Desarrollamos agentes que trabajan a la par tuya, 24/7

• Querés ver cómo funciona un agente con datos propios antes de invertir.
• El equipo necesita evidencia concreta para convencer a la dirección.
• Hay un proceso de riesgo bajo o medio con volumen suficiente para probar.
• Se busca una proyección de retorno basada en el proceso real, no en un caso genérico.

• Semana 1, mapeo y anotación: relevamos el proceso con tu experto y anotamos entre 15 y 20 casos reales, incluidos los casos borde.
• Semana 2, build y demo: construimos el agente v0 en un entorno sandbox, lo calibramos y lo mostramos funcionando frente al decisor.
• Cierre con números: entregamos la proyección de retorno para que la decisión se tome con datos.

Dos semanas para pasar de la hipótesis a la evidencia. Al final tenés un agente funcionando con tus datos y una proyección de retorno para decidir con información.

• Los procesos a automatizar ya están identificados por el equipo.
• Hay logs y muestras de datos exportables antes del arranque.
• El alcance está acotado y el riesgo del proceso es bajo o medio.
• Existen métricas de base para medir el retorno.

• Validación previa: revisamos cuatro criterios objetivos (datos accesibles, alcance acotado, nivel de riesgo y retorno cuantificable) antes de arrancar.
• Golden dataset: construimos con tu equipo experto un conjunto de casos anotados que define qué significa "bien resuelto".
• Build con guardrails y evaluaciones: cada cambio se mide contra el dataset completo. Si el resultado baja, no se aplica.
• Puesta en producción: rollout completo, con el portal de observabilidad activo desde el primer día.

Alcance cerrado y previsibilidad. Sabés desde el inicio qué se automatiza, con qué criterios de calidad se aprueba y cuándo entra en producción.

• La organización tiene muchos procesos candidatos y falta claridad sobre cuál va primero.
• Los procesos son complejos, con múltiples variantes y dependencias entre áreas.
• El entorno está regulado y el compliance requiere profundidad desde el diseño.
• Hay varios equipos internos involucrados y una visión de transformación a 12 o 24 meses.

• Discovery completo: process mining, task mining y entrevistas con las áreas que operan el proceso.
• Matriz de evaluación: aplicamos cinco dimensiones (valor potencial, complejidad, calidad de datos, riesgo y velocidad al valor) sobre todos los procesos candidatos.
• Roadmap priorizado: definimos el orden de automatización y las dependencias entre procesos.
• Construcción y acompañamiento: múltiples agentes en marcha, con gestión del cambio activa durante el lanzamiento.

Un plan de automatización con criterio y orden. Cada proceso entra cuando corresponde y cada inversión se justifica con la evaluación que la respalda.

• Ya hay agentes en producción y la organización quiere seguir sumando procesos.
• Abrir un proyecto por cada proceso nuevo frena el ritmo de automatización.
• El equipo necesita una cadencia previsible, con un presupuesto mensual definido.
• La dirección pide reporte periódico de retorno sobre todo lo que ya está funcionando.

• Un solo acuerdo mensual: la operación de los agentes activos y la construcción de los nuevos entran en el mismo servicio.
• Pipeline continuo de procesos: mantenemos con tu equipo una lista priorizada de candidatos y sumamos un agente nuevo cada seis a ocho semanas. En cadencia acelerada, dos en paralelo.
• Mismo criterio de calidad de siempre: cada proceso nuevo pasa por evaluación, golden dataset y evaluaciones antes de entrar en producción.
• Operación incluida: monitoreo en tiempo real, calibración mensual y reporte de retorno de todos los agentes activos.

La automatización deja de ser un proyecto y pasa a ser una capacidad instalada. Cada mes hay un agente más en producción y los que ya están siguen calibrados.

• Ya hay agentes en producción y se necesita garantizar que sigan funcionando bien.
• La organización quiere sumar procesos nuevos de forma continua, sin abrir un proyecto cada vez.
• Se requiere reporte periódico de retorno para la dirección.
• Los cambios de modelo o de prompt necesitan un proceso de control formal.

• Monitoreo en tiempo real: el portal de observabilidad muestra qué decide el agente, cuándo escala, cuánto cuesta cada decisión y qué retorno genera.
• Alertas automáticas: avisamos ante degradación o comportamiento fuera de lo esperado.
• Calibración mensual: medimos contra la evaluación de base, actualizamos el dataset con casos reales y ajustamos.
• Governance de cambios: toda modificación pasa por evaluación antes de aplicarse. Las actualizaciones de modelo pasan primero por staging.

El agente mejora con el tiempo. La operación continua es lo que sostiene la precisión y el retorno mes a mes.