Agentes de IA

Para quién

• — Áreas operativas con flujos repetitivos donde una persona pasa el día reenvíando información de un sistema a otro.
• — Equipos de atención al cliente que reciben las mismas consultas con variaciones menores.
• — Departamentos de cumplimiento que necesitan triage automático de alertas antes de pasar a revisión humana.
• — Procesos KYC, anti-fraude y conciliación que combinan datos de múltiples fuentes.

Qué incluye

• — Diagnóstico de procesos candidatos a agentificación, con criterios de retorno y de riesgo.
• — Diseño del agente: alcance, herramientas a las que puede acceder, decisiones que puede tomar solo y cuáles escala.
• — Implementación técnica con los frameworks que mejor se adapten (Anthropic, OpenAI Agents, LangGraph, marcos open source).
• — Capa de logging completa: cada paso del agente queda registrado y es auditable.
• — Mecanismos de human-in-the-loop para decisiones de alto impacto, con criterios objetivos para escalar.
• — Plan de monitoreo continuo y actualización ante cambios de modelo subyacente.

El cruce regulatorio

Un agente que toma decisiones automatizadas con efecto legal o significativo sobre personas físicas activa el artículo 22 del GDPR (si tenés clientes UE), las disposiciones del EU AI Act sobre supervisión humana significativa, y el derecho a no ser sometido a decisiones automatizadas que reconocen los proyectos de reforma de la Ley 25.326. Diseño el agente con esa arquitectura desde el día uno, no como parche después.

Plazos y formato

Engagement típico: 8 a 16 semanas según complejidad y cantidad de integraciones. Empezamos siempre con un piloto acotado de 4 a 6 semanas para validar valor antes de escalar. No hago "transformaciones agénticas" que duran un año.