¿Cómo crear agentes de IA desde cero: guía paso a paso? (no se requiere programación)

¿Cómo crear agentes de IA listos para producción sin escribir código?

Agentes de IA

Descubre paso a paso cómo diseñar, configurar, gobernar, probar e implementar agentes de IA empresariales utilizando una plataforma especializada. Aprende a conectar fuentes de conocimiento, integrar herramientas, establecer medidas de seguridad, monitorear el rendimiento y desplegar agentes capaces de operar de forma segura y escalable en entornos reales de negocio.

Aquí tienes la guía paso a paso para crear agentes de IA listos para producción, sin escribir una sola línea de código.

Crear un agente de IA nunca ha sido tan fácil. Puedes abrir una herramienta de programación de IA, describir lo que necesitas y obtener un prototipo funcional en una tarde. Puedes usar frameworks de código abierto para conectar un LLM a otras herramientas, añadir memoria, llamar a API e incluso crear una interfaz básica.

Si crear agentes de IA es tan accesible, ¿por qué tantas empresas siguen teniendo dificultades para ponerlos en producción?

Al finalizar esta guía, comprenderás el porqué. Además, dispondrás de un proceso claro y paso a paso para crear agentes de IA listos para producción e integrados en los flujos de trabajo de tu empresa.

Conclusiones clave (Resumen)

• Crear agentes de IA es fácil. Prepararlos para entornos empresariales no lo es. Los agentes listos para producción deben estar conectados a sistemas reales, gobernados adecuadamente, ser observables y confiables a gran escala.
• Existen cuatro formas de crear agentes de IA: código personalizado, frameworks de código abierto, servicios en la nube y plataformas de agentes empresariales. Sin embargo, solo las plataformas de agentes empresariales proporcionan la infraestructura completa para la producción.
• Crear un agente es el primer paso. Lo que determina el éxito a largo plazo es la capacidad de monitorizarlo, gestionarlo y mejorarlo en producción.
• Con la plataforma de agentes Kore.ai, describes el caso de uso. Arch diseña la arquitectura multiagente, crea los agentes y gestiona las integraciones. No se requiere programación.

¿Por qué crear agentes de IA empresariales es más difícil de lo que parece?

Crear un agente de IA básico y crear un agente de IA empresarial son dos problemas completamente distintos. Claro, un agente de IA básico puede responder preguntas, usar herramientas o completar tareas sencillas. Pero, en el momento en que intentas conectar ese mismo agente a sistemas reales, con usuarios reales y siguiendo políticas reales, las deficiencias se hacen evidentes rápidamente.

Esto es lo que realmente necesitan los agentes de IA empresariales:

1. Contexto empresarial

Un agente de IA empresarial necesita comprender cómo funciona su negocio. Por ejemplo, un agente de IA de atención al cliente debe conocer su política de devoluciones, las normas de reembolso, los plazos de envío, el proceso de escalamiento, los beneficios de fidelización, las condiciones de cancelación y las excepciones específicas de cada producto.

Sin ese contexto, el agente puede parecer servicial, pero aun así dar una respuesta incorrecta. Y en una empresa, una respuesta errónea puede generar problemas de cumplimiento normativo, insatisfacción del cliente, pérdida de ingresos o trabajo adicional para los equipos de soporte.

2. Acceso a los datos empresariales

Los agentes de IA empresariales necesitan integrarse con sistemas reales: CRM, ERP, plataformas de venta de entradas, sistemas de gestión de pedidos, bases de conocimiento, sistemas de pago, sistemas de recursos humanos y bases de datos internas.

Necesitan acceso a los sistemas en los que se basa su empresa, con la autenticación adecuada, los permisos correctos y sin crear vulnerabilidades de seguridad en el proceso.

3. Uso de herramientas y toma de decisiones

Esta es la principal diferencia entre un agente de IA y un chatbot de preguntas frecuentes. Responder una pregunta es lo fácil. Lo que realmente hace útil a un agente es que actúe.

Un agente de IA empresarial puede iniciar un reembolso, actualizar el registro de un cliente, cancelar un pedido, actualizar el CRM y mucho más.

Pero esto también los hace más riesgosos. Deben ejecutarse correctamente, siempre, dentro de límites definidos. La capacidad de ejecución, la orquestación de agentes de IA que la coordina y las medidas de seguridad que la rodean deben diseñarse y probarse con sumo cuidado.

4. Gobernanza

La gobernanza es algo que las empresas no pueden ignorar. Un agente de IA empresarial necesita límites. Debe saber qué temas son intocables, qué datos deben ser censurados, qué acciones requieren aprobación humana y cuándo debe detenerse y escalar el problema.

Las empresas necesitan controles de acceso basados en roles, medidas de seguridad configurables, filtros de seguridad de contenido, gestión de información personal identificable y un registro de auditoría completo de cada decisión que tome el agente. Sin una gobernanza adecuada, un agente de IA puede convertirse rápidamente en un riesgo.

