Agentes de IA y automatización inteligente de procesos
Implementamos agentes conversacionales y flujos de automatización inteligente que mejoran eficiencia operativa y experiencia de usuario. Integración con Azure OpenAI, Copilot Enterprise y modelos de código abierto.
Agentes Autónomos
Operación Continua
Inferencia Segura
¿Qué es un agente de IA en Draco?
No es un chatbot simple. Es un sistema que entiende contexto de negocio, toma decisiones basadas en reglas y datos, se integra con sistemas existentes y ejecuta tareas sin intervención humana.
Monitoreo de convocatorias públicas
Búsqueda diaria en SECOP y boletines de organismos multilaterales, filtrado por sector y presupuesto, generación de resumen ejecutivo.
Soporte técnico de primer nivel
Atención de consultas frecuentes, escalamiento a una persona cuando corresponde, respuestas basadas en la base de conocimiento de la organización y registro automático de tickets con el contexto de la conversación.
Análisis de datos operativos
Procesamiento de logs y métricas en tiempo real, detección de anomalías y generación de reportes sin intervención manual.
Caso de éxito: agente de monitoreo de convocatorias públicas
Reto
El monitoreo manual de SECOP y convocatorias internacionales requiere horas de búsqueda y análisis diario, y las oportunidades se pierden por timing.
Solución
Un agente de IA accede diariamente a SECOP y boletines de organismos multilaterales, filtra por sector técnico y presupuesto mínimo, genera un resumen ejecutivo y notifica automáticamente a los responsables.
Resultado
Reducción de seis horas diarias de búsqueda manual, cero oportunidades perdidas por timing y mejora medible en la calidad de las propuestas presentadas.
Stack tecnológico
| Componente | Tecnología |
|---|---|
| LLMs | Azure OpenAI, Copilot Enterprise, modelos open source |
| Orquestación | LangChain, AutoGen, Python custom |
| Integración | APIs REST, webhooks, conectores de datos |
| Hosting | Azure Container Instances, servidores dedicados |
IA responsable
- Auditoría de sesgos en datos de entrenamiento
- Testing de robustez contra entradas maliciosas
- Explicabilidad de decisiones automatizadas
- Logs de auditoría para cumplimiento normativo
- Plan de fallback a operador humano
Cuándo conviene un agente de IA y cuándo no
No todo proceso necesita inteligencia artificial. Muchas tareas se resuelven mejor con una regla de negocio o una automatización tradicional, más barata y predecible. Antes de proponer un agente evaluamos si el problema realmente lo requiere.
Buen candidato para IA
Tareas con información no estructurada (documentos, correos, convocatorias), volumen alto y repetitivo, criterios que se pueden explicar con ejemplos y un costo tolerable de error cuando existe revisión humana.
Mejor sin IA
Procesos con reglas completamente definidas, decisiones con consecuencias legales o financieras sin supervisión posible, o volúmenes tan bajos que el costo de construir y mantener el agente supera el ahorro.
Profundizamos en este criterio en Agentes de IA: cuándo aportan valor y cuándo no.
Cómo implementamos un agente de IA
Caso de uso y línea base
Definimos la tarea exacta, medimos cuánto tiempo y costo consume hoy y acordamos el indicador de éxito. Sin línea base no es posible demostrar retorno.
Datos y contexto
Identificamos las fuentes que el agente necesita (bases documentales, sistemas internos, portales públicos), los permisos de acceso y las restricciones de privacidad según la Ley 1581 de 2012.
Prototipo controlado
Construimos una primera versión que trabaja en paralelo con el equipo humano. Comparamos sus resultados con los del proceso actual antes de delegarle cualquier tarea.
Guardrails y supervisión
Límites explícitos de lo que el agente puede hacer, registro de cada acción, umbrales de confianza y escalamiento a una persona cuando la respuesta no es suficientemente segura.
Operación y mejora
Monitoreo de calidad, costo por ejecución y desviaciones. El agente se ajusta con datos reales de uso y se documenta bajo el estándar SDD como cualquier otro sistema.
Otros usos de IA en organizaciones
Clasificación de documentos
Lectura y clasificación de solicitudes, PQRS, facturas o contratos, con extracción de los datos clave hacia el sistema de gestión y revisión humana de los casos dudosos.
Asistentes internos
Consulta en lenguaje natural sobre manuales, procedimientos y políticas de la organización, con respuestas que citan el documento fuente para que el usuario pueda verificarlas.
Copilot y Azure OpenAI
Adopción ordenada de herramientas empresariales de IA: configuración, gobierno de datos, casos de uso priorizados y capacitación de los equipos que las usarán.
Lecturas relacionadas: chatbots de atención al usuario: diseño y límites, monitoreo SECOP y alertas de convocatorias y guardrails para IA agéntica.
Preguntas frecuentes sobre inteligencia artificial
¿Qué diferencia hay entre un chatbot y un agente de IA?
Un chatbot responde preguntas dentro de una conversación. Un agente de IA, además, consulta sistemas, toma decisiones según reglas y datos, y ejecuta tareas —como filtrar convocatorias o registrar un ticket— sin que una persona tenga que intervenir en cada paso.
¿Qué pasa con la confidencialidad de nuestros datos?
Definimos desde el diseño qué datos puede consultar el agente, dónde se procesan y cuánto tiempo se conservan. Trabajamos con servicios empresariales como Azure OpenAI y, cuando el caso lo exige, con modelos open source desplegados en infraestructura controlada por el cliente.
¿Cómo se mide si el agente funciona?
Con una línea base del proceso actual (tiempo, costo, errores) y un indicador acordado antes de empezar. En el caso del agente de monitoreo de convocatorias, el resultado fue la eliminación de seis horas diarias de búsqueda manual.
¿El agente reemplaza a las personas?
Su propósito es liberar al equipo de tareas repetitivas para que dedique su tiempo a análisis y decisiones. Todos nuestros agentes incluyen un plan de escalamiento a un operador humano.
¿Tiene un proceso que podría automatizarse con IA?
Agende una sesión de 30 minutos con nuestro equipo para evaluar viabilidad técnica.
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