sola conversación, indicando de qué fuente ha obtenido cada respuesta. La política de devoluciones que hoy vive repartida entre tres manuales se contesta en una frase, con su fuente al lado.
Diagnóstico guiado
El agente hace preguntas, descarta posibles causas y guía al usuario paso a paso hasta identificar el problema, como nuestro asistente de planta cuando una máquina se para.
Cualificación de solicitudes
El agente analiza cada entrada, comprueba los criterios que hayas definido y la dirige al equipo correspondiente. De veinte solicitudes de presupuesto que entran por la web, tres merecen una llamada hoy y el resto puede esperar a mañana.
Acciones sobre tus sistemas
El agente puede completar una gestión utilizando únicamente las acciones que tú hayas aprobado. Dar de alta al cliente, generar su contrato y dejarlo listo para la firma, sin que nadie copie datos de una pantalla a otra.
La IA interpreta y el código ejecuta.
El modelo propone una acción, pero el código decide si puede ejecutarse. Escoge dentro de un conjunto cerrado de acciones, así que las restricciones no dependen únicamente de una instrucción escrita para el modelo.
Si las reglas de tu proceso son claras y estables, una automatización a medida lo resuelve más barato, más rápido y sin la vigilancia que exige un modelo. Eso también lo construimos nosotros.
Agentes de IA adaptados a diferentes procesos empresariales
No existe un único tipo de agente válido para cualquier situación. Diseñamos la arquitectura según la función que debe cumplir el sistema.
Agentes sobre datos
Consultan información almacenada en bases de datos o aplicaciones empresariales utilizando lenguaje natural, con herramientas controladas para recuperar la información.
Agentes sobre documentación
Trabajan con manuales, procedimientos, normativa o documentación técnica. Cuando es necesario, con arquitecturas RAG para recuperar solo la información relevante.
Agentes operativos
Además de consultar, ejecutan acciones sobre ERP, CRM, APIs o aplicaciones internas: registrar información, actualizar estados, crear operaciones.
Agentes conversacionales
Utilizan una conversación como interfaz para acceder a información o ejecutar acciones, por web, aplicaciones internas, WhatsApp u otros canales.
Sistemas multiagente
Dividen responsabilidades entre agentes especializados. No por defecto: solo cuando la separación aporta una ventaja real en control, especialización o mantenibilidad.
Agentes de IA que ya trabajan sobre procesos reales
No planteamos el desarrollo de agentes únicamente desde la teoría. Ya hemos construido sistemas que trabajan con información, herramientas y reglas empresariales reales.
Consultar datos empresariales mediante lenguaje natural
El modelo no tiene acceso directo a la base de datos. Interpreta la pregunta y entrega un formulario de campos fijos. A partir de ahí el código, que sí se comporta igual siempre, construye la consulta.
Ver caso Savian →
Un agente de IA que gestiona citas desde WhatsApp
Wazzy es producto nuestro. Reserva, modifica o cancela una cita mediante una conversación: el agente consulta la agenda real y ejecuta las acciones siguiendo las reglas de la clínica. La conversación es flexible y las reglas de agenda no lo son.
Ver caso Wazzy →Cómo desarrollamos un agente de IA a medida
No empezamos buscando dónde encajar la IA en tu empresa. Buscamos los problemas que ya te cuestan dinero y evaluamos si un agente los resuelve con ganancia demostrable.
01 Mapeamos el proceso
Con quien sufre el proceso, no solo con quien compra la tecnología. Paso a paso, con sus actores, sus sistemas y sus tiempos.
02 Medimos lo que cuesta hoy
Cada candidato se traduce a su ganancia esperada partiendo de lo que cuesta hoy en horas, en errores o en espera. De esa lista, la mayoría se descarta.
03 Diseñamos herramientas, permisos y reglas
Qué puede consultar, qué herramientas puede utilizar y qué acciones puede ejecutar. Validaciones, límites y condiciones antes de operaciones sensibles.
04 Arrancamos con un piloto
Una parte del problema, un grupo reducido de usuarios y una métrica acordada antes de empezar. El piloto se paga y su precio entra dentro del proyecto final.
05 Ampliamos la autonomía por etapas
Al principio el agente propone y una persona revisa cada salida. Cuando las pruebas y el uso real muestran que funciona en los casos previstos, ampliamos las acciones que puede ejecutar sin revisión.
Un agente útil también tiene que ser controlable
Cada agente sale con una batería de pruebas, un conjunto de casos reales con su respuesta correcta anotada que se ejecuta entera antes de cada cambio. Si la calidad baja, el cambio no sale.
Lo que está en producción se revisa cada semana, porque un sistema con un modelo dentro puede empeorar sin que aparezca un solo error en ningún registro.
Los controles que ponemos alrededor del agente
- 01 Herramientas limitadas a funciones concretas
- 02 Parámetros validados antes de ejecutar acciones
- 03 Respuestas estructuradas
- 04 Reglas de negocio fuera del modelo
- 05 Permisos diferentes según usuario o contexto
- 06 Límites sobre determinadas operaciones
- 07 Validación adicional antes de acciones sensibles
- 08 Registro de herramientas y acciones ejecutadas
- 09 Batería de pruebas antes de cada cambio
- 10 Intervención humana cuando el sistema no puede continuar con seguridad
¿Cuándo merece la pena desarrollar un agente de IA a medida?