5. Transferencia humana

Los agentes de IA no deberían intentar abarcarlo todo. Los mejores agentes empresariales conocen sus límites y, cuando una situación los sobrepasa, deben transferir la conversación a un humano.

Por ejemplo, si un cliente solicita un reembolso fuera del plazo de devolución habitual, el agente no debe negociar, ofrecer excepciones ni tomar decisiones que excedan su autoridad. Debe recabar información, reconocer la situación y transferir la conversación a una persona que pueda tomar esa decisión.

Diseñar cuándo y cómo se produce la transferencia humana es una de las decisiones más importantes en todo el proceso de construcción.

6. Observabilidad

Una vez que tus agentes de IA estén en funcionamiento, necesitas saber cómo se desempeñan. ¿Utilizan el conocimiento adecuado? ¿Los clientes abandonan el servicio? ¿Se activan las medidas de seguridad? ¿El agente está teniendo alucinaciones? ¿Está costando más de lo previsto?

Aquí es donde entra en juego la observabilidad. Necesitas paneles de control, seguimientos a nivel de sesión, puntuaciones de calidad, tendencias de escalamiento, registros de llamadas de herramientas, lagunas de conocimiento, activadores de medidas de seguridad, coste por conversión y métricas de rendimiento.

Todos estos requisitos deben diseñarse, construirse, probarse y mantenerse. Y eso es precisamente lo que hace que el despliegue de agentes de IA empresariales sea realmente complejo, independientemente de lo sencillo que pareciera el prototipo inicial.

Análisis: Las 4 principales formas de crear agentes de IA

Ahora que ya sabes qué implica crear un agente de IA genuino que pueda integrarse en los flujos de trabajo empresariales, existen cuatro rutas principales que puedes seguir para crearlo.

Cada enfoque tiene su lugar. La forma correcta de desarrollar agentes de IA depende de lo que se quiera construir, del nivel técnico del equipo, del grado de control necesario y de la rapidez con la que se desee obtener resultados.

Ruta 1: Crear agentes de IA con código personalizado (Cursor o Claude Code)

Si necesitas crear agentes de IA personalizados, las herramientas de codificación de IA como Cursor o Claude Code son la opción más directa. Puedes utilizarlas para describir lo que necesitas y tener un agente funcionando más rápido que nunca.

Con esta opción, obtienes control total sobre cada aspecto del comportamiento del agente. Sin restricciones de plataforma, sin dependencia de proveedores y sin capas de abstracción entre tú y lo que el agente realmente hace.

Pero aquí no solo estás creando el agente. También estás construyendo todo lo que lo rodea: la capa de orquestación, el modelo de seguridad, los conectores de integración, el proceso de pruebas, el marco de gobernanza, las herramientas de monitorización y la infraestructura de implementación desde cero.

Y luego está el segundo problema: cada equipo desarrolla de forma diferente. Gerentes de producto, líderes de operaciones y analistas de negocio sin experiencia en desarrollo crean agentes utilizando herramientas de codificación de IA. Cuando varios equipos de la organización desarrollan sus propios agentes a su manera, se genera una proliferación de agentes. Estos agentes no se pueden gestionar de forma consistente y resultan cada vez más difíciles de auditar o actualizar.

Ventajas

• Control total sobre la arquitectura.
• Útil para experimentos y casos de uso altamente personalizados.
• Sin dependencia de proveedores.

Desventajas

• Requiere recursos de ingeniería sólidos.
• Más lento el paso del prototipo a la producción.
• Los agentes creados sin conocimientos de arquitectura pueden fallar en producción.
• La gobernanza, las pruebas, el monitoreo y el despliegue deben construirse por separado.
• Resulta más difícil para los equipos no técnicos contribuir.
• El mantenimiento puede resultar costoso a medida que el agente crece.

Ideal para

Pequeños equipos técnicos que desarrollan agentes de IA altamente personalizados, donde el control total es fundamental.

Ruta 2: Desarrollar agentes de IA con frameworks de código abierto (LangGraph, CrewAI o AutoGen)

Los frameworks de agentes de código abierto ofrecen una forma estructurada de crear agentes. En lugar de partir de un archivo en blanco, se obtienen componentes para la orquestación, la memoria, el uso de herramientas y los flujos de trabajo multiagente.

Esta puede ser una excelente opción para equipos liderados por desarrolladores que no desean empezar desde cero.

Sin embargo, los frameworks de código abierto no resuelven automáticamente el problema empresarial. Si bien proporcionan los componentes básicos, no ofrecen un sistema empresarial listo para producción.

¿Todos los desafíos empresariales que mencionamos anteriormente? Siguen vigentes. Aún necesitas averiguar cómo:

• Integrar los sistemas empresariales de forma segura.
• Gestionar los controles de acceso y los permisos.
• Probar el comportamiento del agente a gran escala.
• Prevenir las alucinaciones.
• Gestionar adecuadamente la escalada humana.
• Garantizar el cumplimiento normativo y la auditabilidad.

Cada uno de estos desafíos se convierte en un proyecto de ingeniería en sí mismo.

