AgentLabs diseña e implementa proyectos de agentes de IA en las instalaciones del cliente — dentro de los procesos, el conocimiento y los sistemas que ya hacen funcionar la organización. Desde el Use Case de negocio hasta un Agent en Production, con integraciones, permisos, Human Handoff, monitoreo y formación del equipo.
Construimos la capa Agent alrededor de los sistemas, procedimientos y personas del cliente. Así la IA no solo responde: entiende el contexto, recoge información, activa herramientas, actualiza sistemas e involucra a una persona en los puntos correctos.
Mapeamos el recorrido existente, fuentes de información, sistemas destino, puntos de decisión, excepciones y permisos — y elegimos un Use Case con valor de negocio claro y medible.
Al proceso de implementación →Definición de rol, herramientas, Instructions, memoria, métodos de operación, límites de responsabilidad y escenarios de fallo.
CRM, ERP, Ticketing, eCommerce, calendario, pagos, DMS, sistemas internos, Webhooks y API.
Políticas, documentos, FAQs, SharePoint, bases de conocimiento y datos de negocio — con fuente, contexto y permisos.
Acceso por rol, aprobación antes de acciones sensibles, logs, límite de herramientas y política de uso de IA.
Escalado inteligente, aprobaciones, transferencia completa de Context y puntos de control donde la persona mantiene la autoridad.
Registro de conversaciones, acciones, errores y excepciones — para mejorar el Agent con el tiempo, no solo el día del lanzamiento.
Tras demostrar el valor, ampliamos a más departamentos y escenarios manteniendo estándares compartidos.
La brecha entre una Demo impresionante y un proyecto que se sostiene en Production está en integraciones, permisos, excepciones, datos, UX de empleados, monitoreo y responsabilidad operativa. Ahí es exactamente donde nos enfocamos.
Empezamos pequeño y preciso: un proceso de alto valor, piloto controlado, medición y luego expansión. Así reducimos riesgo y generamos confianza en dirección, IT y equipos de negocio.
Objetivos, dolores, sistemas, datos, business owners y KPIs.
Arquitectura, herramientas, modelo de permisos, RAG y Human Handoff.
Construcción del Agent y conexión a sistemas mediante API, Webhooks o connectors.
Escenarios reales, pruebas edge-case, red-team de negocio y ajuste de comportamiento.
Formación, rollout controlado, permisos, monitoring y soporte.
Análisis de rendimiento y expansión a departamentos, herramientas y más Agents.
La solución puede empezar en servicio, ventas u operaciones y después ampliarse a un conjunto coordinado de Agents, cada uno con sus fuentes y herramientas.
Identifica al cliente, encuentra un pedido o ticket, recupera la política, ejecuta acciones permitidas y escala a un agente con Context completo cuando hace falta.
Hace preguntas de qualification, obtiene información de producto, agenda una reunión, actualiza el CRM y ejecuta follow-up según reglas definidas.
Recoge datos, comprueba condiciones, abre una tarea, actualiza un sistema, espera aprobación y continúa automáticamente al siguiente paso.
Lee documentos, extrae campos, compara con datos del sistema, prepara un resumen y envía a aprobación humana cuando la política lo exige.
AgentLabs puede conectarse a CRM, comercio, soporte, email, calendario, pagos y sistemas internos mediante integraciones listas, Webhooks o API. La arquitectura se define según los límites de seguridad y el proceso del cliente.
Comprobar viabilidad de integraciónDefinimos de antemano qué puede ver el Agent, qué puede hacer, cuándo debe pedir aprobación y cuándo debe detenerse y pasar a una persona.
Una capa de control que separa la comprensión de la IA del permiso para actuar en el mundo real.
En cada proyecto definimos el nivel de riesgo y control según el proceso: datos personales, acciones financieras, cambios de datos, compromisos con el cliente o acceso a sistemas internos.
Los ejemplos siguientes son escenarios de uso posibles — no historias de clientes ni promesas de rendimiento. En la reunión de discovery evaluamos cuáles encajan con sus sistemas y políticas.
Identificar cliente → comprobar estado → comprobar política → actualizar sistema → mensaje de confirmación.
Recoger datos y documentos → comprobar completitud → abrir cliente → asignar tareas → actualizar estado.
Diagnosticar incidencia → buscar Knowledge → ejecutar acción permitida → abrir Ticket o escalar.
En una reunión de discovery enfocada entenderemos el proceso, los sistemas y los datos, y propondremos la arquitectura de un primer piloto — incluidos los puntos de control humanos.
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