Servicio · IA aplicada

Agentes de IA que cobran.

No demos. No copilotos genéricos. Agentes operativos que cierran tareas atadas a un KPI: cobranza, calificación, atención y back office. Con guardrails, observabilidad y ROI atado a métrica de negocio.

Time-to-prod
8–14 sem
Stack
OpenAI · Anthropic · Local
KPI atado
Negocio
Agentes en prod
40+

El problema

La mayoría de pilotos de IA no llegan a producción.

Y los que llegan, no se ven en el P&L. La diferencia no es el modelo: es el rigor con el que se elige el caso, se cierra el ciclo y se mide.

Piloto tradicional

Demo bonita, sin tracción

  • Caso elegido por novedad, no por ROI.
  • Sin observabilidad: no sabes cuándo el agente alucina.
  • Guardrails ad hoc, riesgos no documentados al comité.
  • No hay handoff a operación: el equipo de IA "lo cuida".
  • Métrica de éxito: tokens consumidos.

ABARGON Agentes de IA

Operativo y auditable

  • Caso elegido por margen incremental defendible.
  • Observabilidad de extremo a extremo: traza, costo, calidad.
  • Guardrails y matriz de riesgo aprobada por legal y compliance.
  • Traspaso explícito a la operación con runbook y SLAs.
  • Métrica de éxito: cuentas cobradas, leads calificados, casos cerrados.

Casos típicos

Donde un agente paga su construcción.

Empezamos por el caso con margen claro y baja exposición regulatoria.

Caso 01

Cobranza temprana

Contacto multicanal a deudores tempranos con guion adaptado y registro al CRM. Lift de 10–20 puntos en recuperación a 30 días.

Caso 02

Calificación de leads B2B

Investigación, scoring y enrutamiento de leads al SDR adecuado. Reduce tiempo de respuesta a minutos.

Caso 03

Back office documental

Lectura, validación y captura de documentos contra ERP. Cierra el ciclo con humano en el lazo cuando hace falta.

Metodología

Del caso al run en cuatro fases.

El mismo método editorial: discovery, plan, ejecución, run.

  1. Discovery de caso

    Selección de caso por margen incremental y exposición regulatoria. Hipótesis y métrica de éxito firmada.

  2. Diseño con guardrails

    Arquitectura del agente, política de datos y matriz de riesgo aprobada antes de tocar código.

  3. Build & pilot

    Construcción, pruebas con datos reales y piloto controlado con observabilidad activa.

  4. Run y escalado

    Traspaso a operación, runbook, SLAs y plan de expansión a casos contiguos.

Siguiente paso

¿Tu IA todavía es un piloto que nadie defiende ante el board?

En 60 minutos elegimos un caso defendible y trazamos un plan a producción de 8 a 14 semanas.