Construimos agentes conectados a tus sistemas que hacen el trabajo, no que lo comentan. Con control humano, evaluación previa y entrega documentada.
Un agente no es un chatbot
Un chatbot responde preguntas. Un agente hace el trabajo: lee tu CRM, redacta la propuesta, la guarda donde toca y avisa a la persona que tiene que firmarla. La diferencia no es el modelo que hay debajo, sino que el agente tiene acceso a tus herramientas y permiso para actuar en ellas.
La diferencia no es el modelo: es el acceso a tus herramientas y el permiso para actuar en ellas.
Esa es también la razón por la que la mayoría de los proyectos de IA en empresas no llegan a producción. Se compra una licencia, se abre una ventana de chat y se espera que la gente invente qué hacer con ella. Sin acceso a los datos reales y sin un encargo concreto, el resultado es una herramienta más que nadie abre a partir de la tercera semana.
Qué hacemos
Agentes conectados a tus sistemas. Construimos agentes sobre Claude, GPT y los modelos que mejor encajen con cada tarea, conectados por MCP o por API a tu CRM, tu correo, tu almacén de documentos, tu hoja de cálculo o tu base de datos. El agente no «sabe» de tu empresa: lee tus datos cuando los necesita.
Un encargo concreto, no una herramienta genérica. Partimos de una tarea que alguien hace hoy a mano y que se puede describir en una frase: cualificar los leads que entran, preparar el informe semanal, contestar el primer correo de un presupuesto, revisar facturas contra el contrato.
Control humano donde hace falta. Decidimos contigo qué hace el agente solo y qué pasa por una persona antes de salir. Un agente que redacta y espera aprobación se adopta; uno que envía sin preguntar se desactiva al primer susto.
Evaluación antes de confiar. Montamos un conjunto de casos reales con la respuesta correcta conocida y medimos el acierto del agente contra ellos. Sin esa prueba no hay forma de saber si funciona: solo la impresión de la persona que lo enseñó en la demo.
Entrega documentada. El agente se queda en tu casa, con sus instrucciones, sus permisos y sus límites escritos en castellano, para que tu equipo pueda cambiarlo sin llamarnos.
Cómo empieza
Antes de construir nada miramos qué tareas repite tu equipo, cuánto tiempo se va en ellas y cuáles tienen una respuesta verificable. Esa última parte es la que decide: una tarea cuyo resultado nadie sabe puntuar no se puede automatizar con garantías, por muy repetitiva que sea.
De ahí sale una lista corta ordenada por horas ahorradas y por riesgo. Empezamos por una, la ponemos en producción y la medimos durante unas semanas antes de tocar la siguiente.
Qué medimos
Acordamos la cifra antes de empezar. Según el caso suele ser horas de trabajo liberadas al mes, tiempo de respuesta al cliente, porcentaje de tareas que el agente cierra sin intervención humana, o errores detectados que antes pasaban.
No reportamos «número de consultas al modelo» ni coste por token como si fueran resultados. Son costes, y los vigilamos, pero no son lo que has comprado.
Por qué nosotros
Usamos agentes en nuestro propio trabajo todos los días: en el análisis de datos de campañas, en la producción de contenido y en el mantenimiento de las webs que gestionamos. Lo que te proponemos es lo que ya está funcionando dentro de la agencia, no una línea de servicio inventada para el folleto.
También sabemos dónde se rompe. Un agente con acceso a tus sistemas puede hacer daño si se le dan permisos amplios y se le dejan leer textos que vienen de fuera: un correo o un documento pueden contener instrucciones dirigidas al modelo. Por eso separamos lectura de escritura, acotamos permisos por tarea y dejamos registro de todo lo que el agente hace.
