Expectativas definidas
Cada flujo tiene criterios de éxito y límites de riesgo explícitos antes de llegar a producción.
CAPACIDAD 02 / ACTIVACIÓN
Ponemos la inteligencia a trabajar.
Construimos agentes y flujos multiagente que utilizan tus datos, herramientas y políticas para ejecutar trabajo real, con evaluación, trazabilidad, límites y control humano incorporados desde el diseño.
DEFINICIÓN
Qué califica como un sistema agéntico.
Un sistema agéntico razona sobre contexto, utiliza herramientas, ejecuta acciones acotadas y reporta lo que ocurrió. Un chatbot que solo responde preguntas no califica; tampoco un sistema que actúa sin límites, evaluación ni trazabilidad.
No prometemos autonomía total. Construimos sistemas donde el alcance de la acción es explícito, observable y está bajo control humano.
CICLO CENTRAL
Cómo ejecuta trabajo un agente.
Cada etapa es observable, para poder evaluar y mejorar el comportamiento.
01ContextoSUSTENTADO / GOBERNADO
02RazonamientoPLANEAR / DECIDIR
03Uso de herramientasAPIs / SISTEMAS
04Acción acotadaDELIMITADA / AUTORIZADA
05ObservaciónTRAZADA / REGISTRADA
06EvaluaciónMEDIDA / MEJORADA
EVALUACIÓN Y LÍMITES
Medido antes y después de actuar.
Acceso acotado a herramientas
Los agentes llegan a los sistemas mediante interfaces gobernadas y de mínimo privilegio, nunca con credenciales compartidas.
Trazabilidad completa
Cada ejecución registra lo que el agente vio, decidió, utilizó y modificó.
Evaluación continua
El comportamiento se evalúa contra expectativas definidas conforme cambian datos, herramientas y modelos.
CONTROL HUMANO
Las personas mandan sobre las consecuencias.
Aprobar antes de actuar
Las acciones de alta consecuencia esperan una aprobación humana explícita.
Revisar después de actuar
El trabajo de menor riesgo se ejecuta directamente y permanece revisable mediante trazas completas.
Escalar ante la incertidumbre
Cuando el contexto es ambiguo o la confianza es baja, el sistema entrega el caso a una persona.
PATRONES
Dónde los sistemas agénticos se ganan su lugar.
Patrones que construimos, descritos sin métricas inventadas. Los casos de estudio se publican solo con aprobación del cliente.
Operaciones intensivas en documentos
Recepción, clasificación, extracción y seguimiento de contratos, facturas y archivos.
Flujos de back-office
Procesos multipaso entre ERP, CRM y herramientas internas, ejecutados con acceso trazable.
Soporte a operaciones de cliente
Asistencia a equipos con contexto sustentado y acciones preparadas que una persona confirma.
Acceso a conocimiento interno
Respuestas gobernadas sobre datos de la empresa, conservando fuentes y permisos.
DEPENDENCIAS DE PLATAFORMA
Un agente es tan confiable como su base.
Los agentes en producción dependen de productos de datos gobernados, identidad administrada y observabilidad de plataforma. Por eso Basalto construye primero la base, o se conecta a la tuya donde ya existe.
Plataformas de datos nativas de IA↗SESIÓN DE ARQUITECTURA
Comencemos debajo del modelo.
Mapea la base de datos, plataforma y operación detrás de tu próximo sistema de IA.
Conversemos sobre un caso agéntico