SISTEMAS DE IA MULTI-AGENTE
IA en producción de verdad —
no demos
Diseñamos y llevamos a producción sistemas de IA multi-agente que automatizan workflows reales de negocio.
Si ya probaste demos, pilotos o soluciones de un solo modelo — y se rompieron apenas chocaron con la realidad — esto es para vos.
Diseñado para equipos startup desde Seed hasta Series B que necesitan sistemas reales, no experimentos.
Confiado por equipos que exigen: despliegues en producción · entornos regulados · equipos startup · ownership total del IP
El problema real
Los demos de IA son fáciles. La IA en producción es difícil.
¿Por qué falla la mayoría de los proyectos de IA?
- •Los sistemas de un solo modelo colapsan frente a workflows reales y multi-paso
- •El conocimiento está fragmentado, desactualizado o mal recuperado
- •No hay governance, monitoreo ni planes de fallback
- •Los equipos no pueden mantener lo que entregan los consultores
La IA no falla porque “llegó demasiado temprano”. Falla porque los sistemas no están diseñados para sobrevivir a la realidad.
Eso es lo que construimos.
Qué construimos realmente
Sistemas autónomos que ejecutan trabajo
— de punta a punta
Diseñamos arquitecturas multi-agente donde cada agente tiene:
El resultado:
Workflows que escalan sin crecer linealmente en headcount — y que tu equipo puede operar y mantener.
- •Un rol y responsabilidad claros
- •Herramientas y permisos controlados
- •Límites de decisión bien definidos
- •Human-in-the-loop donde realmente importa
Pensado para equipos reales. No para PhDs.
No para proyectos de laboratorio.
Qué habilita esto
Los sistemas multi-agente permiten — hoy:
- ✓Automatizar workflows complejos y multi-paso
- ✓Procesar documentos, datos y decisiones a escala
- ✓Coordinar agentes con supervisión humana
- ✓Mejorar con el tiempo mediante feedback loops
- ✓Reemplazar procesos manuales equivalentes a 2–10 FTEs
Diseñado para restricciones reales — y para salir a producción.
Casos de uso reales
Procesamiento inteligente de documentos
El más pedido por equipos Series A
El problema
La revisión manual de documentos es lenta, cara y propensa a errores.
Lo que llevamos a producción
Ingesta → Clasificación → Extracción → Validación → Revisión humana
Resultados en despliegues recientes
- •~70% menos tiempo de procesamiento
- •+95% de precisión en extracción
- •10× más throughput
Automatización de research y análisis
ROI más rápido
El problema
Los analistas pasan más tiempo recolectando información que analizando.
Lo que llevamos a producción
Agentes de research: Buscar → Verificar → Sintetizar → Redactar
Resultados
- •Ciclos de research 5× más rápidos
- •Calidad y estructura consistentes
- •Atribución completa de fuentes
Sistemas de escalamiento en soporte al cliente
40% auto-resueltos
El problema
El soporte de nivel 1 está saturado. El conocimiento está siloed. Las escaladas son lentas.
Lo que llevamos a producción
Triage → Recuperación de conocimiento → Resolución → Escalamiento → Follow-up
Resultados
- •40% de tickets resueltos automáticamente
- •60% menos tiempo de resolución
- •+25% de mejora en CSAT
Pipelines de análisis financiero
80% menos tiempo de reportes
El problema
El análisis financiero requiere agregación manual entre múltiples herramientas y fuentes.
Lo que llevamos a producción
Recolección de datos → Cálculo → Análisis → Reporte narrativo
Resultados
- •80% menos tiempo de reporting
- •Metodología consistente
- •Lógica de compliance integrada
Por qué sistemas multi-agente
TL;DR: la IA de un solo modelo se rompe en workflows reales. Los agentes no.
Los sistemas de un solo modelo fallan cuando los workflows:
- •Requieren múltiples herramientas
- •Tienen ramificaciones de decisión
- •Dependen de conocimiento cambiante
- •Necesitan trazabilidad y auditabilidad
Los sistemas multi-agente resuelven esto por diseño.
Cómo llevamos de kickoff a producción
Entregamos sistemas acotados y listos para producción — no plataformas infladas.
Semanas 1–2 — Discovery
- •Definición del caso de uso
- •Auditoría de datos
- •Métricas de éxito
Semanas 3–4 — Arquitectura
- •Selección de frameworks
- •Diseño de integraciones
- •Evaluación de riesgos
Semanas 5–8 — Desarrollo
- •Desarrollo de agentes
- •Pipelines RAG / GraphRAG
- •Iteración y testing
Semanas 9–12 — Deployment
- •Despliegue en producción
- •Monitoreo y observabilidad
- •Capacitación y handoff al equipo
~2–3 horas por semana de tu equipo.
Tecnología
Elegimos herramientas por resultados — no por moda.
CrewAI
orquestación de agentes por roles
LangGraph
workflows complejos y stateful
Agno
agentes de alta performance y baja latencia
RAG / GraphRAG
recuperación y razonamiento confiables
Se usan donde tienen sentido. Se combinan solo cuando es necesario.
Ownership & Governance
Todo lo que construimos es tuyo.
- ✓Código fuente completo
- ✓Ownership total del IP
- ✓Sin fees de licencia
- ✓Sin vendor lock-in
- ✓Documentación completa
Diseñado para pasar revisión legal, de seguridad y de ingeniería.
Pricing
Pricing por proyecto. Pagás por impacto — no por horas.
Starter — USD 15K–25K
Primer caso de uso en producción
→ Suele pagarse solo con reducción inmediata de costos
Standard — USD 30K–50K
Automatización core del negocio
→ Impacto operativo sostenido
Enterprise — USD 75K–150K+
Sistemas críticos de negocio
→ Escala, resiliencia y governance
La mayoría de los equipos empieza con un solo workflow acotado.
Por qué FACTA
Ya shippeamos esto antes — por eso funciona.
- •Mentalidad production-first
- •Expertise profundo y hands-on en frameworks
- •Sistemas pensados para mantenerse, no abandonarse
- •Diseñado para equipos reales, restricciones reales y accountability real
- •Trabajás directo con el founder y engineers senior.
- •Shippeamos. No vendemos slides.
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