Agentes y automatizaciones que hacen trabajo de verdad
No un chatbot en una esquina. Sistemas con inteligencia artificial metidos en la operación, con límites, registro y alguien que responde cuando fallan.
AgentesMCPAutomatización de procesosIA sobre tus documentosComercio agénticoIntegración con tus sistemasAgentesMCPAutomatización de procesosIA sobre tus documentosComercio agénticoIntegración con tus sistemas
El TechLab es la parte de Pango que trabaja en lo que todavía no tiene manual. Ahora mismo, eso es la inteligencia artificial aplicada a operaciones reales.
Conviene empezar por lo que no hacemos: no montamos un chatbot en una esquina de la web y lo llamamos transformación. Eso existe hace diez años, se vendía como bot y no cambió nada.
Lo que sí cambia las cuentas es meter modelos donde hoy hay una persona copiando datos de un sitio a otro, o leyendo doscientos documentos para encontrar tres. Ahí el ahorro se mide en horas y se nota el primer mes.
En qué trabajamos
Agentes con límites
Un agente recibe un objetivo y lo persigue usando herramientas que tú defines. La parte seria no es el modelo: son las barandillas. Qué puede hacer, qué necesita aprobación humana y qué queda registrado. Sin eso no se pone en producción.
El modelo propone; el código decide si se ejecuta.
MCP e integración
Conectamos tus sistemas a los modelos con el protocolo MCP, para no reescribir la integración una vez por cada asistente que aparezca.
IA sobre tus documentos
Contratos, expedientes, informes. Un asistente que responde citando el documento y la página, sin que la información salga de donde tiene que estar. Es lo que más piden las empresas con archivo grande.
Automatización de procesos
Lo aburrido y lo rentable: pasar datos de un sistema a otro, clasificar entradas, preparar informes, avisar cuando algo se sale de lo normal.
Comercio agéntico
Preparar tu tienda para que un agente pueda leerla y comprar en nombre de un cliente. Aquí lo contamos entero, y hoy ya se puede medir si estás listo.
Lo que hemos aprendido y no se cuenta en las charlas
Tres cosas, por si te ahorran dinero:
El valor está en quien revisa, no en quien genera. Un modelo escribe con la misma seguridad lo que está bien y lo que está mal. Sin alguien capaz de distinguirlo, la velocidad se convierte en errores más rápidos.
Lo no determinista no puede tocar el dinero. El precio, el stock y el pedido los decide un código normal. El modelo propone, sugiere, redacta y clasifica.
Sin registro no hay soporte. Si no guardas por qué el sistema hizo lo que hizo, el día que un cliente reclame no vas a poder responderle. Es lo que más veces falta en los proyectos que nos llegan ya empezados.
Cómo empezamos
01
Buscamos dónde duele
Media jornada mirando en qué se va el tiempo de tu equipo. Casi siempre aparecen dos o tres tareas repetitivas que nadie había contado como problema.
02
Una prueba pequeña
Se elige una sola tarea y se resuelve entera, con sus límites y su registro. En semanas, no en trimestres.
03
Se mide contra lo de antes
Horas ahorradas y errores cometidos, comparados con hacerlo a mano. Si no gana, se dice y se para.
04
Se amplía
Solo entonces, y a la siguiente tarea. Los proyectos de inteligencia artificial que fracasan casi siempre empezaron por querer hacerlo todo.
Preguntas que nos hacen siempre
¿Mis datos acaban entrenando un modelo ajeno?
Depende de lo que se contrate, y es la primera pregunta que hay que resolver. Con las opciones de empresa de los proveedores serios, no. Y si el caso lo pide, se monta con modelos que corren en tu propia infraestructura.
¿Y si el modelo se inventa algo?
Se asume que va a pasar y se diseña para eso. Por eso el modelo no ejecuta acciones con consecuencias sin validación, y por eso las respuestas van con la fuente al lado cuando se trata de documentos.
¿Esto sustituye a alguien de mi equipo?
En lo que hemos hecho hasta ahora, no: quita la parte que nadie quería hacer. Quien te diga lo contrario está vendiendo, no midiendo.
¿Cuánto cuesta mantenerlo?
Hay dos costes que la gente olvida: el consumo del modelo, que se paga por uso, y la revisión humana. Los estimamos antes de empezar, porque son los que deciden si el ahorro es real.
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