Engineering™ · AI & Automation

Agentic Process Automation

Convertimos procesos manuales complejos en sistemas autónomos capaces de interpretar contexto, decidir y ejecutar.

Rediseño y automatización de procesos de negocio completos mediante agentes autónomos. No solo movemos datos entre APIs: los agentes leen documentos desordenados, validan reglas complejas y coordinan acciones en múltiples plataformas.

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Alcance

End-to-End Process Redesign · Multi-Agent Coordination · Unstructured Document Reasoning · Human-in-the-Loop Safeguards

Tiempo estimado

6–10 semanas

Plataformas

LangGraph / CrewAI · OpenAI / Claude / DeepSeek · n8n / Temporal · Vector DBs

Target Fit

¿Es para tu empresa?

Este servicio es para ti si

✓Tus procesos se traban en tareas que requieren leer PDFs, emails largos o imágenes no estructuradas.
✓Tienes personal calificado tomando decisiones operativas rutinarias bajo reglas de negocio conocidas.
✓Las automatizaciones tradicionales por API fracasan porque los datos de entrada nunca vienen en el mismo formato.
✓Buscas escalar tu volumen de operaciones sin necesidad de contratar analistas administrativos adicionales.

Probablemente no lo necesitas si

✕Tu proceso es puramente mecánico y los datos ya viajan estructurados en JSON (en ese caso alcanza con Process Automation tradicional).
✕Tus criterios de decisión no están estandarizados o dependen enteramente de intuición no documentable.

Problem Space

Qué resolvemos

Procesamiento de Información No Estructurada

Lectura e interpretación de contratos, facturas escaneadas, comprobantes bancarios y correos complejos.

Toma de Decisiones Operativas Bajo Reglas

Agentes que aplican políticas de negocio, verifican límites de crédito y autorizan transacciones automáticamente.

Orquestación Multi-Agente Especializada

Células de agentes donde uno extrae datos, otro audita inconsistencias y un tercero ejecuta en el sistema central.

Supervisión Humana en Casos Críticos (Human-in-the-Loop)

Ruteo automático a un operador humano únicamente cuando la confianza del agente cae por debajo del umbral definido.

Engineering Process

Cómo funciona

01 — Diagnose

Desglose Cognitivo del Proceso

Desglosamos el proceso en decisiones elementales, fuentes de información y reglas de aprobación.

02 — Design

Arquitectura Agéntica y Guardrails

Diseñamos la topología de agentes, prompts con herramientas (tool calling), límites de confianza y fallbacks.

03 — Build

Programación, Integración y Benchmarking

Implementamos los agentes con LangGraph/n8n, conectamos las herramientas y testeamos contra cientos de casos históricos.

04 — Launch

Despliegue Asistido y Supervisión

Activamos el sistema en modo copiloto asistido y aumentamos la autonomía a medida que se valida la precisión.

Deliverables

Qué entregamos

Al finalizar tendrás

✓Sistema APA desplegado con orquestación de agentes autónomos y herramientas operacionales.

✓Módulo de extracción y razonamiento sobre documentos y datos no estructurados.

✓Interfaz de supervisión humana (Human-in-the-Loop) para validación de excepciones.

✓Pruebas automatizadas de precisión con dataset de benchmark histórico.

✓Conexión segura con ERP, CRM o bases de datos internas mediante credenciales cifradas.

Delivery Plan

Fases de implementación

Tiempo típico de proyecto:6–10 semanas

Semanas 1–2Fase 1

Auditoría Cognitiva y Mapeo de Reglas

Recolección de casos reales, documentación de excepciones y definición de umbrales de confianza.

Semanas 3–6Fase 2

Construcción de Agentes y Tool Calling

Programación de lógica agéntica, integración de APIs y pruebas de precisión sobre documentos reales.

Semanas 7–8Fase 3

Interfaz de Supervisión Humana (HITL)

Desarrollo de panel para aprobación de casos dudosos y registro de auditoría de decisiones.

Semanas 9–10Fase 4

Piloto Controlado y Salida a Producción

Operación en paralelo con el equipo humano, ajuste fino de prompts y aumento gradual de autonomía.

Pricing Guidance

Inversión estimada

Inversión orientativa

USD 6,800

Incluye ingeniería de prompts, arquitectura multi-agente, interfaz de supervisión humana y suite de testing.

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Real-World Proof

Caso de impacto

From 4-Day Invoice Processing to 90-Second Autonomous Settlement

Problema inicial

Empresa de logística con 12 personas revisando manualmente 5.000 facturas mensuales de transportistas con formatos heterogéneos, errores de cálculo y demoras de pago.

Intervención técnica

Despliegue de una célula de agentes APA que extrae datos de PDFs, concilia contra órdenes de compra y aprueba pagos en el ERP.

Resultado obtenido

El 88% de las facturas se concilian y pagan en menos de 90 segundos de forma autónoma, y el equipo humano solo atiende el 12% con discrepancias reales.

Clarifications

Preguntas frecuentes

¿Qué pasa si el agente comete un error de interpretación?

Diseñamos umbrales de confianza matemáticos y guardrails estrictos: si el modelo no tiene certeza absoluta sobre un dato, el caso se envía automáticamente a una bandeja de revisión humana, impidiendo que se ejecuten acciones erróneas.

¿Nuestros datos sensibles o de clientes se utilizan para entrenar modelos públicos?

No. Utilizamos exclusivamente APIs empresariales con acuerdos de cero retención de datos (Zero Data Retention) donde tus documentos y consultas jamás alimentan los modelos públicos de terceros.

¿Qué porcentaje del proceso suele automatizarse con éxito?

En la gran mayoría de las implementaciones se alcanza entre un 75% y un 90% de automatización autónoma completa, dejando para el equipo humano únicamente las anomalías atípicas.

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