Y, a medida que empieces a escalar, es posible que te encuentres reconstruyendo partes importantes de la infraestructura que ya habías creado, porque lo que funcionó en un prototipo empieza a ceder ante un despliegue real multiagente y multicanal.

Ventajas

• Ofrece más estructura que empezar desde cero.
• Flexible y extensible.
• Cuenta con una sólida comunidad de desarrolladores.

Desventajas

• Requiere conocimientos de ingeniería.
• La gobernanza y la observabilidad no están incluidas.
• Las integraciones empresariales requieren trabajo personalizado.
• El despliegue en producción puede ser complejo.
• Los equipos no técnicos no pueden utilizarlo ni mantenerlo.

Ideal para

Organizaciones lideradas por ingenieros que cuenten con los recursos necesarios para construir y mantener por sí mismas la infraestructura circundante.

Ruta 3: Desarrollar agentes de IA con servicios de IA de proveedores en la nube (AWS, Azure y Google Cloud)

Los principales proveedores de servicios en la nube han lanzado servicios gestionados de agentes de IA. Si tu organización ya está muy integrada en un ecosistema de nube, estos servicios ofrecen una infraestructura lista para usar.

Sin embargo, para crear un agente de IA empresarial completo, es posible que aún necesites integrar múltiples servicios: puntos finales de modelos, bases de datos vectoriales, herramientas de flujo de trabajo, funciones sin servidor, monitorización, identidad, canalizaciones de datos, lógica de aplicación y canales de interfaz. Y, si tus flujos de trabajo empresariales abarcan varios entornos de nube, la situación se complica rápidamente.

Ventajas

• Ideal para organizaciones que ya utilizan AWS, Azure o Google Cloud.
• Buenas capacidades de seguridad e infraestructura.
• Se adapta bien a equipos técnicos.
• Puede integrarse con los servicios nativos de la nube existentes.
• Útil cuando la organización desea un control prioritario en la nube.

Desventajas

• Puede requerir una configuración técnica importante.
• A menudo implica combinar varios servicios.
• Es posible que los usuarios empresariales no puedan crear o modificar agentes fácilmente.
• La implementación y la gobernanza multicanal pueden requerir trabajo adicional.
• Los costes y la arquitectura pueden volverse complejos con el tiempo.
• Existe una falta de integraciones profundas predefinidas específicas para cada sector.
• No ofrece aplicaciones ni soporte específicos del dominio.

Ideal para

Organizaciones que ya están inmersas en un único ecosistema de nube y que cuentan con una capacidad de ingeniería madura para construir por sí mismas las capas de flujo de trabajo y gobernanza.

Ruta 4: Crear agentes de IA con plataformas de agentes empresariales (Kore.ai)

La cuarta opción es utilizar una plataforma de agentes empresariales diseñada específicamente para este propósito. Las plataformas de agentes empresariales, como Kore.ai, están diseñadas para implementar agentes de IA en entornos empresariales de producción. Ofrecen orquestación, integraciones, gobernanza, observabilidad e implementación multicanal: todo lo necesario para ejecutar flujos de trabajo basados en agentes de forma fiable y a gran escala desde un único entorno.

La principal ventaja de utilizar una plataforma de agentes es que no solo ayuda a crear el agente, sino que también proporciona el entorno necesario para gestionarlo correctamente. La plataforma incluye orquestación multiagente, integraciones empresariales preconfiguradas, medidas de seguridad, registros de auditoría, implementación de canales y análisis.

La única limitación real es que se acepta cierto grado de dependencia del proveedor. Sin embargo, si la plataforma de agentes empresariales es independiente del modelo, los datos y la nube, ese problema desaparece rápidamente.

Ventajas

• El camino más rápido desde la idea hasta el agente en funcionamiento.
• Facilita la colaboración entre los equipos técnicos y empresariales.
• Soporte integrado para arquitectura de agentes, herramientas, conocimiento, canales, pruebas, gobernanza y análisis.
• Se adapta mejor al servicio al cliente, al soporte a los empleados y a los flujos de trabajo operativos.
• Reduce la cantidad de infraestructura que los equipos necesitan construir y mantener por sí mismos.

Desventajas

• Menos control que construir todo desde cero.
• Los equipos aún necesitan configurar las reglas de negocio, los puntos finales y las credenciales.
• Existe cierto grado de dependencia del proveedor.
• Curva de aprendizaje inicial.

Ideal para

Empresas que desean poner en funcionamiento agentes de IA en flujos de trabajo empresariales reales sin tener que construir por sí mismas todas las capas de la infraestructura de agentes.

¿Qué enfoque de desarrollo de agentes de IA es el adecuado para tu empresa?

Si tu equipo cuenta con una sólida capacidad de ingeniería y, sobre todo, con tiempo, desarrollar con código personalizado o un framework de código abierto es un punto de partida perfectamente válido. Recuerda que no solo estás desarrollando el agente, sino también todo lo que lo rodea. Y, a medida que aumenta el uso y la complejidad, también lo hace la carga de trabajo de ingeniería.

