—Servicio · Agentes de IA
Desarrollo de agentes de IA para empresas
En resumen
Un agente de IA es un modelo de lenguaje que consulta tus documentos y usa tus herramientas (correo, CRM, ERP, APIs) con permisos acotados, y pide confirmación a una persona antes de cualquier acción sensible. Desarrollamos agentes para pymes, desplegados en tu servidor o en la UE, con alcance cerrado y entrega en 4-8 semanas.
- Plazo
- 4-8 semanas, con alcance cerrado.
- Qué entregamos
- Agente en producción, integraciones, aprobaciones, registro de auditoría y documentación.
- Alojamiento
- Tu servidor o alojamiento en la UE.
- Modelo
- API externa u open-weight privado, según tus datos.
- Propiedad
- El código y los datos son tuyos.
- Presupuesto
- Precio cerrado tras una llamada de diagnóstico.
Qué es un agente de IA y en qué se diferencia
Un agente de IA es un modelo de lenguaje conectado a herramientas. Lee un correo, consulta el CRM, busca en tus documentos, decide el siguiente paso y lo ejecuta, con permisos por herramienta. Las acciones sensibles pasan antes por una persona.
Un chatbot clásico sigue un guion y responde a preguntas previstas. La RPA repite clics con reglas fijas y falla cuando cambia el formato. Un agente entiende entradas desordenadas, como un correo libre o un PDF distinto cada vez. A cambio, no es determinista: necesita límites, aprobación humana y pruebas. A menudo se combinan. El agente interpreta y una automatización clásica ejecuta.
Casos de uso realistas en una pyme
Un agente funciona mejor en tareas concretas, repetitivas y con un criterio claro.
- Atención al cliente: responde con tu documentación, consulta pedidos en el ERP y deriva a una persona, con un resumen, cuando no sabe o el cliente lo pide.
- Back-office: extrae datos de facturas y pedidos, los cuadra con el ERP y prepara la entrada. Una persona revisa las discrepancias.
- Ventas: cualifica contactos, completa el CRM, redacta la primera respuesta y programa el seguimiento.
- Operaciones: un agente técnico de cotización que calcula, selecciona equipos y genera el informe PDF. Es el caso del fabricante, más abajo.
- Informes internos: responde a preguntas sobre tus datos y prepara el resumen semanal.
Seguridad, RGPD y AI Act
Un agente actúa sobre sistemas reales. El control se diseña desde el principio.
- Aprobación humana antes de escribir a un cliente, modificar el ERP o emitir un documento.
- Permisos por herramienta: si solo debe leer el CRM, no puede escribir en él.
- Registro de auditoría de cada consulta, acción y aprobación.
- Pruebas con casos reales de tu histórico antes de la puesta en producción.
- RGPD: datos minimizados, alojamiento en tu servidor o en la UE y contrato de encargado del tratamiento si hay datos personales.
- AI Act, artículo 50: el agente avisa de que es una IA. Si el caso de uso puede ser de alto riesgo, como la selección de personal, te lo decimos en el diagnóstico.
Qué modelo usamos y qué determina el coste
Para datos no sensibles, usamos las APIs de OpenAI, Anthropic, Mistral o Google. Para datos sensibles, modelos open-weight alojados de forma privada, en tu servidor o en la UE. Se decide en el diagnóstico, con tus casos.
No publicamos precios. Cada agente tiene precio cerrado tras una llamada. El coste depende de esto:
- Alcance: cuántas tareas y cuántos casos distintos resuelve.
- Integraciones: una API documentada no es un ERP antiguo sin acceso programático.
- Uso del modelo: volumen de consultas y tamaño de los documentos.
- Alojamiento: API externa, servidor en la UE o modelo privado.
Cómo es un proyecto de 4-8 semanas
Una tarea acotada con pocas integraciones: unas 4 semanas. Integraciones pesadas o varios agentes: hasta 8. El alcance se cierra en la primera semana.
Si no necesitas un agente, te lo decimos. 4 de cada 10 llamadas terminan en: no contrates software a medida todavía.
- Diagnóstico: proceso real, casos de ejemplo, sistemas, riesgos, modelo y alojamiento.
- Infraestructura: servidor, integraciones e ingesta de documentos.
- Agente: lógica, permisos, aprobaciones y pruebas con casos reales.
- Validación: pruebas con tu equipo, despliegue supervisado y traspaso.
Arquitectura de un agente de IA
Seis piezas que se revisan por separado.
Modelo de lenguaje
Interpreta la petición, planifica los pasos y elige la herramienta. Por API u open-weight privado.
Herramientas e integraciones
Correo, CRM, ERP, documentos o cualquier API. El agente solo ve las funciones que definimos.
Conocimiento (RAG)
Tus documentos en una base vectorial (pgvector o equivalente). El agente recupera el fragmento relevante y cita la fuente.
Permisos y aprobación humana
Lectura y escritura separadas por herramienta. Las acciones sensibles esperan a que una persona las apruebe.
