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UnlockLive IT diseña y entrega agentes de IA en producción para empresas norteamericanas: de los que realmente se despliegan, no de los que se quedan en una demo llamativa. Nuestros agentes se encargan de atención al cliente, procesamiento de documentos, calificación de ventas, recuperación de conocimiento interno, automatización de navegadores e interacciones de voz. Construimos con LangChain, LangGraph, el SDK de OpenAI Agents, y Anthropic Claude, sobre backends en FastAPI o Next.js. Cada agente que entregamos incluye, cuando corresponde, generación aumentada por recuperación, una capa de uso de herramientas con autenticación adecuada, pruebas de evaluación estructuradas, observabilidad y salvaguardas frente a la inyección de prompts y las alucinaciones.
Qué construimos
Asistentes de IA de cara al cliente:Chatbots y copilotos en producción integrados en productos SaaS, aplicaciones web y aplicaciones móviles. Respuestas en streaming, memoria de conversación, uso de herramientas, escalamiento a un humano y registro de auditoría completo.
Sistemas RAG internos (generación aumentada por recuperación):Sistemas de búsqueda y respuesta sobre la documentación, los tickets, los contratos o la base de conocimiento de su empresa. Pinecone, Weaviate, Qdrant o pgvector para la recuperación; el LLM de su elección para la generación.
Flujos de trabajo multiagente:Agentes que planifican, descomponen tareas, llaman a herramientas y traspasan trabajo a otros agentes. Construidos con LangGraph, OpenAI Agents SDK o AutoGen según el caso de uso.
Procesamiento de documentos con IA:Extracción de facturas, revisión de contratos, análisis de currículos, captura de formularios, combinando OCR (AWS Textract, Google Document AI), extracción estructurada (LLM con modo JSON o function calling) y validación con intervención humana.
Agentes de voz:Agentes de voz en tiempo real con Vapi, Retell, LiveKit o pipelines personalizados sobre OpenAI Realtime API y Eleven Labs. Se usan para soporte entrante, calificación de ventas saliente y reserva de citas.
Agentes que usan navegadores y computadoras:Agentes que operan navegadores (Playwright + LLM) o escritorios completos (Anthropic computer-use, OpenAI Operator) para automatización de back-office, pruebas de QA y captura de datos.
Nuestro stack tecnológico para agentes de IA
Nuestro proceso de desarrollo de agentes de IA
- Descubrimiento y diseño de casos de uso (1-2 semanas): Comenzamos mapeando el flujo de trabajo real que desea automatizar. Muchos proyectos de IA fracasan porque se definieron como 'necesitamos un asistente de IA' en lugar de 'necesitamos reducir en un 40% nuestro tiempo promedio de gestión de 12 minutos en los tickets de soporte de nivel 1'. Le ayudamos a definir primero la métrica de éxito.
- Prototipo y selección de modelos (1-2 semanas): Construir un prototipo funcional con 2 o 3 combinaciones candidatas de modelo y arquitectura. Ejecutarlas contra un conjunto de datos representativo de 50 a 200 ejemplos reales de su dominio. Elegir un ganador según calidad, latencia y costo.
- Desarrollo para producción (4-12 semanas): Implementación completa con pipeline de recuperación, suite de evaluación, observabilidad, manejo de contingencias, límites de tasa, defensa contra prompt injection y pipeline de despliegue.
- Suite de evaluación y red teaming (1-2 semanas, en paralelo): Construir una suite de evaluación automatizada que detecte regresiones antes de que se publiquen. Realizar pruebas de prompt injection y jailbreak. Documentar los modos de fallo aceptables.
- Lanzamiento suave e iteración (2-4 semanas): Despliegue a un grupo reducido de usuarios internos o clientes beta. Recopilación de logs, muestreo de fallos y ajuste de prompts, recuperación y enrutamiento según el uso real.
- Despliegue en producción y optimización continua: Lanzamiento completo con cobertura de guardia, revisiones semanales de métricas y un backlog de experimentos de modelos y prompts.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un agente de IA y en qué se diferencia de un chatbot?
