Gobierno de agentes
Qué puede hacer un agente y qué no. Políticas de acción, límites por monto y tipo de operación, checkpoints de aprobación humana, registro auditable de cada decisión.
Consultora de inteligencia artificial · Santiago, Chile
Diseñamos, integramos y supervisamos sistemas de agentes en producción. Con trazabilidad completa, límites de acción explícitos y aprobación humana donde corresponde.
Producto propio
No solo asesoramos: operamos nuestro propio producto. Agent Performance Cloud es la capa de control sobre una red de agentes y servidores MCP. La ve entera, mide lo que cuesta y dónde falla, y aplica los cambios con su resultado medido.
No es un tablero para mirar. Cada hallazgo termina en una acción que se previsualiza antes de aplicarse, se contrasta contra los sets de evaluación y se revierte sola si no cumple.
Cuatro modos sobre el mismo motor: en vivo, repetición de lo que ya pasó, simulación de un cambio antes de aplicarlo y un recorrido narrado. Tres lentes: grafo, Sankey y línea de tiempo.
El sistema completo en tres dimensiones. La altura es costo, el color es riesgo y los ríos de luz son tráfico: se ve dónde está el problema antes de leer una sola tabla.
Preguntar qué está pasando y por qué, sin saber leer un grafo. La respuesta mueve la cámara hasta el nodo y muestra la traza que la sustenta.
Permisos más amplios que el uso real, acciones sensibles sin aprobación humana, inyección de prompt vía contenido externo. Cada hallazgo con su radio de impacto.
Recomendaciones en costo, calidad, seguridad y estructura. Cada una se previsualiza, se mide contra los sets de evaluación y se revierte si no cumple lo prometido.
Simple, pro y experto sobre el mismo modelo de datos. El mismo hallazgo contado en tres idiomas: explicación en palabras, métrica, o traza y diff.
Capturas del producto con datos de demostración.
Servicios
La mayoría de los proyectos de IA no falla en la demo; falla cuando entra en producción y nadie puede explicar qué hizo el agente, por qué, ni con qué datos.
Qué puede hacer un agente y qué no. Políticas de acción, límites por monto y tipo de operación, checkpoints de aprobación humana, registro auditable de cada decisión.
Instrumentación de extremo a extremo: trazas por ejecución, costo y latencia por herramienta, detección de respuestas fuera de dominio, alertas cuando el comportamiento se desvía.
Conectar los sistemas actuales al modelo sin reescribirlos. ERP, bases de datos, endpoints OData y APIs internas expuestos como herramientas seguras, con permisos y validación por capa.
Asistentes que atienden, cotizan, agendan y escalan a una persona cuando corresponde. En WhatsApp, en el sitio, o dentro de las herramientas que el equipo ya usa.
Sets de evaluación propios del dominio, pruebas de regresión antes de cada cambio de modelo o prompt, agentes que saben abstenerse cuando no tienen información suficiente.
Dónde la IA rinde de verdad en la operación y dónde solo agrega riesgo. Con estimación de impacto, costo real por proceso y hoja de ruta priorizada.
Proceso
01
Dos semanas. Revisión de procesos, datos y sistemas. Salida: casos priorizados y estimación real de esfuerzo.
02
Un caso acotado, en el ambiente del cliente, con métricas definidas antes de empezar. Si no cumple, no avanza.
03
Integración con los sistemas, políticas de gobierno activas, observabilidad desde el primer día.
04
Monitoreo, evaluación continua y ajustes cuando cambian los modelos, los datos o el negocio.
Contacto
Respondemos con una evaluación honesta de si la IA es la herramienta correcta para el caso. A veces la respuesta es que no.