Líderes de Operaciones y RevOps
Dolor: Outreach, soporte y agenda no escalan; contratistas y copiar-pegar devoran el roadmap.
Encaje: Pipelines de agentes para investigación, redacción y triaje con colas de aprobación y logging en CRM.
Práctica insignia · IA Agéntica
Agentes de IA que hacen trabajo real, gobernados
Diseñamos, construimos y operamos agentes de IA que siguen tus reglas — descubrimiento, outreach, soporte, clasificación y automatización de back-office — con un humano en el bucle, observabilidad y gobernanza desde el primer prompt.
Yerbabuena Digital
Yerbabuena Digital es un estudio de IA agéntica. Convertimos el trabajo repetitivo y de poco juicio en pipelines de agentes — investigación, redacción, triaje, clasificación, agenda — conectados a tu CRM, buzón y datos, con puertas de aprobación, logs y guardrails diseñados desde el inicio. Basado en experiencia práctica con descubrimiento de agentes, MCP y gobernanza agéntica para empresas de finanzas, salud y administración.
Para quién es esta práctica
Equipos que quieren automatización que entrega resultados — no demos — y que necesita que sea segura, explicable y cumplidora.
Equipos de Datos e IA
Dolor: Agentes aparecen por todos los equipos sin descubrimiento, sin guardrails y sin auditoría.
Encaje: Observabilidad de agentes, integraciones MCP y guardrails de política ligados a tus plataformas de datos.
Empresas reguladas
Dolor: La presión del EU AI Act y el RGPD convierte los agentes no gobernados en un riesgo de consejo.
Encaje: Workflows con humano en el bucle, minimización de datos y evidencias listas para auditoría (ver Gobernanza de IA).
Del prompt a producción — con seguridad
Un agente es un trabajador de software que sigue un objetivo definido sobre tus herramientas y datos. Lo difícil no es el modelo — son los límites: qué puede leer, escribir, enviar y decidir el agente, y qué debe volver a un humano. Diseñamos esos límites primero, luego construimos.
Trabajamos con frameworks — LangChain, CrewAI, modelos tipo Bedrock, Copilot Studio y agentes a medida — y los conectamos mediante Model Context Protocol (MCP) y gateways para que tus agentes alcancen los datos correctos con el mínimo privilegio.
Cada pipeline sale con observabilidad: trazas, evaluación tipo Trustscore, logs de aprobación y guardrails. Puedes ver qué hizo cada agente, por qué y quién lo aprobó — lo que pedirán auditorías y tu CISO.
Los agentes también augmentan nuestra propia entrega: los usamos para acelerar investigación, redacción y QA, así el trabajo premium aterriza en días, no meses — con ingenieros senior al mando.
Retorno de inversión
De dónde salen los números
Escenarios ilustrativos basados en encargos típicos — los resultados varían por madurez del proceso, calidad de datos y alcance. Acotamos cada piloto contigo antes de comprometerte.
SaaS B2B — pipeline de outbound
Una scale-up sustituyó a dos SDR a tiempo parcial por un pipeline de agentes: investigar, redactar, aprobar humano, enviar — conectado al CRM.
- Reuniones cualificadas
- 3× / trimestre — Mismo ICP, mejor seguimiento
- Gasto en contratistas
- −40% — Agente + horas de revisión senior
- Tiempo al primer PoC
- 2 semanas — Descubrimiento → agente en vivo
Los agentes escalan el outreach repetitivo cuando las puertas de aprobación y los logs se diseñan desde el día uno.
Servicios financieros — triaje documental
Un equipo de operaciones dedicaba horas a clasificar y enrutar documentos entrantes antes de la revisión. Un pipeline de agentes pre-clasifica, extrae y enruta.
- Tiempo manual
- −65% — El agente clasifica, el humano revisa excepciones
- Precisión de enrutado
- ~94% — Con confirmación humana en baja confianza
- Trazas de auditoría
- 100% — Cada decisión registrada con rationale
El triaje augmentado con agentes libera gente cualificada para excepciones — con traza de auditoría completa.
Capacidades
Lo que construimos y automatizamos
Elige un workflow o conecta varios en una trama de agentes gobernada sobre tus operaciones.
Diseño y construcción de agentes
Workers orientados a objetivo conectados a tus herramientas y datos, con límites claros.
- LangChain, CrewAI, tipo Bedrock, Copilot Studio, a medida
- Integraciones MCP con tus sistemas de registro
- Prompts, herramientas y puertas de aprobación acotados contigo
- Banco de evaluación y datasets dorados
Descubrimiento y observabilidad
Ver cada agente, a qué llega y cómo rinde.
- Inventario de agentes, herramientas y acceso a datos
- Trazas, evaluación tipo Trustscore y métricas
- Detección de drift y fallos con alertas
- Exportación de evidencias para auditoría y revisión
Operaciones augmentadas con agentes
Workflows reales que sustituyen trabajo repetitivo de contratistas.