Un chatbot responde mensajes. Un agente de IA usa un LLM para decidir qué acciones tomar, llama a herramientas o APIs externas, observa los resultados e itera hasta completar una tarea de varios pasos. Un chatbot de soporte podría responder “¿dónde está mi pedido?” a partir de una base de conocimiento. Un agente de soporte llamaría a su API de gestión de pedidos, buscaría el pedido, consultaría la API del transportista y redactaría una respuesta con el enlace de seguimiento en vivo, todo sin intervención humana.
¿Qué LLM deberíamos usar: OpenAI, Claude o código abierto?
Depende del caso de uso. A 2025, Claude (Sonnet 4.5 y Opus 4.5) lidera en programación, uso agéntico de herramientas y razonamiento con contexto largo. La familia GPT-5 de OpenAI lidera en razonamiento general, multimodalidad y el ecosistema de herramientas más amplio. Los modelos de código abierto alojados en Groq, Together o en su propia infraestructura son competitivos en precio y latencia para tareas más acotadas. Usamos habitualmente una combinación: por ejemplo, Claude Sonnet para el bucle principal del agente y un modelo de código abierto más pequeño para clasificación económica o decisiones de enrutamiento.
¿Cuánto cuesta construir un agente de IA?
Un agente enfocado en una sola tarea (un flujo de trabajo, una fuente de datos, un canal) suele costar entre $25,000 y $75,000. Un sistema multiagente más capaz, con varias integraciones, RAG, evaluaciones e interfaz a medida, cuesta entre $80,000 y $250,000. Los despliegues empresariales con cumplimiento normativo estricto, aislamiento de datos multiinquilino y SLA del 99.9% parten de $200,000. Los costos de inferencia continuos son aparte y dependen de su volumen y de la elección de modelo.
¿Cómo previenen las alucinaciones y la inyección de prompts?
Alucinaciones: fundamentamos cada respuesta en fuentes recuperadas, exigimos citas, ejecutamos evaluaciones automáticas de veracidad y añadimos una vía alternativa de “no lo sé”. Inyección de prompts: entradas de herramientas estructuradas (sin concatenar cadenas en los prompts del sistema), llamadas a herramientas en lista de permitidos, clasificadores de salida, ventanas de contexto separadas para datos no confiables y supervisión humana en acciones de alto riesgo. Cada sistema que entregamos incluye un modelo de amenazas documentado.
¿Puede el agente integrarse con nuestros sistemas actuales (Salesforce, Zendesk, APIs internas)?
Sí. Las integraciones de herramientas son el núcleo del desarrollo de agentes. Hemos construido integraciones con Salesforce, HubSpot, Zendesk, Intercom, Notion, Slack, Microsoft 365, Google Workspace, Stripe, servicios de AWS, APIs REST/GraphQL internas y bases de datos SQL. La autenticación suele ser OAuth 2.0 o cuentas de servicio con permisos de mínimo privilegio.
¿Se usarán nuestros datos para entrenar modelos?
No, salvo que usted lo autorice expresamente. OpenAI, Anthropic, Google y AWS Bedrock ofrecen niveles empresariales con retención cero de datos y garantías contractuales de que sus datos no se usan para entrenamiento. Usamos esos niveles por defecto y podemos desplegar íntegramente en su propia cuenta de AWS, Azure o GCP si la residencia de los datos es un requisito indispensable.
¿Cómo miden si el agente realmente funciona?
Cada agente que entregamos incluye tres capas de medición: (1) una suite de evaluación automática que se ejecuta en cada cambio de prompt o de modelo, (2) telemetría de producción que cubre latencia, costo, tasa de éxito de llamadas a herramientas, tasa de respaldo y señales de feedback de los usuarios, y (3) revisión humana periódica de conversaciones muestreadas. Vinculamos todo esto a la métrica de negocio que usted definió en el descubrimiento, por ejemplo, la tasa de desvío de tickets, la precisión en la calificación de leads o las horas ahorradas por semana.
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