Los servicios de los proveedores de nube reducen los costes de infraestructura, especialmente si tu organización ya utiliza plataformas estandarizadas como AWS, Azure o Google Cloud. Sin embargo, esto implica sacrificar flexibilidad a cambio de una mayor dependencia del ecosistema, y los flujos de trabajo empresariales complejos aún requieren una integración significativa entre diferentes servicios. Si tus agentes necesitan trabajar en sistemas que abarcan varias nubes, notarás esa dependencia.

Aquí es donde Kore.ai marca la diferencia. Kore.ai ofrece a las empresas una forma de crear agentes de IA sin tener que desarrollar desde cero cada capa del ecosistema de agentes. La orquestación ya está implementada. Las integraciones empresariales ya están implementadas. Los controles de gobernanza, los registros de auditoría, las medidas de seguridad y el marco de implementación multicanal: todo viene incluido en la plataforma.

Simplemente comienzas con un caso de uso, se lo describes a ARCH, el arquitecto de IA de Kore, en lenguaje sencillo, y este diseña toda la arquitectura multiagente por ti, crea los agentes, mapea las integraciones y te proporciona un sistema desplegable en horas, no en meses.

Internamente, Arch traduce tus requisitos al lenguaje Agent Blueprint (ABL), una forma declarativa de definir cómo se comporta cada agente, qué reglas sigue y cómo transfiere la información a otros agentes o a humanos. Arch se encarga de escribir el código por ti, así que no tienes que hacerlo tú mismo.

Cómo crear agentes de IA desde cero: guía paso a paso

A estas alturas, probablemente ya hayas decidido crear tus propios agentes de IA o trabajar con una plataforma de agentes de IA. La siguiente guía está dirigida a equipos que desean crear e implementar agentes de IA listos para producción sin tener que construir ellos mismos todas las capas de infraestructura.

Así que, si estás creando agentes de IA y la infraestructura que los rodea, te deseamos mucha suerte y nos despedimos. Para todos los demás, pueden ver este video tutorial paso a paso o seguir desplazándose hacia abajo.

Paso 1: Comienza con el caso de uso para el que deseas crear agentes de IA

Antes de adentrarte en la arquitectura, las integraciones, las medidas de seguridad o la implementación, comienza con una pregunta sencilla: ¿qué quieres que haga realmente este agente de IA?

Existen cientos de casos de uso empresarial para los que puedes crear agentes de IA. Sea cual sea tu caso de uso, tener claridad te ayuda a definir qué debe hacer el agente, qué no debe hacer, qué significa el éxito, a qué sistemas necesita acceso, en qué canales debe trabajar y cuándo debe transferir la tarea a un humano.

Una vez que hayas definido tu caso de uso, simplemente dirígete a la plataforma de agentes de Kore.ai y haz clic en “Nuevo proyecto”.

Paso 2: Analiza tu caso de uso con ARCH

Al crear un nuevo proyecto, verás tres opciones iniciales: elegir una plantilla del sector, empezar desde cero o crear con Arch. Haz clic en «Empezar con Arch».

Arch es el arquitecto de IA de Kore.ai y está impulsado por inteligencia artificial para ayudarte a crear agentes de IA más rápido. Se encarga del diseño de la arquitectura del agente, la escritura del código y el perfeccionamiento de los agentes. Traduce tus requisitos a ABL (Agent Blueprint Language), que define cómo piensan, actúan y siguen las reglas tus agentes, sin que tengas que escribir una sola línea de código.

Esto significa que, en lugar de pedirte que escribas código, Arch simplemente te pide que describas lo que quieres en lenguaje natural. Por ejemplo, puedes escribir algo como: «Crear agentes de atención al cliente para una tienda de comercio electrónico». O, si ya tienes procedimientos operativos estándar, documentos de políticas o guías de flujo de trabajo, puedes subirlos directamente a Arch desde el inicio.

Una vez que hayas subido los SOP o indicado lo que quieres construir, Arch se encarga del resto. Te hará algunas preguntas adicionales:

• ¿Cómo quieres llamarlo?
• ¿En qué canales debería funcionar?
• ¿Qué tareas de atención al cliente debería gestionar?
• ¿Cuál es el idioma principal?

Arch identifica automáticamente los requisitos de tu negocio, reconoce los patrones de agente que necesitan tus flujos de trabajo y captura la lógica clave, sin que tengas que describir nada manualmente. Además, te ofrece sugerencias para ayudarte a tomar mejores decisiones de diseño.

Una vez que Arch tiene suficiente información, te dirá: «Tengo suficiente información. ¿Qué quieres que haga?»

Haz clic en «Diseñar la arquitectura».

Paso 3: Deja que Arch cree la arquitectura del agente

Aquí es donde la cosa se pone interesante. Arch no crea un solo agente, sino que diseña un sistema multiagente completo: una topología donde cada agente tiene una función específica. Además, verás un mapa visual de la arquitectura en tu pantalla.

