Integración de inteligencia artificial y agentes

Qué incluye exactamente

El trabajo empieza casi siempre en documentos. Automatizamos la clasificación, los resúmenes y la extracción de datos de facturas, contratos y correos, que es donde un proceso se puede contar: cuántos entran, cuántos salen bien. Cuando el problema no es procesar un documento sino encontrarlo, montamos búsqueda sobre documentación interna con RAG: recupera los fragmentos pertinentes y obliga al modelo a responder con ellos a la vista. Los asistentes para atención a clientes o para equipos internos son la misma mecánica con una conversación encima, y ahí el primer trabajo es decidir qué documentos puede ver cada usuario.

Un agente con acceso a tus APIs y bases de datos internas es otra cosa: ya no responde, ejecuta. Ahí los permisos se acotan por acción y cada llamada queda registrada. Ese criterio no sale de un manual. SecAgent, nuestro motor de detección, es un agente con herramientas que usamos en pentesting, y buena parte de ese trabajo consiste en encontrar el permiso de más que alguien dejó abierto. Lo que un agente tuyo pueda tocar lo revisamos con la misma sospecha.

Antes de comprometer presupuesto hacemos la evaluación de modelos con tu caso, no con benchmarks públicos. La comparación corre sobre tus documentos y tus preguntas, y define costo por operación, latencia tolerable y dónde puede vivir el dato. Integramos con Claude y con OpenAI cuando la información puede salir bajo contrato, y con modelos abiertos en tu infraestructura cuando el dato no puede salir. A veces la evaluación concluye que el caso se resuelve con una regla y no con un modelo. Cuando pasa, lo decimos.

Qué se entrega

Queda una integración funcionando dentro de tu proceso, en el sistema donde tu equipo ya trabaja, no un demo que se enseña una vez. Con ella entregamos el conjunto de pruebas: casos reales de tu operación con las métricas de acierto acordadas, para volver a correrlo cuando cambie el modelo o el proveedor. El registro de cada llamada y cada acción del agente queda auditable, para tu área de sistemas y para el día que alguien pregunte por qué decidió algo.

El último entregable es la documentación de límites, escrita para dirección y no solo para el área técnica: qué hace, qué no hace y quién aprueba. Sirve cuando entra alguien nuevo al proceso y el día que el modelo se equivoca y hay que explicar hasta dónde llegaba su permiso.

Cómo trabajamos

Empezamos por elegir un proceso medible: repetitivo, con volumen y con una métrica clara, exista ya o la definamos contigo. Si nadie sabe cuántos documentos entran al mes ni cuántos se devuelven por error, ese es el primer trabajo. Después va un prototipo con tus datos reales, no con ejemplos, porque los casos difíciles están en tus documentos. Sirve para saber pronto si funciona y cuánto acierta, mientras el presupuesto todavía se puede mover.

La evaluación va sobre ese prototipo: casos de prueba y métricas antes de decidir si se integra. Es el punto donde se puede decir que no, y a veces se dice. Si pasa, la integración se hace con permisos, registro, monitoreo y aprobación humana donde haga falta: donde el error cuesta dinero o toca datos de personas. La operación queda en tu equipo, con el registro a la vista y el criterio de acierto por escrito.

Para quién es

Empresas en México que ya tienen un proceso repetitivo con texto o documentos y quieren medir resultados antes de escalar.