Nuestro proceso - Cómo trabajamos

Antes de escribir un solo prompt, mapeamos la tarea de la que debe encargarse el agente: los pasos que hoy realiza una persona, las herramientas y los datos que necesita alcanzar, las acciones que puede ejecutar de forma segura y las decisiones que deben quedarse con un humano. Hablamos con quienes hacen ese trabajo, no solo con las partes interesadas que lo describen.

Ponemos a prueba dónde un agente realmente aporta valor frente a dónde un código determinista o una regla simple es más rápido, barato y seguro. No todo problema necesita un LLM, y se lo diremos cuando no sea así.

El resultado es un informe escrito: el flujo de trabajo a automatizar, los datos y herramientas a conectar, las barreras y los puntos de control con humano, la forma en que mediremos el éxito (los evals) y una lectura honesta de la complejidad, el costo y el riesgo. Informamos todos los costos por adelantado. Sin sorpresas después.

Primero definimos el contrato del agente: su objetivo, las herramientas y acciones que puede invocar, las barreras de cada una y los criterios de éxito, antes de conectar nada a producción. La recuperación sobre tus datos privados, las salidas estructuradas y la orquestación de herramientas se diseñan de forma deliberada, no se improvisan.

Construimos el arnés de evals junto con el agente, no después. Un conjunto calificado de tareas reales nos dice si un cambio realmente mejora el comportamiento o solo luce mejor en una demo, para iterar con evidencia, no con corazonadas.

El desarrollo es iterativo y visible: ves el agente funcionando en un entorno de prueba desde el principio, con trazas de lo que recuperó, decidió e hizo. Los puntos de control con humano se colocan en los pasos donde una acción equivocada sería costosa.

El lanzamiento es donde comienza la realidad de producción. Entregamos con observabilidad para lo que de verdad falla en los agentes — errores de llamada a herramientas, alucinaciones, costo descontrolado, latencia y calidad de salida — conectada a alertas antes de la puesta en marcha, con barreras y límites de tasa activos en producción.

Los evals siguen ejecutándose tras el lanzamiento. Monitoreamos el comportamiento del agente contra el conjunto de tareas calificado a lo largo del tiempo y detectamos regresiones cuando una actualización de modelo o un cambio en los datos altera la calidad, antes de que tus usuarios lo noten.

Hacemos un traspaso estructurado: documentación, manuales para los modos de falla comunes, la suite de evals y un conocimiento práctico de cómo encaja el agente. Para equipos que desean soporte continuo ofrecemos contratos de ajuste, nuevas capacidades y actualizaciones de modelo; para equipos que quieren operarlo ellos mismos, nos aseguramos de que puedan.