Agentes de IA que hacen el trabajo, no solo conversan
Diseñamos y construimos agentes de IA que llaman a herramientas, consultan tus sistemas y completan tareas de varios pasos dentro de tu producto, con las barreras de seguridad y la supervisión que hacen que un sistema autónomo sea seguro de ejecutar en producción.
Por qué construir un agente de IA
Un chatbot responde preguntas. Un agente da el siguiente paso —comprobar un estado, actualizar un registro, disparar un flujo de trabajo— dentro de los sistemas que ya usas. Esa diferencia es lo que de verdad ahorra tiempo a tu equipo.
Automatiza Trabajo Real
No es una demo: un agente conectado a tu CRM, tu mesa de soporte o tus herramientas internas que completa la tarea, no solo la describe.
Respeta las Barreras de Seguridad
Cada llamada a una herramienta está acotada a lo que el agente tiene permitido hacer, con aprobación humana en las acciones que lo requieren.
Construido Sobre tu Stack
Integrado con las APIs, bases de datos y servicios que ya usas, en lugar de pedirte que migres a una plataforma nueva.
Medido Antes de Lanzarse
Evaluado frente a escenarios reales y casos límite antes de salir a producción, y monitorizado una vez en marcha.
Lo que entregamos
Alcance y Arquitectura del Agente
Definimos qué puede hacer el agente, qué herramientas puede llamar y dónde necesita intervenir una persona, antes de escribir una sola línea de código.
Herramientas y Flujos de Trabajo
Herramientas de function calling, flujos de trabajo de varios pasos e integraciones con los sistemas sobre los que el agente necesita actuar: tu CRM, tu base de datos o tus APIs internas.
Evaluación y Barreras de Seguridad
Baterías de pruebas construidas a partir de escenarios reales y adversariales, además del alcance de permisos y los pasos de aprobación que mantienen al agente dentro de su carril.
Despliegue y Monitorización
Un despliegue en producción con registro y observabilidad, para que puedas ver qué hizo el agente y por qué, no solo que se ejecutó.
Proceso
- 01
Definir
Acotamos las tareas que merece la pena automatizar, los sistemas que el agente necesita tocar y las barreras de seguridad que lo mantienen seguro de ejecutar.
- 02
Construir
Desarrollamos las herramientas, el flujo de razonamiento y las integraciones del agente, probando contra escenarios reales sobre la marcha.
- 03
Lanzar
Desplegamos a producción con monitorización activa, y luego iteramos sobre los escenarios que el agente realmente encuentra en el mundo real.
Cómo construimos agentes
Un agente capaz de actuar necesita más disciplina de ingeniería que uno que solo conversa. Estas son las partes que no nos saltamos.
Barreras de Seguridad y Alcance de Permisos
Cada llamada a una herramienta está acotada a un conjunto definido de acciones: un agente que gestiona tu calendario no puede también tocar tu facturación.
Supervisión Humana Donde Importa
Las acciones reversibles y de bajo riesgo se ejecutan de forma autónoma; cualquier cosa con consecuencias pasa por una persona antes de ejecutarse.
Evaluado Antes de Lanzarse
Los agentes se prueban frente a escenarios reales y adversariales —incluidos los diseñados para hacerlos fallar— antes de salir a producción.
Observabilidad en Producción
Cada decisión y cada llamada a una herramienta queda registrada, así que cuando algo falla puedes ver por qué, no solo que ocurrió.
Todo lo que necesitas saber sobre el desarrollo de agentes de IA
Un chatbot responde preguntas en una conversación. Un agente actúa dentro de tus sistemas —llamando a APIs, actualizando registros y completando tareas de varios pasos— haya o no una interfaz de chat delante. Si necesitas específicamente una interfaz conversacional, eso es un servicio aparte y más acotado.
MVPs Asistidos por Claude es nosotros usando IA internamente para construir tu producto más rápido. Desarrollo de Agentes de IA es nosotros construyendo capacidad de IA dentro de tu producto: un agente con el que interactúan tus usuarios o tu equipo después del lanzamiento. Ambos se combinan a menudo, pero no son el mismo servicio.
El que mejor encaje con la tarea y tus restricciones: Claude de Anthropic y los modelos de OpenAI, los más habituales, integrados mediante herramientas agnósticas de proveedor para que no dependas de uno solo. Elegimos según el trabajo, no un stack fijo.
El alcance de permisos en cada herramienta que puede llamar, la aprobación humana en las acciones con consecuencias y una batería de pruebas construida con escenarios adversariales antes del lanzamiento. Las capacidades de un agente son una decisión de diseño, no un accidente de lo que el modelo resulte capaz de hacer.
Sí: esa es la mayor parte del trabajo de ingeniería. Nos integramos con las APIs, bases de datos y herramientas internas que ya usas, en lugar de pedirte que adoptes una plataforma nueva alrededor del agente.
Sí. Eres dueño del código, de la configuración del agente y del despliegue. Todo se documenta y se entrega listo para que lo ejecute tu propio equipo.
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Denys Havryliak
Fundador y CEO
- Más de 10 años en ingeniería de software
- Máster en ciberseguridad
- Conocimiento profundo y actual de las herramientas de IA
Hablarás con quien construye. Denys trabaja de forma práctica en producto, arquitectura y entrega, y sigue de cerca lo que las herramientas de IA de hoy pueden hacer de verdad en producción, no solo en una demo.