- Investigación de leads y outreach personalizado
- Triaje, resumen y enrutado de soporte
- Clasificación y extracción documental
- Agenda, recordatorios y tareas de back-office
Guardrails y humano en el bucle
Seguridad y control diseñados, no añadidos al final.
- Colas de aprobación para lo que requiera juicio
- Minimización de datos y acceso de mínimo privilegio
- Guardrails de LLM y políticas de contenido
- Logs, conservación y replay de cada acción
Casos de uso
Workloads que dominamos
Outbound con humano en el bucle
Reto: Fundadores haciendo outreach manual; higiene de CRM y seguimiento inconsistentes.
Resultado: Redacción por agente + cola de aprobación; reuniones cualificadas arriba, gasto en contratistas abajo (ilustrativo).
Triaje y enrutado documental
Reto: Revisores cualificados clasificando documentos entrantes a mano.
Resultado: El agente pre-clasifica y extrae; los humanos gestionan excepciones con traza de auditoría completa.
Agentes de soporte y agenda
Reto: Peticiones de agenda y soporte de primera línea desbordan a equipos pequeños.
Resultado: Triaje y agenda por agente con confirmación humana en casos límite y guardrails de PII.
Encargo
Cómo corre un encargo de agentes
Del descubrimiento a un piloto gobernado que puedes enseñar a tus auditores — en fases claras.
Descubrimiento
Mapeamos proceso, datos, herramientas y riesgo. Recibes un brief de agente por escrito: objetivos, límites, puertas de aprobación y métricas de éxito — no impresiones.
Arquitectura
Diseñamos el agente, las herramientas, las integraciones MCP y los guardrails, más el banco de evaluación. Aprobas los límites antes de construir.
Piloto
Construimos un piloto en vivo sobre datos anonimizados con humano en el bucle. Medimos Trustscore, latencia y coste frente a la línea base.
Operar y gobernar
Endurecemos, documentamos y entregamos — o lo operamos en retainer gobernado con monitorización, evaluación y evidencias de auditoría.
Antes y después
Qué cambia cuando los agentes están gobernados
Antes
- Procesos manuales y copiar-pegar que no escalan
- Agentes en la sombra sin inventario, guardrails ni logs
- Modelos con acceso amplio a datos y sin puertas de aprobación
- Sin evidencias para auditoría, seguridad o el EU AI Act
Después
- Pipelines de agentes con aprobación humana y logging en CRM
- Descubrimiento, observabilidad y evaluación Trustscore
- Acceso de mínimo privilegio vía MCP y gateways
- Trazas, conservación y evidencias listas para auditoría por diseño
Resultados
Lo que suelen ver los clientes
Capacidad sin plantilla
Investigación, redacción y triaje repetitivos asumidos por agentes — la gente cualificada se centra en excepciones y juicio.
Automatización explicable
Cada acción del agente trazada, registrada y reproducible — auditoría, seguridad y negocio ven qué pasó y por qué.
Time-to-value más rápido
Pilotos en vivo en semanas, no trimestres — entrega senior con investigación y QA augmentados con agentes.
Gobernado por defecto
Puertas de aprobación, herramientas de mínimo privilegio y guardrails desde el día uno — listo para emparejar con Gobernanza de IA.
Preguntas frecuentes
Preguntas frecuentes
¿Con qué frameworks de agentes trabajáis?
LangChain, CrewAI, modelos tipo Bedrock, Copilot Studio y agentes a medida. Somos agnósticos al framework — elegimos la herramienta adecuada y la conectamos vía MCP y gateways para no atarte.
¿Cómo mantenéis los agentes seguros?
Límites primero: acceso de mínimo privilegio a herramientas, puertas de aprobación para lo que requiere juicio, guardrails de LLM, minimización de datos y logging completo. Lo complementamos con nuestra práctica de Gobernanza de IA para entornos regulados.
¿Podéis probar lo que hizo un agente?
Sí. Instrumentamos trazas, evaluación (tipo Trustscore) y logs de decisión para que cada acción sea reproducible y exportable para auditoría.
¿Los agentes sustituyen a nuestro equipo?
No. Los agentes asumen trabajo repetitivo y de poco juicio; tu equipo aprueba excepciones y owns el resultado. El objetivo es capacidad y consistencia, no recortar plantilla.
¿Qué es MCP y por qué importa?
Model Context Protocol es cómo los agentes se conectan a herramientas y datos de forma segura. Diseñamos integraciones MCP para que los agentes alcancen los datos correctos con mínimo privilegio — la base de los agentes gobernados.
¿Cómo de rápido podemos pilotar?
Normalmente un piloto en vivo en dos a cuatro semanas, según madurez de datos e integraciones. Acotamos límites y métricas de éxito en Descubrimiento antes de construir nada.
Explora nuestras otras prácticas
Yerbabuena Digital
¿Sigues entre piloto y producción?
Si trabajas preguntas sobre acceso, arquitectura, cumplimiento, control de costes o llevar un sistema funcional a un entorno de producción gobernado, podemos ayudarte a clarificar el siguiente paso práctico. Respondemos en un día laborable con una evaluación directa y, cuando tenga sentido, una conversación inicial.