Registro, auditoría y evaluación
Cada paso queda registrado. Una batería de casos reales mide el agente antes del lanzamiento y tras cada cambio.
Despliegue
En tu servidor o en la UE, con Docker y copias de seguridad. Funciona desde el correo, un chat web o tus herramientas internas.
Para quién es
- Pymes con tareas repetitivas que exigen leer, decidir y actuar en varios sistemas.
- Equipos que copian datos a mano entre correo, CRM y ERP.
- Conocimiento técnico en pocas cabezas y consultas que tardan horas.
- Datos sensibles que no pueden ir a un servicio de IA genérico.
Cuándo no te conviene
- Tareas totalmente deterministas: un flujo de n8n es más barato y más predecible.
- Procesos que cambian cada semana: primero hay que estabilizarlos.
- Decisiones sin margen de error que no pueden pasar por revisión humana.
- Si solo necesitas responder preguntas frecuentes, un SaaS suele bastar.
Caso real · Industrial
Fabricante: agente RAG técnico
En un fabricante de depósitos, cotizar dependía de pocas personas de ingeniería. Construimos un agente técnico sobre su catálogo y sus normas internas que calcula, selecciona equipos y genera un informe PDF, sin que los datos salgan de su infraestructura. Ahorro estimado: unos 39.000 €/año.
−39.000€/añoahorrados
Ver los casos completosAgente de IA frente a chatbot clásico
| Agente de IA | Chatbot clásico | |
|---|---|---|
| Qué hace | Completa tareas de principio a fin | Responde siguiendo un guion |
| Acceso a tus sistemas | Correo, CRM, ERP y APIs, con permisos | Ninguno o casi ninguno |
| Conocimiento | Tus documentos, con cita de la fuente | Respuestas predefinidas |
| Casos no previstos | Razona o deriva a una persona | Se atasca o repite el menú |
| Acciones sensibles | Pide aprobación humana | No ejecuta acciones |
| Puesta en marcha | Más trabajo: integraciones y pruebas | Menos trabajo: flujos y textos |
Preguntas frecuentes
¿Qué es un agente de IA?
Un agente de IA es un modelo de lenguaje que usa herramientas para completar tareas: lee correos, consulta el CRM o el ERP, busca en los documentos de la empresa y actúa a través de APIs. Trabaja con permisos limitados y pide confirmación a una persona antes de cualquier acción sensible.
¿En qué se diferencia un agente de IA de un chatbot?
Un chatbot clásico responde preguntas con un guion o una lista de preguntas frecuentes. Un agente de IA consulta tus sistemas y documentos, decide el siguiente paso y actúa: crea una ficha en el CRM, prepara un pedido o deriva el caso a una persona. El chatbot informa. El agente completa tareas.
¿Puede equivocarse un agente de IA?
Sí. Un modelo de lenguaje puede interpretar mal una petición o dar una respuesta incorrecta. Por eso el agente trabaja con permisos mínimos, cita la fuente, pide aprobación humana antes de acciones sensibles y registra cada paso. Antes de la puesta en producción lo probamos con casos reales de tu empresa.
¿Los datos salen a OpenAI o a otro proveedor?
Depende del diseño, y se decide en el diagnóstico. Para datos no sensibles podemos usar las APIs de OpenAI, Anthropic, Mistral o Google. Para datos sensibles usamos modelos open-weight alojados de forma privada, en tu servidor o en la UE, y la información no sale de esa infraestructura.
¿Qué exige el AI Act a un agente de IA?
El artículo 50 del AI Act obliga a informar a las personas de que interactúan con un sistema de IA, salvo que sea evidente por el contexto. Si el agente atiende a clientes, lo indica desde el primer mensaje. En el diagnóstico revisamos además si el caso de uso es de alto riesgo.
¿Cuánto tarda desarrollar un agente de IA?
Entre 4 y 8 semanas. Una tarea acotada con pocas integraciones se entrega en unas 4. Con integraciones pesadas, un ERP sin una API moderna o varios agentes, el plazo llega hasta 8. El alcance se cierra en la primera semana, con entregables y criterios de aceptación por escrito.
¿Cuánto cuesta un agente de IA?
No publicamos precios. El coste depende del alcance, del número y la dificultad de las integraciones, del uso del modelo y del tipo de alojamiento. Tras una llamada de diagnóstico te damos un precio cerrado, antes de empezar. Si vemos que un agente no te compensa, también te lo decimos.
¿Quién mantiene el agente después de la entrega?
Te entregamos el código, la documentación y los procedimientos de operación. Puede mantenerlo tu equipo técnico o podemos darte soporte con un acuerdo aparte. Cuando cambian el modelo, tus procesos o tus documentos, conviene repetir las pruebas con casos reales antes de dar el cambio por bueno.
Escrito y revisado por Cayetano López, ingeniero y fundador de InnoAIConsulting · Actualizado el 1 de noviembre de 2026