INB COMPUTERS "Honestidad, calidad y profesionalismo"
POSTED ON: 25 abril, 2026. ACTUALIZADO: 6 mayo, 2026.
Autonomía: resuelve tareas sin supervisión constante.
Decisión: analiza información y elige la mejor acción.
Memoria y planificación: recuerda interacciones y organiza pasos futuros.
Aprendizaje: mejora con la experiencia y nuevos datos.
Interacción: se conecta con sistemas y aplicaciones externas.
Multimodalidad: entiende texto, voz, imágenes o código al mismo tiempo.
Agentes predefinidos
Agente autónomo
Agentes conversacionales
Agentes personalizados
Sistemas multiagente
Sub-agentes especializados
💬 Atención al cliente con IA: integrados con el Help Desk, responden preguntas desde la base de conocimiento, actualizan tickets y escalan al humano cuando es necesario.
📈 Ventas con IA y marketing con IA: califican prospectos, enriquecen leads en el CRM, programan reuniones y recomiendan productos en un sitio web.
💼 RR. HH.: preparan descripciones de puestos, filtran CVs con criterios claros y aplican guardrails anti-sesgo en la selección.
🔒 Ciberseguridad con inteligencia artificial: detectan anomalías en tiempo real, bloquean accesos sospechosos y automatizan respuestas a incidentes.
⚖️ Legales: revisan contratos, extraen cláusulas clave y preparan borradores con base en jurisprudencia.
🛒 Retail: gestionan inventario, sugieren productos personalizados y optimizan la experiencia de compra en línea.
1. Definir objetivo, tareas y KPIs
2. Elegir LLM y framework
3. Diseñar flujos y herramientas (tool-use)
4. Preparar conocimiento con RAG y vector DB
5. Implementar memoria y contexto conversacional
6. Probar y evaluar el agente
7. Despliegue, monitorización y mejora continua
No-code / low-code
Frameworks en código
Proveedores de modelos
Bases vectoriales
En construcción...
Pasos para un agente
1. Define el objetivo y el alcance
Antes de escribir una sola línea de código, es esencial tener claro qué problema resolverá tu agente.
¿Será un asistente de soporte técnico, un chatbot de ventas o un acompañante personal?
Define también el tono y estilo de comunicación: formal, amigable, técnico o creativo.
Esta definición inicial será la brújula que guíe todas las decisiones de diseño y desarrollo.
2. Construye el chat básico
El primer paso es establecer un flujo de conversación sencillo:
Utiliza una API de lenguaje como OpenAI, Cohere o Anthropic para procesar mensajes.
Implementa el ciclo fundamental: entrada del usuario → respuesta del modelo.
Elige el canal de interacción: página web, aplicación móvil o plataformas de mensajería como WhatsApp o Telegram.
En esta fase, tu agente podrá responder, pero aún carecerá de personalidad y habilidades avanzadas.
3. Personaliza la experiencia
Aquí es donde tu agente empieza a destacar:
Diseña un prompt inicial que defina su personalidad, contexto y reglas de interacción.
Incorpora información específica de tu negocio o caso de uso para aumentar la relevancia de las respuestas.
Guarda el historial de conversación para mantener coherencia y continuidad en el diálogo.
La personalización transforma un chatbot genérico en un asistente único y memorable.
4. Añade skills (habilidades)
Para que tu agente pase de responder a actuar, conéctalo con funciones externas:
Consultar bases de datos.
Enviar correos o notificaciones.
Realizar cálculos o análisis de datos.
Esto se logra mediante function calling o webhooks, permitiendo que el agente ejecute acciones reales en tiempo real.
5. Evoluciona hacia un agente completo
Un agente verdaderamente inteligente no solo responde: razona, decide y aprende.
Implementa razonamiento por pasos para resolver tareas complejas.
Permite que el agente seleccione automáticamente la habilidad adecuada según la intención del usuario.
Añade monitoreo y mejora continua: analiza interacciones, detecta errores y ajusta su comportamiento.