Agentes de IA que llegan a producción y se pueden auditar
Agentes de IA conectados a tus sistemas y documentos, con acceso controlado, evaluación de respuestas y trazabilidad. En producción, no como demo.
El problema que resuelve
La demo funciona. El problema aparece después: el agente responde con datos de hace tres meses, nadie sabe de dónde sacó una cifra, y no hay forma de saber si empeoró desde la semana pasada. La mayoría de los pilotos de IA se cae ahí, no en el modelo.
El otro problema es el acceso. Un agente útil necesita leer datos reales, y muchos de esos datos son personales o confidenciales. Sin control de accesos ni registro de qué consultó, un asistente interno se convierte en la mayor fuga de información de la empresa.
Qué entregamos
- Agente conectado a tus fuentes reales —base de datos, ERP, documentos— con las consultas acotadas a lo que cada usuario puede ver.
- Set de evaluación con casos reales y respuestas esperadas, para medir si un cambio de prompt o de modelo mejora o empeora.
- Trazabilidad de cada respuesta: qué fuentes consultó y con qué consulta, de modo que una cifra siempre se pueda reconstruir.
- Límites explícitos: qué puede hacer el agente, qué deriva a una persona y qué responde que no sabe.
- Despliegue en tu infraestructura, con control de costo por consulta y monitoreo de uso.
Stack tecnológico
- Vertex AI
- Google ADK
- Cloud Run
- BigQuery
- Python
- IAM
Casos de uso
Situaciones típicas en las que entra este servicio.
- Un equipo que responde las mismas preguntas sobre procedimientos y contratos varias veces por semana.
- Consultas de negocio que hoy requieren pedirle una extracción a alguien y esperar.
- Clasificación de grandes volúmenes de texto —tickets, solicitudes, descripciones de materiales— que hoy se hace a mano.
- Un piloto de IA que quedó estancado porque nadie confía en las respuestas.
Preguntas frecuentes
- ¿Los datos de mi empresa entrenan el modelo?
- No en las configuraciones que usamos. Trabajamos sobre servicios empresariales donde el contenido enviado no se usa para entrenar modelos, y eso queda por escrito en el contrato con el proveedor. Además dejamos registrado qué datos puede alcanzar el agente, que es la pregunta que importa cuando hay datos personales de por medio.
- ¿Cómo sé si el agente está respondiendo bien?
- Con un set de evaluación: un conjunto de preguntas reales con la respuesta que se espera, que se corre cada vez que se cambia algo. Sin eso, la calidad es una opinión y cualquier ajuste es a ciegas.
- ¿Sirve esto si mis datos están desordenados?
- Un agente sobre datos desordenados responde rápido y mal. Si el problema de fondo es que no hay una fuente confiable, primero conviene ordenar el flujo de datos: es menos vistoso y es lo que hace que después la IA sirva de algo.
- ¿Cuánto cuesta operarlo?
- Depende del volumen de consultas y del modelo. Lo dejamos medido por consulta desde el primer día y con límites configurados, porque el costo de un agente sin control crece de forma silenciosa hasta que llega la factura.
¿Te suena conocido?
Cuéntanos qué tienes hoy y qué te está doliendo. Respondemos con un alcance acotado o te decimos derechamente que no somos los indicados.