Por ejemplo, en nuestro caso de uso de atención al cliente, Arch creó una arquitectura con seis agentes:

• Enrutador de soporte: recibe todas las conversaciones entrantes y decide a dónde enviarlas.
• Agente de pedidos: rastrea y recupera la información de los pedidos.
• Agente de devoluciones: guía a los clientes a través del proceso de devolución.
• Agente de reembolsos: gestiona las solicitudes de reembolso y las comprobaciones de elegibilidad.
• Agente de producto: responde preguntas relacionadas con el producto.
• Agente de escalamiento humano: detecta cuándo se necesita un humano y transfiere la conversación junto con todo el contexto.

Arch también explica por qué esta arquitectura tiene sentido, cuál es el rol de cada agente y si cada uno utiliza un enfoque basado en flujo (determinista, que sigue reglas) o un enfoque basado en razonamiento (flexible, que se guía por el juicio). Algunos agentes son híbridos. Arch toma estas decisiones en función de la naturaleza de cada tarea.

Paso 4: Revisa y crea agentes de IA

Antes de que Arch proceda a crear los agentes de IA, tienes la oportunidad de revisar la arquitectura. Te muestra la arquitectura propuesta, explica las responsabilidades de cada agente y te da la opción de aceptar el diseño, solicitar cambios, rechazarlo o reiniciar el proceso.

Este es un excelente momento para revisar el diseño. Pregúntate:

• ¿Esta estructura se ajusta a tu proceso de soporte?
• ¿Se han incluido los agentes adecuados?
• ¿Necesitas un agente independiente para los reembolsos?
• ¿Cuándo debe el agente solicitar la intervención de un humano?

Si hay que cambiar algo, simplemente descríbeselo a Arch en lenguaje natural y este revisará la arquitectura.

Una vez que estés satisfecho con el diseño, haz clic en «Crear proyecto».

Aquí es donde ocurre la magia. Arch crea todos tus agentes de IA en cuestión de minutos. Puedes ver cómo cada uno recibe una marca de verificación (✅) al completarse. La lógica del agente, los flujos de conversación, las estructuras de intención y las reglas de transferencia se crean ante tus ojos.

Paso 5: Personaliza el comportamiento, el flujo y la transferencia de cada agente

¡Enhorabuena! Tus agentes de IA ya están creados. Sin embargo, todavía funcionan con la configuración predeterminada; aún necesitas integrarlos en los flujos de trabajo de tu empresa.

Haz clic en cualquier agente y accederás a un panel de configuración que muestra todo lo que define su comportamiento:

• Objetivo: lo que este agente intenta lograr en cada conversación.
• Persona: el nombre, rol y personalidad que presenta al usuario.
• Campos recopilados: la información que necesita recabar para completar su tarea, como el ID del pedido, el correo electrónico, el motivo de la devolución, entre otros.
• Pasos del flujo: la secuencia de acciones que sigue el agente para resolver una solicitud.
• Configuración de transferencia: cuándo y cómo se transfiere una conversación a otro agente o a un humano.
• Configuración de comportamiento: tono (cálido, profesional o conciso), ritmo, si envía un mensaje a la vez o varios, y si interrumpe al usuario o espera su respuesta.

Una vez creados tus agentes, puedes seguir utilizando Arch para perfeccionarlos. Por ejemplo, puedes pedirle que describa las reglas de enrutamiento de tu agente supervisor, solicitar una nueva condición de transferencia basada en la opinión del cliente o pedirle que explique por qué un agente específico se comporta de determinada manera. Arch comprende el funcionamiento de cada agente y realiza los cambios con precisión, mostrándote exactamente qué hará antes de que apruebes la modificación.

Consejo importante: para usuarios técnicos, Kore.ai también muestra el lenguaje de diseño de agentes (ABL) subyacente, lo que permite acceder directamente a la memoria, las herramientas, los flujos y las variables del agente si se desea un control más profundo.

Paso 6: Conecta las fuentes de conocimiento empresarial con tus agentes de IA

A estas alturas, ya habrás configurado tus agentes de IA. Pero aún necesitan acceder a la información de tu negocio para proporcionar respuestas personalizadas y precisas.

Dirígete a Base de conocimientos en el menú de navegación izquierdo y haz clic en «Nueva base de conocimientos». Asígnale un nombre, haz clic en crear y, a continuación, carga tus documentos, como procedimientos operativos estándar (SOP), PDF de políticas de devolución, directrices de envío, documentación de productos, exportaciones internas de la base de conocimientos o cualquier otro documento que tu equipo de soporte utilice para responder preguntas.

Haz clic en «Subir» y selecciona tus archivos.

La plataforma de agentes de Kore.ai extrae el contenido, lo divide en fragmentos y lo organiza en un grafo de conocimiento visual: un diagrama interactivo que muestra las relaciones entre las distintas piezas de información. Puedes acercar la vista y observar cómo «cumplimiento» se relaciona con «servicio de devoluciones», cómo «elegibilidad para reembolso» se vincula con «estado del pedido» y mucho más.

Consejo clave: antes de continuar, prueba la base de conocimientos. Utiliza la barra de búsqueda para formular preguntas frecuentes de los clientes y observa la respuesta del agente. Si detectas alguna carencia, añade más contenido ahora, no después de la implementación.

