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
Atención al Cliente 24/7
Agente que atiende consultas consultando tu documentación con RAG. Toma decisiones y escala a humano cuando necesario.
Ventas & Calificación
Agente que conversa naturalmente, califica interés y agenda reuniones automáticamente según criterios definidos.
Operaciones Internas
Agente que automatiza flujos complejos con decisiones y se integra con tus sistemas existentes.
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:
Proceso común en todos los casos
4 fases desde análisis hasta producción
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