Desarrollo de agentes IA

Qué significa «desarrollo de agentes IA» en QwertyBit

Construimos agentes IA a medida que se llevan trabajo real de las manos humanas. No widgets de chat, no copilotos genéricos — sistemas de producción que corren dentro de tus operaciones, atados a un KPI que ya te importa. Un agente bien definido reemplaza el 30–80% del trabajo manual de un solo flujo y lo sigue haciendo mientras tu equipo se centra en lo que aporta más palanca.

Los agentes que entregamos

• Agentes de procesamiento de documentos — revisión de contratos, intake KYC, reportes regulatorios, parsing de facturas. Nuestro motor de puntuación de riesgo en contratos redujo el tiempo de revisión manual un 88% para un cliente de seguros.
• Agentes de conocimiento interno — asistentes embebidos en Slack/Teams entrenados con tu wiki, ticketing y codebase. Ver el caso del agente de base de conocimiento interna.
• Agentes de ventas y CRM — cualificación de leads, puntuación por comportamiento, automatización de follow-up, higiene de pipeline. La colaboración de automatización de pipeline de ventas triplicó la conversión lead-to-deal.
• Agentes de compliance y auditoría — resúmenes conscientes de políticas, generación de audit trail, marcado de riesgos.
• Flujos multi-agente — cuando un solo prompt no basta, orquestamos equipos de agentes especializados (planner, executor, reviewer) vía CrewAI o LangGraph.

Por qué los clientes eligen QwertyBit sobre un dev shop genérico

• Entrega solo con seniors. Cada línea la escriben ingenieros con más de 5 años de trabajo en producción. Sin juniors entrenándose con tus datos.
• Alcance fijo, precios transparentes. El presupuesto lista coste de construir, coste mensual de operar y coste de no hacer nada. Revisa nuestro enfoque.
• Atado a KPI desde el día uno. Si el agente no mueve el número para el que se construyó, no pasa a producción.
• Todo es tuyo. El código vive en tu GitHub desde el primer commit. Prompts, harness de evaluación, infraestructura — todo tuyo. Si nos separamos, tus ingenieros heredan un sistema funcional, no una caja negra.
• Evaluaciones antes de producción. Cada agente lleva un harness que detecta regresiones antes que tus usuarios."
• Auditable por diseño. Cada acción se registra con el contexto que la originó — no hay sorpresas de compliance.

El stack con el que construimos

Por defecto usamos Anthropic Claude para agentes de alto razonamiento y contexto largo, CrewAI para orquestación multi-agente y LLM Studio cuando el despliegue on-prem es un requisito duro. El modelo y el framework se eligen en la fase de viabilidad — no por defecto.

Cómo empezar

El primer paso es una conversación de descubrimiento con el fundador. Trae un flujo doloroso y en una semana te diremos si un agente es la forma correcta de solución, cuánto costaría y qué KPI debería mover. Agenda una auditoría de negocio o lee nuestro enfoque en cuatro fases.