Solo cuando estés satisfecho con un agente, abre el siguiente y vincúlalo a la base de conocimientos correspondiente.

Paso 7: Agrega herramientas e integraciones

Ahora tu agente de IA puede responder preguntas. Pero, para que sea realmente útil, necesita realizar acciones, como consultar el estado de un pedido, iniciar una devolución, confirmar un reembolso o actualizar un registro en tu CRM.

La buena noticia es que Arch ya ha identificado las herramientas que necesitan tus agentes y las ha asociado al agente correspondiente. Dirígete a la sección Herramientas y verás una lista predefinida de puntos de integración para agentes.

Desde aquí, tienes dos opciones. Para sistemas empresariales comunes, como Salesforce, ServiceNow, Slack, Jira y otros, Kore.ai ofrece conectores preconfigurados que puedes activar simplemente seleccionando la integración y autenticándote. No se requiere código ni configuración adicional.

Para integraciones personalizadas específicas de tu negocio, tendrás que introducir el punto final de la API y las credenciales correspondientes. Tu equipo de backend sabrá cuáles son.

Consejo importante: una vez que hayas agregado un punto final, haz clic en «Probar» para verificar que la integración funcione correctamente antes de continuar. Kore.ai realizará una llamada de prueba en tiempo real y te mostrará la respuesta.

Paso 8: Agrega medidas de seguridad, permisos y controles de cumplimiento

Este es el paso que diferencia la plataforma de agentes de Kore.ai de muchas otras soluciones. Te proporciona dos niveles de control.

Capa 1: Limitaciones a nivel de agente

Haz clic en cualquier agente, desplázate hasta la sección Limitaciones y añade restricciones específicas para el trabajo de ese agente utilizando lenguaje natural. Por ejemplo, para un agente de reembolsos:

• «Nunca apruebes un reembolso superior a 500 libras esterlinas sin confirmación humana».
• «No se admiten devoluciones de pedidos realizados hace más de 90 días».
• «Confirma siempre la identidad del cliente antes de realizar cualquier acción relacionada con su cuenta».

Se trata de límites que influyen directamente en la toma de decisiones del agente.

Capa 2: Gobernanza a nivel de plataforma

En el menú de navegación izquierdo, haz clic en «Controles de seguridad». Aquí se encuentran los controles de nivel empresarial. Estas configuraciones se aplican directamente en el motor de ejecución, es decir, fuera del modelo. Esto significa que son restricciones estructurales que se aplican independientemente del razonamiento del modelo.

Son especialmente importantes para las organizaciones que implementan agentes en entornos regulados o de alto riesgo.

Desde aquí, puedes activar y configurar medidas de seguridad para todo el proyecto:

• Seguridad del contenido: bloquea contenido tóxico o dañino mediante umbrales de gravedad configurables.
• Detección y anonimización de información personal identificable: anonimiza automáticamente nombres, correos electrónicos y datos de pago en los resultados.
• Restricción de temas: impide que los agentes interactúen con temas fuera de su ámbito de actuación.
• Monitoreo de alucinaciones: identifica respuestas que no se basan en fuentes de conocimiento aprobadas.
• Registro de auditoría: mantiene un registro con marca de tiempo de cada decisión y acción del agente, esencial para el cumplimiento normativo.
• Evaluación de la calidad: proporciona métricas continuas de precisión y cumplimiento en conversaciones en tiempo real.

Consejo útil: ¿No sabes qué tipo de gobernanza necesitas? Simplemente haz clic en la letra «A» morada ubicada en la esquina superior derecha para llamar a Arch. Puedes preguntarle: «¿Qué medidas de seguridad debo añadir a este agente de atención al cliente?» y te guiará con recomendaciones adaptadas a tu caso de uso.

Paso 9: Elige dónde vivirán tus agentes

Este es el paso que diferencia la plataforma de agentes de Kore.ai de muchas otras soluciones. Te proporciona dos niveles de control.

Capa 1: Limitaciones a nivel de agente

Haz clic en cualquier agente, desplázate hasta la sección Limitaciones y añade restricciones específicas para el trabajo de ese agente utilizando lenguaje natural. Por ejemplo, para un agente de reembolsos:

• «Nunca apruebes un reembolso superior a 500 libras esterlinas sin confirmación humana».
• «No se admiten devoluciones de pedidos realizados hace más de 90 días».
• «Confirma siempre la identidad del cliente antes de realizar cualquier acción relacionada con su cuenta».

Se trata de límites que influyen directamente en la toma de decisiones del agente.

Capa 2: Gobernanza a nivel de plataforma

En el menú de navegación izquierdo, haz clic en «Controles de seguridad». Aquí se encuentran los controles de nivel empresarial. Estas configuraciones se aplican directamente en el motor de ejecución, es decir, fuera del modelo. Esto significa que son restricciones estructurales que se aplican independientemente del razonamiento del modelo.

Son especialmente importantes para las organizaciones que implementan agentes en entornos regulados o de alto riesgo.