Decirte si compensa es parte de nuestro servicio. Un agente compensa cuando el proceso requiere interpretar información que cambia de un caso a otro, por ejemplo correos, documentos o peticiones escritas de formas diferentes.
Suele tener sentido cuando
- Debe trabajar con varios sistemas de la empresa
- Necesita utilizar información interna
- Existen reglas específicas de negocio
- Debe ejecutar acciones
- El comportamiento cambia según el contexto
- Necesita permisos o límites propios
- Debe integrarse con software interno
- Una solución estándar no cubre el proceso completo
Probablemente no sea necesario cuando
- Existe un producto estándar que ya resuelve bien el problema
- El proceso está completamente definido mediante reglas (eso también lo construimos nosotros, sin modelo)
- No existe suficiente información para que el sistema trabaje bien
- El coste del desarrollo es superior al valor que puede generar
- Solo queremos usar IA porque otras empresas la usan
Preguntas frecuentes sobre desarrollo de agentes de IA
¿Qué significa «para empresas» en la práctica?
Tu infraestructura o tu nube, las cuentas de tu organización, tus datos donde tú decidas y la calidad medida de forma continua. Las garantías por las que va a preguntar tu comité de seguridad, respondidas antes de la reunión.
¿No nos basta con ChatGPT?
Para ayudar a las personas en su trabajo, quizá sí. Esa respuesta no la cobramos. Un chat es una herramienta de ayuda donde cada salida la revisa quien la pidió. Un agente es un sistema que produce el resultado él solo, sobre tus datos y con tus permisos. Eso exige la ingeniería que describe esta página. Son compras distintas para problemas distintos.
¿El agente puede conectarse a nuestros sistemas internos?
Sí, es exactamente para eso. ERP, bases de datos, sistemas industriales, documentación. El agente solo habla con los sistemas que apruebes, con los permisos de cada usuario.
¿El agente decide por su cuenta?
Decide dentro de un perímetro. Las acciones posibles son una lista cerrada que tú apruebas, el código valida cada una antes de ejecutarla y las sensibles piden confirmación de una persona. La autonomía se administra por coste y fiabilidad, no por fe en el modelo.
¿Y si nuestros datos están hechos un desastre?
Es de lo primero que miramos. Si los datos que el caso necesita no están o no son fiables, te lo decimos y la primera fase pasa a ser ordenarlos, porque un agente sobre datos rotos solo automatiza el error más rápido.
¿Cuánto cuesta desarrollar un agente de IA?
Un agente a medida se mueve entre 2.500 y 10.000 € de construcción, según integraciones y exigencia de validación, más entre 150 y 500 € al mes de operación, que cubre la vigilancia y el mantenimiento del sistema. La cuota no tiene permanencia.
El modelo y la infraestructura van en cuentas a nombre de tu empresa, así que esas facturas son tuyas y no entran en la cuota. Los sistemas con orquestador y varios agentes se presupuestan por proyecto.
Cuánto cuesta un agente de IA, desglosado → ¿Cuánto tarda en desarrollarse un agente de IA?
Depende de tres cosas: que los datos existan, que los accesos estén dados y que la tarea esté bien definida. Con las tres, un piloto en dos semanas es realista. Si falta alguna, lo primero del proyecto es conseguirla.
¿De quién es el agente cuando termina el proyecto?
Tuyo. El repositorio está a tu nombre desde el primer día: código, documentación, manuales de operación, instrucciones del modelo y la batería de pruebas. La infraestructura también, montada en una nube a nombre de tu empresa.
¿Quién mantiene el agente después?
Lo que decidas. Podemos encargarnos del mantenimiento medido o formar a tu equipo y entregar el manual de operación para que lo lleve. La documentación se escribe para ese segundo caso, aunque elijas el primero.
¿Qué pasa si el proveedor del modelo sube el precio o lo retira?
Cambiar de modelo se prueba, no se promete. Tenemos sistemas en producción que usan modelos de distintos proveedores y el cambio pasa la batería de pruebas antes de salir. A veces obliga además a tocar el sistema, porque modelos distintos se comportan distinto. Lo hemos visto: descartamos un modelo más barato porque las pruebas mostraron que perdía diez puntos de acierto.
¿Qué pasa si concluís que nuestro caso no compensa?
Te lo decimos antes de cobrarlo y te quedas con el mapa del proceso y sus números, que valen aunque el agente no salga. Descartar pronto es parte del método, no un fracaso del método.
Otras soluciones
Cuéntanos qué tendría que hacer el agente
No necesitas decidir qué modelo utilizar, cuántos agentes hacen falta ni cómo debería ser la arquitectura. Explícanos qué proceso quieres mejorar, con qué herramientas tendría que trabajar el sistema y qué acciones debería poder realizar.