Empresa Nativa en IA
Una empresa en la que los agentes de IA trabajan junto a las personas, con reglas claras.
Agentes con responsable, reglas e historial
La mayoría de las empresas empieza con experimentos dispersos: algunas personas usan la IA por su cuenta, sin una lista de lo que está en marcha y sin nadie responsable. El objetivo es llegar a pocos agentes bien gestionados, cada uno con responsable, reglas e historial, antes de añadir más. Empezamos por una evaluación breve de dónde se encuentra su empresa: procesos y sistemas, quién es responsable de qué datos y la IA que ya se usa.
Después empezamos en pequeño: un proceso, un agente y una decisión clara de continuar, ajustar o parar. Cada agente tiene un responsable, un conjunto definido de permisos y un registro de lo que hizo. Una persona aprueba todo lo que no se puede deshacer, como pagos, correos salientes o el borrado de registros. Las respuestas salen de sus propios documentos y sistemas y respetan quién puede ver qué, y se nombra a alguien para mantener correcto ese conocimiento.
Probamos la calidad con ejemplos suyos antes del lanzamiento, volvemos a probar cada vez que cambia la IA de base y devolvemos al sistema los problemas detectados en el uso. Dentro del alcance acordado, construimos la capacidad dentro de su empresa con formación, personas de referencia, documentación y una entrega final, para que su equipo pueda operar y modificar los agentes sin depender de Capitao.Consulting. El lugar donde se tratan los datos se elige de forma deliberada y se deja por escrito, con opciones privadas o locales cuando los datos no pueden salir de sus instalaciones. Identificamos qué obligaciones pueden aplicarse a cada sistema y las confirmamos con sus asesores jurídicos.
Lo que entregamos
- Evaluación de dónde se encuentra hoy la empresa (procesos, sistemas, responsables de los datos, IA ya en uso) y procesos candidatos ordenados por valor y riesgo
- Un primer agente en un proceso acotado y verificable, con una decisión escrita al final: continuar, ajustar o parar
- Para cada agente, un responsable nombrado, permisos mínimos, un registro de sus acciones y aprobación humana antes de cualquier acción irreversible
- Registro escrito de agentes, herramientas y sistemas que tocan, con un nivel de control acorde con el riesgo de cada uno
- Búsqueda sobre sus documentos y sistemas que respeta quién puede ver qué, con un responsable por cada fuente y una forma de corregirla
- Conexiones con las herramientas que ya usa, con un conector pequeño por sistema y solo el acceso que necesita, mediante MCP cuando encaje
- Pruebas con ejemplos suyos antes del lanzamiento, repetidas cuando cambia la IA de base, con registros y alertas activos antes de la puesta en producción
- Lugar de tratamiento de los datos elegido y dejado por escrito, con opciones privadas o locales cuando los datos no pueden salir de sus instalaciones
- Formación, personas de referencia, documentación y entrega final para que el equipo pueda operar y modificar los agentes
TecnologíaPara los más curiosos
Agent orchestration
LangGraph · Microsoft Agent Framework · Temporal
Interoperability
Model Context Protocol (MCP) · Agent2Agent (A2A)
Knowledge & access
Qdrant · pgvector · OpenFGA
Evaluation & tracing
Inspect AI · Langfuse · OpenTelemetry