Desde aquí, puedes activar y configurar medidas de seguridad para todo el proyecto:

• Seguridad del contenido: bloquea contenido tóxico o dañino mediante umbrales de gravedad configurables.
• Detección y anonimización de información personal identificable: anonimiza automáticamente nombres, correos electrónicos y datos de pago en los resultados.
• Restricción de temas: impide que los agentes interactúen con temas fuera de su ámbito de actuación.
• Monitoreo de alucinaciones: identifica respuestas que no se basan en fuentes de conocimiento aprobadas.
• Registro de auditoría: mantiene un registro con marca de tiempo de cada decisión y acción del agente, esencial para el cumplimiento normativo.
• Evaluación de la calidad: proporciona métricas continuas de precisión y cumplimiento en conversaciones en tiempo real.

Consejo útil: ¿No sabes qué tipo de gobernanza necesitas? Simplemente haz clic en la letra «A» morada ubicada en la esquina superior derecha para llamar a Arch. Puedes preguntarle: «¿Qué medidas de seguridad debo añadir a este agente de atención al cliente?» y te guiará con recomendaciones adaptadas a tu caso de uso.

Paso 9: Elige dónde vivirán tus agentes

Ahora es momento de poner tus agentes a trabajar donde se encuentran tus clientes. En el menú de navegación izquierdo, dirígete a «Implementación» y luego a «Canales». Allí verás una lista completa de los destinos de implementación compatibles.

Para nuestro ejemplo de agente de atención al cliente, los canales disponibles incluyen:

• Chat web
• WhatsApp
• Facebook Messenger
• Microsoft Teams
• SMS
• Voz

Haz clic en el canal que deseas configurar. Cada uno tiene su propio proceso de configuración. Por ejemplo, para WhatsApp necesitarás una cuenta de la API de WhatsApp Business. Para Facebook Messenger, deberás conectarte utilizando las credenciales de la página de Facebook de tu empresa.

Una vez que hayas conectado un canal, haz clic en «Guardar» y quedará disponible dentro de tu flujo de implementación.

Paso 10: Prueba e implementa tus agentes de IA

A estas alturas, ya has realizado todo el trabajo preliminar. Pero antes de que los clientes interactúen con los agentes de IA, necesitas comprobar cómo se comportan.

En la sección «Implementación», haz clic en «Nueva implementación» y selecciona Desarrollo como entorno. Esto crea una versión completamente aislada de tu agente: sin canales activos, sin usuarios reales y sin riesgos.

Haz clic en «Iniciar un nuevo chat» y empieza a ponerlo a prueba. Pídele que rastree un pedido. Solicita un reembolso. Intenta confundirlo con una pregunta ambigua. Pide hablar con una persona. Observa qué sucede cuando no sabe algo.

Además del chat, presta especial atención a la ventana de depuración, un panel que te muestra en tiempo real lo que ocurre internamente. Podrás ver qué agente recibió el mensaje, qué herramienta se ejecutó, qué información devolvió la base de conocimientos, si se activaron medidas de seguridad y dónde se produjeron errores. Corrige cualquier problema antes de continuar.

Una vez que estés seguro de que el agente se comporta correctamente en el entorno de desarrollo, publícalo en el entorno de pruebas. Aquí podrás validarlo a través de los canales reales, como WhatsApp, el chat web o cualquier otro canal donde vaya a estar disponible, utilizando el comportamiento real del canal, pero sin usuarios reales.

Cuando finalice la fase de pruebas, haz clic en «Implementar en producción» para activar el agente.

Paso 11: Monitorea y mejora el agente con el tiempo

El lanzamiento de agentes de IA no es el objetivo final. Los mejores agentes empresariales son aquellos que se mejoran continuamente a partir de datos reales obtenidos de las conversaciones.

En el menú de navegación izquierdo, dirígete a «Información». Accederás a un panel que te ofrece una visión en tiempo real del rendimiento de tu agente en las dimensiones más importantes:

• Tasa de contención: porcentaje de conversaciones que el agente resolvió sin necesidad de intervención humana.
• Tasa de escalamiento: frecuencia con la que las conversaciones son transferidas y los motivos por los que ocurre.
• Puntuación de calidad: medida continua de la precisión, utilidad y cumplimiento de las respuestas en todas las conversaciones.
• Detección de lagunas de conocimiento: identifica preguntas que el agente no pudo responder adecuadamente.
• Actividad de las medidas de seguridad: frecuencia con la que se activan los filtros de seguridad de contenido, protección de información personal identificable o restricción de temas.
• Calculadora de retorno de la inversión (ROI): estimación del ahorro de costes generado por el agente.
• Uso y facturación de LLM: desglose del consumo de recursos computacionales utilizados por los agentes.

Dirígete a «Análisis» para revisar sesiones individuales. Podrás acceder a cualquier conversación, leer la transcripción completa, visualizar el proceso de toma de decisiones del agente e identificar exactamente dónde se produjo un error o un acierto.

En esencia, lo que observas aquí no son solo análisis, sino telemetría operativa. Más específicamente, un registro causal: un historial completo de por qué el agente tomó cada decisión, qué contexto tuvo en cuenta y qué mecanismo de control intervino en cada momento.

