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Agentes de IA para empresas, en producción y dentro de tu nube privada
El agente consulta tu ERP o tu CRM vía MCP, ejecuta la tarea y cita su fuente. Sin reemplazar tus sistemas.
Lo que resolvemos
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Tu equipo copia datos a mano entre el ERP, el CRM y el correo.
Un agente consulta tus sistemas vía MCP y ejecuta la tarea.
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Un asistente genérico responde con seguridad algo que no está en tus documentos.
RAG privado que cita su fuente y se abstiene cuando no hay sustento.
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Conectar IA parece exigir que reemplaces tus sistemas.
Conectores sobre lo que ya tienes: SAP, Salesforce, ERPs y APIs.
Un agente que prefiere callar a inventar.
Pregúntale algo al agente de abajo. Responde solo si encuentra sustento en sus fuentes y cita de dónde salió; si no, se abstiene y escala. Tú controlas el umbral de confianza y ves el cálculo.
Demo con un corpus de ejemplo de seis fragmentos ficticios. En un proyecto real el corpus son tus datos corporativos, el agente corre dentro de tu VPC y cada respuesta queda trazada.
Qué recibes
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Agente en producción sobre tu stack actual
Funcionando sobre tus sistemas actuales, sin reemplazarlos.
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Base de conocimiento con citas y abstención cuando no hay sustento
Cada respuesta dice de qué documento salió.
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Trazabilidad de cada ejecución del agente
Qué hizo el agente, cuándo y con qué datos.
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Arquitectura agnóstica de proveedor: el modelo se cambia por configuración
Si sale un modelo mejor, se cambia por configuración.
Foco técnico: Agentes de IA autónomos y orquestación multi-agente · RAG privado sobre datos corporativos reales · Conectores determinísticos vía protocolo MCP (SAP, Salesforce, ERPs, APIs bancarias y logísticas) · Despliegue en la nube privada del cliente · Guardrails y DLP para IA
¿Qué es un agente de IA?
Un sistema que recibe un objetivo, decide los pasos y usa herramientas (consultar un sistema, calcular, enviar una solicitud) para cumplirlo, con supervisión y límites definidos. Un asistente conversa; un agente ejecuta. Por ejemplo: resuelve una solicitud de un cliente de principio a fin, concilia facturas contra el ERP o valida los documentos para dar de alta a un proveedor.
¿Qué es RAG?
RAG (generación aumentada por recuperación) es la técnica en la que el modelo primero busca fragmentos relevantes en una base de conocimiento propia y responde apoyándose en ellos, citando la fuente. Reduce las respuestas inventadas porque el agente puede abstenerse cuando no encuentra sustento.
¿En qué se diferencia de RPA?
RPA automatiza pasos fijos y predecibles; un agente maneja excepciones y lenguaje natural. En proyectos reales suelen combinarse: RPA para lo repetitivo y agentes para lo que requiere criterio.
Cómo se usa en cada forma de trabajar
Preguntas sobre Agentes de IA y Automatización
¿Mis datos se envían a un modelo público?
No por defecto. BluePixel diseña los agentes para que los datos y el código residan en tu nube privada (VPC), y el RAG consulta tus documentos ahí mismo. Qué modelo se usa y dónde corre se define contigo según la sensibilidad de los datos, con guardrails y DLP que impiden que información confidencial salga hacia servicios externos.
¿Reemplazan mi ERP o mi CRM?
No. BluePixel conecta los agentes a los sistemas que ya usas, como SAP, Salesforce, otros ERP y CRM o APIs bancarias y logísticas, mediante conectores determinísticos vía MCP, un protocolo abierto. Tus sistemas siguen siendo la fuente de la información: el agente consulta y ejecuta acciones sobre ellos con permisos definidos, y cada ejecución queda registrada.
¿Con qué modelos de IA trabajan?
Con el que mejor resuelva tu caso según precisión, costo de inferencia y dónde deben vivir los datos; no hay un proveedor fijo. La arquitectura de BluePixel es agnóstica: el modelo se conecta por configuración, así que si mañana sale uno mejor o más barato se cambia sin rehacer el agente. El costo de inferencia se calcula antes de construir.
¿ Empezamos con Agentes de IA y Automatización?
Te responde una persona del equipo.