Agentes que terminan el trabajo de verdad.
IA orientada a objetivos que ejecuta flujos de trabajo de varios pasos — llamar a leads, procesar documentos, responder a clientes — con una fiabilidad que merece llevar tu nombre.
La demo es fácil. La ejecución número 10.000 es el producto.
Cualquiera puede conectar un modelo a una herramienta y grabar una demo. La diferencia entre eso y un agente en producción es todo lo que ocurre cuando la realidad opone resistencia: entradas ambiguas, llamadas a API que fallan, un cliente enfadado, una cuestión de cumplimiento. Esa es la parte que nuestra ingeniería asume.
Nuestros agentes vienen con salvaguardas, suites de evaluación y registros de auditoría completos. Cada acción queda registrada, cada caso límite tiene un repliegue y un humano puede tomar el control en mitad de la tarea. Hemos pasado más de cien mil llamadas reales por nuestros agentes — sabemos dónde se rompen, porque ya los hemos roto.
Agentes con una ficha de puesto.
Construimos agentes en torno a un rol definido y un resultado medible — no una ventana de chat injertada en tu producto.
Agentes de voz
Llamadas entrantes y salientes que cualifican, reservan y enrutan mediante conversación natural — con transferencia en vivo a un humano.
Agentes de flujo de trabajo
Procesos de varios pasos ejecutados de principio a fin: recepción de documentos, triaje de casos, procesamiento de pedidos, secuencias de seguimiento.
Asistentes anclados por retrieval
Agentes de soporte y conocimiento que responden desde tus propios datos — con citas, sin improvisación.
Servicios de integración
Agentes conectados a tu CRM, tu ERP y tu sistema de tickets vía APIs y MCP — que actúan dentro de tus sistemas, no al margen.
Copilotos de sector
Agentes especializados entrenados con tus playbooks y tus restricciones, desde el cumplimiento aeronáutico hasta las operaciones de restauración.
Evals y salvaguardas
Suites de pruebas de comportamiento, restricciones de salida y supervisión que mantienen a los agentes dentro del guion a medida que evolucionan modelos y prompts.
La autonomía se gana por etapas.
Ampliamos lo que un agente tiene permitido hacer solo cuando se ha demostrado — igual que harías con un nuevo fichaje.
01Definir el puesto
Un rol, entradas claras, un resultado medible. Escribimos la ficha de puesto del agente y su métrica de éxito antes de la primera línea de código.
02El humano en el bucle
Los primeros despliegues funcionan bajo supervisión — el agente propone, un humano aprueba. La confianza se construye con transcripciones, no con promesas.
03Medir y endurecer
Las suites de evaluación se ejecutan en cada cambio. Rastreamos el 2% de ejecuciones que fallan y las eliminamos mediante ingeniería.
04Ampliar la autonomía
Las clases de acciones validadas pasan a ser autónomas; las acciones sensibles conservan sus puertas de aprobación. Registro de auditoría completo en cada etapa.
Ya lo hemos entregado. antes.
Una plataforma de agentes multi-tenant que construimos y operamos — marcación automática, cualificación y enrutamiento de leads mediante conversación natural.
Lead Track AI
Un SaaS multi-tenant que automatiza la captación de leads con agentes de voz de IA — marcación automática de prospectos, cualificación por conversación y enrutamiento de los leads de alta intención hacia los comerciales con todo el contexto.
Elegidas por el problema, no por el currículum.
Orquestación, telefonía y herramientas de evaluación elegidas por su fiabilidad bajo carga — no por el muro de logos.
Un solo equipo. Cero traspasos.
Las disciplinas que más se combinan con los agentes de IA — misma arquitectura, mismos ingenieros, sin impuesto de integración.
Preguntas, respondidas.
Lo que más nos preguntan los compradores de agentes de IA. Para el resto — envía un brief y un ingeniero senior responde en un día laborable.
Resúmelo en un brief. Un ingeniero sénior —no un comercial— responde en un día laborable.
Q.01¿Cómo evitáis que un agente se salga del guion?
Salidas restringidas, acciones en lista blanca y suites de evaluación de comportamiento que se ejecutan en cada cambio de prompt o de modelo. Las acciones sensibles pasan por puertas de aprobación, y cada ejecución queda registrada para auditar exactamente qué hizo el agente, y por qué.
Q.02¿Pueden los agentes trabajar dentro de nuestros sistemas existentes?
Sí — ahí reside la mayor parte del valor. Integramos a través de tus APIs y del Model Context Protocol: los agentes leen y escriben en tu CRM, tu ERP o tu sistema de tickets con el mismo modelo de permisos que un operador humano.
Q.03Los agentes de voz suenan robóticos. ¿Los vuestros también?
Los modelos de voz modernos mantienen una conversación natural, interrumpible, con una latencia inferior al segundo. Los nuestros han hecho 100K+ llamadas reales; te haremos escuchar grabaciones de verdad — sin guion, sin escoger las mejores — antes de cualquier compromiso.
Q.04¿Qué pasa cuando el agente se queda atascado?
Escala. Cada agente que entregamos tiene un comportamiento de fallo explícito: transferencia a un humano con todo el contexto, puesta en cola para revisión o cancelación de la tarea. El fallo silencioso es un defecto de ingeniería, y lo tratamos como tal.
Q.05¿Cuánto se tarda en construir un agente?
Un agente interno de un solo uso: 4–6 semanas. Un agente de cara al cliente con varias herramientas, flujos de aprobación y observabilidad: 10–16 semanas. Siempre empezamos por un spike de encuadre pagado de una semana.
Q.06¿Un solo agente o varios agentes — cuándo lo dividís?
Por defecto, un solo agente con un conjunto de herramientas claro; el enfoque multiagente añade sobrecarga de coordinación y superficie de fallo. Solo dividimos en roles planificador/ejecutor/crítico cuando una única ventana de contexto no puede abarcar la tarea, cuando las subtareas requieren herramientas o modelos realmente distintos, o cuando la salida de un rol debe revisarse de forma independiente antes de que otro actúe.
Q.07¿Cómo evitáis que un agente entre en bucle infinito o queme el presupuesto?
Límites estrictos de pasos, un presupuesto de tokens y de dólares por tarea aplicado en la capa de orquestación, y una detección de bucles que detecta cuándo el agente repite la misma llamada a una herramienta con los mismos argumentos. Cuando se supera un presupuesto, el agente escala a un humano en lugar de fallar en silencio — usamos LangGraph o Temporal para que la ejecución quede con checkpoints y sea reanudable.
Q.08¿Cómo probáis un agente antes de que toque los sistemas de producción?
Lo ejecutamos contra herramientas en sandbox o simuladas con una suite de escenarios guionizados que cubren los caminos felices y los modos de fallo conocidos, y luego reproducimos tráfico real (anonimizado) en modo shadow. La suite de evaluación de comportamiento se ejecuta en cada despliegue y bloquea los merges que regresan en los benchmarks de seguridad o de tasa de finalización.
¿Un flujo de trabajo que un agente
debería asumir?
Describe el puesto — cualificar, triar, responder, procesar. Respondemos en un día laborable con una lectura honesta: ¿puede un agente hacerlo de verdad?