Consejo clave: si no sabes qué mejorar primero, consulta con Arch. Analizará la configuración actual de tu agente y te sugerirá los cambios de mayor impacto.

Consideraciones finales: desarrollar agentes de IA listos para producción

Crear un agente de IA nunca ha sido tan fácil. Sin embargo, la dificultad de crear agentes fiables que funcionen dentro de una empresa depende en gran medida del método elegido.

Un prototipo funcional y un agente empresarial listo para producción no son lo mismo.

Esa es la brecha que una plataforma de agentes empresariales como Kore.ai está diseñada para cerrar. Proporciona la infraestructura, las herramientas y la velocidad necesarias para pasar de un caso de uso a producción sin tener que construir todo desde cero.

Si estás explorando la posibilidad de implementar agentes de IA en tu organización, ya sea porque estás comenzando o porque intentas llevar un proyecto desde el prototipo hasta la producción, nuestro equipo puede ayudarte.

Preguntas frecuentes

P1. ¿Qué son los agentes de IA?

Los agentes de IA son programas informáticos diseñados para ayudar a las personas mediante la ejecución de tareas y la respuesta a preguntas. Los agentes de inteligencia artificial facilitan actividades cotidianas, como gestionar correos electrónicos o programar citas, aprendiendo de diferentes tipos de entradas y contextos. Existen múltiples categorías, incluyendo agentes de asistencia y agentes autónomos.

P2. ¿Qué tipos de agentes de IA existen?

Existen muchos tipos de agentes de IA, pero generalmente se agrupan en dos categorías:

• Agentes de asistencia: integrados en herramientas para empleados y diseñados para tareas personalizadas.
• Agentes autónomos: responsables de gestionar consultas y procesos sin intervención humana directa.

P3. ¿Cuándo se debe crear un agente de IA?

Crea un agente de IA cuando la automatización basada en reglas deja de ser suficiente. Las señales más claras son la presencia de decisiones complejas dependientes del contexto, motores de reglas difíciles de mantener o procesos que dependen de información no estructurada, como documentos, correos electrónicos o conversaciones. Si una solución determinista simple puede resolver el problema, probablemente un agente sea innecesario.

P4. ¿Cuáles son las medidas de seguridad para los agentes de IA?

Las medidas de seguridad definen las capacidades y limitaciones de un agente. Incluyen filtros de seguridad de contenido, detección de información personal identificable (PII), restricciones temáticas, monitoreo de alucinaciones y protecciones basadas en reglas. Funcionan como una defensa por capas que permite operar de forma segura en entornos empresariales reales.

P5. ¿Cómo se mide si un agente de IA está funcionando realmente?

Las métricas principales incluyen la tasa de contención, la tasa de escalamiento, la puntuación de calidad y la detección de lagunas de conocimiento. Sin embargo, también es fundamental contar con registros a nivel de sesión que permitan comprender no solo qué ocurrió, sino también por qué el agente tomó cada decisión.

P6. ¿Necesito conocimientos de programación para crear un agente de IA?

No necesariamente. Con plataformas empresariales como Kore.ai es posible diseñar y configurar agentes sin escribir código. Sin embargo, si utilizas código personalizado o frameworks de código abierto, sí necesitarás conocimientos técnicos y experiencia en ingeniería.

P7. ¿Cuánto tiempo se tarda en crear un agente de IA?

Depende de la complejidad del caso de uso y del enfoque elegido. Un prototipo sencillo puede desarrollarse rápidamente, mientras que un agente listo para producción requiere integración de sistemas, configuración de herramientas, pruebas, seguridad, gobernanza e implementación.

P8. ¿Cómo puedo crear un agente de IA para mi negocio?

El proceso generalmente incluye seleccionar un caso de uso, definir objetivos, diseñar flujos de trabajo, conectar fuentes de conocimiento, integrar herramientas o API, establecer medidas de seguridad, probar el comportamiento, implementar el agente y supervisar continuamente su rendimiento.

P9. ¿Cuánto cuesta crear un agente de IA desde cero?

El coste depende del método de desarrollo, el nivel de personalización, la complejidad, las integraciones, los canales y los requisitos de seguridad. Un prototipo puede ser relativamente económico, mientras que un agente empresarial completo requiere una inversión considerable en desarrollo, integración y mantenimiento.

P10. ¿Cuál es la mejor manera de crear agentes de IA para empresas?

Para experimentos, el código personalizado o los frameworks de código abierto pueden ser suficientes. Para entornos empresariales, suele ser más recomendable una plataforma especializada que incluya arquitectura, integraciones, conocimiento, gobernanza, implementación y monitoreo.

P11. ¿Qué es la IA con agentes?

La IA con agentes se refiere a sistemas capaces de tomar decisiones y ejecutar acciones de forma autónoma para alcanzar objetivos definidos. A diferencia de los asistentes tradicionales, estos agentes pueden actuar, coordinar tareas y ejecutar procesos con un mayor nivel de independencia.