Qué puedo automatizar con agentes IA

Agentes autónomos con LangGraph que razonan, toman decisiones y se adaptan al contexto

Por qué agentes IA, no Zapier/N8N

La diferencia está en la capacidad de razonar y adaptarse

Razonamiento real

Los agentes analizan contexto y toman decisiones. No solo ejecutan reglas if/else.

Adaptación dinámica

Se ajustan según el contexto de cada interacción. No siguen scripts rígidos.

Escalamiento inteligente

Saben cuándo necesitan a un humano y proporcionan todo el contexto.

3 casos de uso principales

Ejemplos reales con métricas y stack técnico completo

Soporte

Atención al Cliente 24/7

Agente que atiende consultas consultando tu documentación con RAG. Toma decisiones y escala a humano cuando necesario.

RAGLangGraphVector DB

Ventas & Calificación

Agente que conversa naturalmente, califica interés y agenda reuniones automáticamente según criterios definidos.

Conversational AIScoringCalendar API

Operaciones Internas

Agente que automatiza flujos complejos con decisiones y se integra con tus sistemas existentes.

Event-drivenDecision treesAPI orchestration

Stack técnico en todos los casos

Herramientas profesionales, código Python real

LangGraph

Orquestación de flujos con decisiones

State machines para agentes complejos

RAG

Consulta de conocimiento contextual

Vector databases + semantic search

Python + FastAPI

Backend robusto y escalable

APIs REST + procesamiento asíncrono

Stack completo:

LangChainWeaviateMongoDBPostgreSQLRedisDockerCelery

Proceso común en todos los casos

4 fases desde análisis hasta producción

Análisis

Entiendo tu proceso actual

Prototipo

Agente funcional en 1-2 semanas

Producción

Deploy con monitoreo

Evolución

Mejora continua

Ver proceso completo

¿No encuentras tu caso específico?

Cada negocio es diferente. Hablemos de tu proceso y vemos si un agente IA aplica.

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30 min para entender tu caso. Te digo honestamente si aplica o no.