Agentes de IA en producción. En semanas, no en trimestres.
De conocimiento tribal a sistemas legibles y trazables. Trabajamos en cualquiera de los cinco niveles de madurez — desde el primer diagnóstico hasta el sistema auto-mejorante.
La escalera completa — L0 → L5.
Cada nivel es un estado concreto del sistema, con señales que lo identifican y entregables que lo mueven al siguiente.
L0 Tribal
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Nadie puede explicar por escrito cómo funciona el proceso.
Assessment de 3–5 días con roadmap priorizado y análisis build-vs-buy.
L1 Explorando
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Cada quien usa Cursor o ChatGPT a su manera, sin guardrails ni convenciones.
Vibe Check — auditoría de lo que ya se construyó con IA, plan de remediación priorizado.
L2 Legible
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Existen artefactos (WORKFLOW.md, schemas, registros) que codifican el conocimiento.
Pipeline de ingesta de documentos, base de conocimiento semántica, interfaz conversacional con respuestas atribuidas.
L3 Operando
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Hay un agente en producción respondiendo preguntas sobre tus datos, no datos genéricos.
Workflow de agente en producción con WORKFLOW.md de handoff, puertas de revisión, y trazabilidad completa.
L4 Adaptativo
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El sistema propone acciones, detecta anomalías, escala decisiones cuando hace falta.
Loops de feedback, diseño de evals, telemetría de producción.
L5 Auto-mejorando
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El costo marginal de un nuevo caso de uso tiende a cero.
Retainer mensual · principal designado · expansión continua de capacidades.
Capacidades técnicas.
Los clusters que tocan la mayoría de proyectos. El framework concreto lo elige el problema, no el catálogo.
Orquestación de agentes
01- → Event-driven dispatch (GitHub, Linear, webhooks custom)
- → Aislamiento por worktree o contenedor
- → Skill-based routing y progressive tool disclosure
- → Compactación de conversación, stop commands, loop prevention
RAG y conocimiento
02- → Ingesta de documentos con schemas canónicos
- → Bases vectoriales — pgvector, Pinecone, Qdrant
- → Respuestas atribuidas a su fuente, sin alucinación sin cita
- → Evals continuos sobre la calidad de recuperación
Seguridad de agentes autónomos
03- → Modelos de autoridad acotada — session keys, scopes, expiración
- → Simulación antes de ejecutar · rate limits · locks distribuidos
- → Revocabilidad en un click · audit trails visibles al usuario
- → Cifrado en reposo · manejo de secretos · rotación
Infraestructura de producción
04- → Despliegue en cloud del cliente (no el mío)
- → Observabilidad — logs estructurados, métricas, health endpoints
- → Crons resilientes con batch + concurrencia ajustables
- → CI/CD con puertas de revisión automatizadas
Cada proyecto empieza con una pregunta.
“¿Cuál es el nivel y qué herramientas le sirven mejor?” El framework es una decisión — no un compromiso. Los casos de estudio son la evidencia: cada uno documenta qué elegimos, qué desechamos, y por qué.
Ver casos de estudioLo que no hacemos.
- 01 No construimos chatbots "para tener IA".
- 02 No vendemos plataformas propias que te encadenen a nosotros.
- 03 No trabajamos con clientes que no pueden (o no quieren) articular qué problema real quieren resolver.
- 04 No prometemos "IA que reemplaza a tu equipo". Prometemos IA que hace que tu equipo sea desproporcionadamente más efectivo.
- 05 No shippeamos sin puerta de revisión. Nunca.
Hablemos de tu proyecto.
30 minutos. Evaluamos tu caso, te damos un timeline y una arquitectura realista.
En 5 días desde la llamada. Arquitectura, fases, costes, stack elegido y por qué.
Primer deploy en menos de 4 semanas desde el kickoff.
Sin pitch, sin compromiso.