Chatbot
Entrada → Modelo → RespuestaAgentes de IA que consultan, deciden y actúan
Un agente de IA empresarial interpreta un objetivo, consulta información, utiliza herramientas y ejecuta acciones dentro de reglas y permisos definidos.
01 / Diferencia operativa
Un chatbot conversa; un agente participa
Puede consultar CRM, buscar documentos, crear registros, actualizar estados, generar propuestas, enviar mensajes, solicitar datos, activar flujos y escalar casos.
Agente
Objetivo → Lógica → Acción- 01Qué objetivo cumple
- 02Qué información consulta
- 03Qué herramientas usa
- 04Qué acciones ejecuta
- 05Cuándo debe detenerse o escalar
02 / Stack tecnológico
Arquitectura de un agente empresarial
LLM o SLM, instrucciones, RAG, tool calling, MCP, memoria, reglas, APIs, permisos, evaluaciones y registros.
LLM / SLM
Modelos seleccionados por capacidad, latencia, control y costo operativo.
model.route(task, context, policy)
RAG
Información autorizada recuperada antes de generar una respuesta.
Tool calling
Selección y ejecución de herramientas dentro de permisos definidos.
MCP
Conexión estandarizada entre modelos, contexto y herramientas.
Integraciones
CRM, ERP, correo, WhatsApp, Slack, Teams, Google Workspace, Microsoft 365, help desk, e-commerce, bases de datos y APIs internas.
03 / Control progresivo
Escala de autonomía
La autonomía aumenta solo cuando existe evidencia de funcionamiento confiable.
- 01
Asistente
- 02
Preparación con aprobación
- 03
Ejecución limitada
- 04
Operación supervisada
04 / Implementación
Proceso de despliegue
La autonomía sólo aumenta después de validar precisión, seguridad y comportamiento operativo.
- 01Descubrimiento
- 02Diseño operativo
- 03Diseño técnico
- 04Prototipo
- 05Evaluación
- 06Integración
- 07Despliegue
- 08Monitoreo
05 / Evidencia
Métricas y seguridad
Tareas completadas, precisión, uso correcto de herramientas, escalamiento, tiempo, errores, costo y cumplimiento de reglas.
Autenticación, roles, permisos, aprobaciones, secretos, cifrado, registros, límites, alertas y reversión.
06 / Criterio
Cuándo conviene un agente
Cuando la tarea requiere lenguaje, varias rutas, diferentes fuentes, herramientas, volumen relevante y resultados medibles.
Preguntas frecuentes
¿Agente y chatbot son lo mismo?
No.
¿Puede operar autónomamente?
Sí, con límites acordes al riesgo.
¿Puede usar información privada?
Sí, con arquitectura y políticas adecuadas.
¿Qué significa SLM?
Small Language Model.
¿Qué es RAG?
Recuperación de información autorizada antes de generar una respuesta.
Siguiente paso
Evaluar un agente
Un agente debe tener un objetivo, información, herramientas, acciones y límites definidos.