Operaciones agénticas gobernadas

Agentes de IA que resisten la prueba de los sistemas empresariales reales, los reguladores y las operaciones. Automatizamos procesos de negocio desde 1990. Usamos esa experiencia para encontrar dónde los agentes crean valor, integrarlos en sus flujos de trabajo y operarlos con un registro de auditoría completo.

Hablemos Ver el caso de estudio

El desafío

Los modelos funcionan. Lo difícil es llevarlos a producción.

Las demostraciones convencen y los pilotos funcionan, pero pocos llegan a producción: según una investigación de IDC, solo 4 de cada 33 pruebas de concepto de IA lo lograron (CIO.com, marzo de 2025). Lo que los frena está por debajo del modelo: la estrategia, la disciplina de ingeniería y una forma de convertir un modelo que funciona en un sistema que funciona. Todo eso tiene solución.

La IA llega como un despliegue de herramientas, no como un cambio de modelo operativoLas licencias nuevas reemplazan a las viejas mientras los flujos de trabajo, y los resultados, siguen igual.
Los sistemas centrales no se diseñaron para agentesPrimero hace falta una integración segura y conforme a la normativa con sus plataformas centrales, antes de que un agente pueda hacer algo relevante.
La gobernanza del riesgo de modelos no se ha puesto al díaSR 11-7 en Estados Unidos, la Directriz E-23 de la OSFI en Canadá, la EU AI Act y las normas internas esperan explicabilidad, trazabilidad y un registro de auditoría completo, incluso para las decisiones que un modelo toma por su cuenta.
La práctica de entrega va por detrás de la tecnologíaSin disciplina en las especificaciones, puntos de control de evaluación y una capa de contexto gobernada, cada proyecto empieza de cero y vuelve a aprender las lecciones del anterior.
No se ha dotado a los equipos de las habilidades necesariasSe les pide a las personas que supervisen agentes sin los roles, los controles ni las métricas que hacen posible la supervisión.

La oportunidad

Convierta los equipos de back office en operaciones que priorizan la automatización.

Bien implementada, la IA agéntica redefine el modelo operativo en lugar de acelerar un solo proceso. Cada patrón, estándar y decisión de arquitectura que usted codifica una vez lo heredan todos los proyectos posteriores.

Automatización agéntica integrada en las operaciones, no añadida en los márgenes.
Procesamiento más rápido en los flujos de trabajo que usted elija, medido contra una línea de base que fijamos al inicio.
Controles de gobernanza en cada decisión, incluidas las que un agente toma por su cuenta.
Capacidad que pasa del procesamiento manual a la supervisión y la validación de la IA.
Valor medido en lugar de supuesto, con métricas diseñadas para la productividad y la adopción de la IA.

Cómo ayudamos

Del taller a la producción en cuatro pasos.

Las personas que diseñan su solución son las mismas que la construyen y la despliegan, así que cada recomendación es algo que sabemos que se puede construir, gobernar y operar.

Encontrar las oportunidadesLos talleres y la minería de procesos mapean sus flujos de trabajo, cuellos de botella y datos, y fijan una línea de base del desempeño actual.
PriorizarPuntuamos cada oportunidad según su valor para el negocio, su idoneidad para la IA, la preparación de los datos, el esfuerzo de integración y el riesgo, y señalamos los procesos que hay que rediseñar antes de que cualquier tecnología los toque.
Diseñar el modelo operativoRoles, flujos de trabajo, gobernanza y controles de cumplimiento, con supervisión humana en las decisiones que implican riesgo.
Construir e integrar los agentesFormamos un solo equipo con sus ingenieros para construir según la hoja de ruta, integrar con los sistemas centrales y dar seguimiento a las métricas que demuestran que funciona.

Lo que obtiene

Una arquitectura de referencia para agentes y los medios para reutilizarla.

Ayuda a sus equipos a decidir rápidamente dónde los agentes crean valor, dónde el software convencional es la mejor opción y cómo desplegar agentes con los controles adecuados. Nuestro enfoque convierte la IA agéntica de proyectos aislados en una capacidad de toda la empresa.

Una cartera priorizada que puntúa cada flujo de trabajo candidato según su valor para el negocio, su idoneidad para la IA, la preparación de los datos, el esfuerzo de integración y el riesgo, con un beneficio estimado para cada uno.
Una arquitectura de referencia para orquestación, integración, identidad, permisos, recuperación de información y auditoría, definida una vez y reutilizada en todas partes.
Un modelo de gobernanza que vincula la explicabilidad, la trazabilidad, los puntos de verificación con intervención humana y los registros de auditoría con SR 11-7, la Directriz E-23 de la OSFI, la EU AI Act y sus normas internas de riesgo de modelos.
Pruebas de concepto funcionales con datos reales y sistemas reales, para que el caso de negocio se ponga a prueba antes de financiarlo.
Una hoja de ruta por fases que ordena las dependencias y los beneficios esperados en cada fase.
Una guía práctica de automatización repetible, para que sus equipos puedan seguir escalando sin que nosotros estemos presentes.

Caso de estudio · Un banco de América del Norte

Encontrar dónde los agentes de IA dan resultados en la banca del día a día

Un banco de América del Norte quería usar agentes de IA para eliminar fricciones en sus operaciones de banca del día a día. En 12 semanas evaluamos sus procesos con 16 equipos, demostramos las ideas más sólidas con prototipos funcionales y elaboramos la hoja de ruta que el banco ya está ejecutando.

16 equipos: Participaron en una fase de descubrimiento de 12 semanas
78: Procesos manuales identificados y evaluados
10 a 15 millones de dólares: Al año en ahorros identificados gracias a la automatización y a los costos evitados, aún no materializados

Leer el caso de estudio

Preguntas

Lo que nos preguntan los clientes.

¿Cómo deciden dónde usar agentes de IA?

Antes de construir nada, puntuamos cada flujo de trabajo según su valor para el negocio, su idoneidad para la IA, la preparación de los datos, el esfuerzo de integración y el riesgo. A veces, el software convencional o la modernización de la plataforma es la mejor respuesta, y se lo diremos.

¿Los agentes de IA reemplazan nuestros sistemas actuales?

Por lo general, no. Los agentes trabajan sobre los sistemas que ya tiene: orquestan pasos, leen el contexto y hacen avanzar el trabajo.

¿Cuánto dura la primera fase?

El descubrimiento del caso de estudio de esta página tomó 12 semanas con 16 equipos. Terminó con pruebas de concepto funcionales y una hoja de ruta priorizada que el banco ya está ejecutando.

¿Qué normas tienen en cuenta al diseñar?

Para las normas de riesgo de modelos y de IA que se aplican a su organización, como SR 11-7 en Estados Unidos, la Directriz E-23 de la OSFI en Canadá y la EU AI Act, además de sus normas internas. Vinculamos los controles con ellas y generamos la evidencia que piden sus revisores.

¿Qué necesita un despliegue en producción?

Casos de uso claros, datos confiables, integración de sistemas, gobernanza, monitoreo, supervisión humana, pruebas y gestión del cambio.

Nuestra mente