Diseñamos procesos multi-etapa donde la siguiente acción depende del contexto y no puede fijarse siempre de antemano. El agente puede consultar conocimiento, elegir una herramienta, pedir un dato, ejecutar una acción, verificar el resultado y escalar. Estado, permisos, límites y condiciones de parada viven fuera del modelo.
Tiene sentido cuando cada caso puede seguir una ruta distinta y el sistema debe observar el resultado de un paso antes de decidir el siguiente. Si la secuencia es estable, seguimos prefiriendo automatización convencional: menos complejidad, menos coste y más facilidad de prueba.
Ejemplos razonables son una solicitud entrante que puede requerir consultar cliente, documentación y pedido antes de elegir respuesta; una incidencia que necesita decidir entre varias herramientas; una investigación comercial donde las fuentes cambian según lo encontrado; o una revisión documental que abre pasos distintos según excepciones.
La señal común es que no conocemos toda la ruta al empezar. Si entrada A siempre ejecuta B, C y D, no añadimos un agente: construimos un flujo determinista y reservamos la IA para los pasos de interpretación.
Guardamos objetivo, pasos completados, resultados de herramientas, pendientes y límites necesarios para continuar. Hechos de negocio permanecen en CRM, ERP o base correspondiente.
El agente no convierte un resumen narrativo en una nueva fuente de verdad.
Buscar cliente, consultar pedido, recuperar procedimiento, crear borrador o abrir tarea son capacidades separadas con esquema, permisos y errores definidos.
Una herramienta impone reglas de negocio aunque el modelo solicite otra cosa.
Lectura, borrador, acción reversible, escritura sensible o compromiso comercial tienen niveles distintos. Definimos qué requiere confirmación humana y qué puede completarse automáticamente.
La autonomía no es una propiedad binaria del agente; es una política por acción.
Límite de intentos, baja confianza, herramienta fallida, excepción contractual, dato crítico ausente o petición fuera de alcance deben detener el bucle.
Escalar es una salida diseñada, no el fracaso del sistema.
Un agente puede reintentar; el sistema debe impedir que eso duplique pedidos, tareas o mensajes. Cada herramienta define si es idempotente y cómo reconciliar estado incierto.
Las acciones irreversibles pueden usar borrador y aprobación antes de la escritura final.
Tarea completada, herramientas elegidas, argumentos, número de pasos, bucles, escalados, latencia, coste y efectos externos. Un resultado correcto alcanzado por una ruta peligrosa también es un fallo.
La capacidad horizontal se explica en agentes de IA para empresas.
Una implementación fiable mezcla piezas distintas: software determinista para reglas previsibles, modelos cuando el lenguaje o la ambigüedad importan, recuperación de conocimiento cuando la respuesta debe apoyarse en fuentes y supervisión humana cuando el coste del error exige criterio. El objetivo no es maximizar la cantidad de IA, sino diseñar el sistema que mejor resuelve el trabajo.
Fuentes, permisos, sistemas y coste del error modifican la implementación. El caso de uso es reutilizable; la arquitectura concreta no debe copiarse sin revisar contexto.
Usamos IA para operaciones de catálogo, atención, contenido, análisis y automatización comercial conectada con ecommerce, CRM, helpdesk y datos de producto.
Aplicamos IA a documentación, captación, atención, ofertas, reporting y conocimiento de proyectos para equipos inmobiliarios, promotoras, constructoras e ingenierías.
Herramientas, estado, autonomía, políticas, condiciones de parada y evaluación.
Un flujo fijo ya conoce la secuencia; un agente elige entre herramientas o pasos según contexto. No usamos agente cuando esa libertad no aporta.
Sí mediante herramientas y APIs específicas con permisos acotados y contratos de datos claros.
Preferimos estado explícito de tarea y referencias a sistemas de verdad, no una memoria narrativa ilimitada.
En acciones permitidas y suficientemente reversibles/verificables, sí. La política define autonomía por acción.
Condiciones de parada, límites de pasos/intentos, detección de errores repetidos y escalado.
Se maneja como estado explícito: reintento seguro, alternativa o escalado; nunca se finge que la acción ocurrió.
No por defecto. Multiagente sólo tiene sentido cuando roles, contextos y herramientas realmente justifican separar responsabilidades.
tarea completada, trayectoria, herramientas y argumentos, escalados, reintentos, latencia, coste y efectos externos.
Una solución puede combinar consultoría, automatización, agentes, RAG, integración y desarrollo. El caso de uso define el objetivo; los servicios definen cómo lo construimos.
Definimos objetivo, herramientas, política de acción y condiciones de parada antes de conceder autonomía a un agente.