Construimos agentes de IA. Esto es lo que nadie te cuenta.

El demo es fácil. Producción no.

Montar un agente de IA que se vea bien en un demo es sencillo. Construir uno que funcione de forma confiable dentro de un negocio real es otro problema.

El mayor reto rara vez es el modelo de IA en sí. El reto de verdad es todo lo que está alrededor.

La mayoría de las empresas ya corre sobre sistemas complejos y frágiles: algunos modernos, otros antiguos, muchos sin documentar. Hemos trabajado con organizaciones donde flujos críticos dependen de herramientas que no se actualizan desde hace décadas. En un caso, un agente tuvo que interactuar con software en un sistema operativo que ya debería estar retirado.

Las empresas pequeñas no se libran. Hemos visto datos de clientes repartidos en hojas de cálculo, bandejas de entrada y herramientas ad hoc, todo un poco desincronizado. Antes de que un agente de IA pueda dar respuestas, los datos mismos tienen que tener sentido.

Nadie presupuesta esta parte. Pero aquí está la mayor parte del trabajo real.

La IA es potente — y ese es el problema

Los modelos actuales son muy capaces. También son muy seguros al hablar.

Sin barreras, un agente de IA no te dirá que no sabe algo. Inventará — y sonará convincente.

Lo hemos visto en carne propia. Un cliente quería un agente para solicitudes básicas de soporte. Al inicio, el agente encontró una pregunta fuera de su conocimiento. En vez de escalar, se inventó una respuesta. Esa sola respuesta generó más trabajo de limpieza que lo que ahorraba la automatización.

La solución no fue más inteligencia. Fue más disciplina.

Añadimos:

• Límites claros sobre qué puede responder el agente
• Reglas para cuándo detenerse y escalar a un humano
• Registros completos de cada decisión del agente

El agente dejó de ser llamativo y pasó a ser mucho más útil. En producción, lo aburrido le gana a lo ingenioso siempre.

Empieza más pequeño de lo que crees

Casi todos quieren automatizar todo al instante: ventas, soporte, operaciones, reportes.

Casi siempre es un error.

Los proyectos de agentes de IA que funcionan son los que arrancan con algo muy pequeño. Un ejemplo: en vez de automatizar todo un flujo de seguros, empezamos con una sola tarea — revisar si los formularios entrantes venían bien llenados.

Solo eso.

Ahorraba unas horas a la semana. No era impresionante. Pero funcionaba. Y al ser consistente, ganó confianza. Esa confianza permitió el siguiente paso.

No partes con autonomía. Te la ganas.

Tus datos importan más que tus prompts

Los agentes de IA no crean claridad. Amplifican lo que ya existe.

Si tus datos están limpios, estructurados y accesibles, el agente dará respuestas útiles. Si están desordenados, incompletos o se contradicen, el agente solo mostrará ese caos más rápido.

Buena parte de nuestro trabajo es limpiar datos, definir fuentes de verdad y decidir qué no exponer al agente. No es glamuroso. Pero es esencial.

Los costos son reales — y se acumulan rápido

Cada paso de razonamiento del agente tiene un costo. Cada reintento. Cada mensaje innecesario. Cada respuesta demasiado larga.

Hemos visto facturas de IA dispararse de la noche a la mañana porque el agente podía "pensar en voz alta" demasiado. Los agentes en producción necesitan:

• Control de costos
• Límites de uso
• Valores por defecto sensatos

Si no, la experimentación se convierte en una sorpresa cara.

La conclusión honesta

Hoy los agentes de IA no son empleados autónomos. Son asistentes muy capaces, muy rápidos y que piden bastante apoyo.

Necesitan supervisión, iteración y mejora continua. Cuando los equipos aceptan eso, se pueden lograr cosas increíbles. Cuando no, los proyectos se estancan o fracasan.

Nuestro enfoque en SolarDevs

No vendemos magia. Ayudamos a los equipos a:

• Partir del problema correcto
• Conectar los datos correctos
• Construir agentes con límites claros
• Desplegar con seguridad a producción
• Mejorar sin parar

Así se convierten los datos en respuestas — y las respuestas en valor real para el negocio.