Diseño de Sistemas Agénticos: De tareas simples a flujos inteligentes.
Introducción
En un contexto donde las empresas buscan automatizar tareas repetitivas, reducir errores humanos y aumentar la precisión de sus procesos, los agentes basados en lenguaje natural emergen como una solución estratégica.
Estos sistemas, capaces de entender instrucciones, consultar herramientas y tomar decisiones, ya no son exclusividad de grandes laboratorios de IA, hoy pueden aplicarse de forma práctica y escalable en empresas.
Este post no es una guía técnica. Está pensado como una introducción práctica —para equipos no técnicos— que quieran entender cómo aplicar agentes a tareas reales.
¿Qué es un agente inteligente?
Un agente un sistema que puede recibir una instrucción en lenguaje natural, entender qué debe hacer, y ejecutar una o varias acciones para ofrecer una respuesta útil. Es como un asistente virtual que, en lugar de responder solo con texto, puede interactuar con herramientas, consultar datos, ejecutar cálculos o seguir reglas empresariales.
Un agente se vuelve realmente útil cuando lo integramos a flujos de trabajo específicos: por ejemplo, cuando asiste en la planificación de turnos del personal en función de la carga de trabajo semanal, o cuando analiza automáticamente reportes de inspección para detectar patrones de incumplimiento o anomalías. También puede revisar documentos técnicos en busca de errores frecuentes o verificar si las condiciones meteorológicas previstas afectan el cronograma de una obra.
Herramientas: las habilidades del agente
Los agentes funcionan con la ayuda de herramientas, que podemos entender como funciones o habilidades específicas que el agente tiene disponibles.
In the context of a construction company, useful tools might include:
Automatic calculation of sloped lengths from basic dimensions (e.g., for rooftops).
Structural verification: determining whether a slab can support a certain load.
Validation against local building codes.
Estimation of materials and costs.
El agente no necesita saber cómo se hace todo desde cero: simplemente se le enseña a “llamar” estas herramientas en el momento adecuado. La inteligencia está en saber cuándo y cómo usarlas, según la consulta del usuario.
Ejemplos práctico: Cálculo automático
Una empresa de construcción necesita calcular rápidamente la longitud del lado inclinado de un tejado. En lugar de hacerlo a mano o buscar una calculadora, un agente puede hacerlo de forma inmediata: el usuario ingresa base y altura, y el sistema responde con el valor calculado.
Este tipo de automatización ahorra tiempo, reduce errores y permite delegar tareas básicas al sistema.
Ejemplos práctico: Verificación de carga máxima en una losa
En este caso, el agente ayuda a validar si una losa puede soportar el peso de una maquinaria específica. Solo se le pide al usuario que indique el peso total, y el agente compara automáticamente con los parámetros estructurales definidos por el equipo de ingeniería.
Si el peso excede el límite, el agente no solo avisa, sino que también sugiere medidas correctivas como reforzar la losa, distribuir el peso o consultar al ingeniero estructural.
Este tipo de solución es especialmente útil en campo, donde se necesita tomar decisiones rápidas con base técnica sólida.
De tareas sueltas a flujos complejos: flujos inteligentes
En muchos casos, las tareas en una empresa no se resuelven con una única acción. Requieren una secuencia de pasos, decisiones intermedias y validaciones. Para estos escenarios más complejos, utilizamos flujos estructurados que representamos como grafos de decisión, donde cada paso del agente sigue una lógica claramente definida.
En AlamedaDev usamos tecnologías como LangGraph y herramientas propias, que nos permiten modelar estos flujos como grafos dirigidos, donde cada nodo representa una acción (por ejemplo: verificar, calcular, consultar), y las transiciones entre nodos dependen del resultado obtenido en cada paso.
Este enfoque se basa en fundamentos de la teoría de grafos, ampliamente utilizada en disciplinas como redes, logística y optimización. Aplicado al desarrollo de agentes:
Representa una etapa del proceso: puede ser una herramienta, una consulta al modelo de lenguaje, una verificación técnica o una decisión basada en reglas.
Define el camino a seguir dependiendo de los datos de entrada o de los resultados obtenidos.
Describe cómo se comporta el agente en distintos escenarios, permitiendo personalizar flujos de trabajo complejos sin escribir lógica condicional manualmente.
El papel del orquestador
En este esquema, una pieza clave es el orquestador, que actúa como el controlador del sistema: no ejecuta tareas directamente, pero sí decide qué nodo se debe ejecutar a continuación según el estado actual del proceso. Coordina el recorrido del agente por el grafo, evalúa condiciones, mantiene el contexto, y garantiza que la ejecución fluya de forma coherente.
Esto permite construir agentes que razonan paso a paso, manejan bifurcaciones lógicas, y responden de forma diferente según los datos que reciben.
Ejemplo Real: Agente de seguimiento de entregas en una empresa de materiales de construcción.
Imagina una empresa que distribuye materiales pesados (cemento, acero, aislantes, prefabricados) a obras en distintas ciudades. Uno de los mayores problemas operativos es asegurar que cada entrega llegue a tiempo, en condiciones y con la documentación adecuada.
Para resolver esto, se implementó un agente inteligente de seguimiento logístico , que actúa como un “asistente virtual de supervisión” con capacidades reales de decisión.
¿Qué tareas realiza este agente?
Revisa el estado del pedido en el sistema (¿ya fue cargado?, ¿ya salió?, ¿va en ruta?).
Consulta la ubicación GPS del camión en tiempo real.
Cruza la información con el pronóstico del tiempo y detecta si hay riesgos de retraso por lluvia, cortes o tráfico.
Verifica que el chofer haya completado el checklist de seguridad antes de salir.
Envía alertas proactivas si hay desvíos del plan (por ejemplo: más de 15 minutos de retraso).
Automáticamente genera un informe para el cliente con estado actualizado, ETA (tiempo estimado de llegada), y observaciones relevantes.
Cada paso del flujo está definido como un nodo en un grafo inteligente. El agente sigue estos nodos de forma dinámica:
Si el camión no ha salido → espera.
Si el clima es adverso → ajusta la ETA.
Si hay desvío en la ruta → consulta alternativas.
Si todo está en orden → continúa hasta el cierre de entrega.
El orquestador del sistema decide qué hacer en cada momento, qué fuentes consultar, y cuándo escalar a un humano (por ejemplo, si se detecta una anomalía que no puede resolver automáticamente).
¿Por qué este agente es útil?
Reduce el tiempo de respuesta del equipo de logística.
Mejora la experiencia del cliente al recibir información proactiva y clara.
Disminuye los errores por falta de coordinación entre sistemas.
Aumenta la trazabilidad, porque todo el proceso queda registrado.
Este tipo de agente no responde preguntas sueltas como un chatbot. Actúa sobre sistemas reales, toma decisiones y automatiza procesos que antes requerían a varias personas revisando correos, GPS, clima y sistemas ERP.
¿Cómo pueden las empresas implementar sistemas agenéticos?
Una vez que el agente ha sido diseñado y probado, el siguiente paso es integrarlo en el entorno operativo de la empresa. Esta es la etapa donde el agente deja de ser un prototipo aislado y se convierte en parte activa del flujo de trabajo diario.
En nuestra experiencia, esta integración es donde más valor se genera, pero también donde hay que tomar decisiones técnicas importantes.
Significa que el agente:
Accede a datos reales de la empresa: pedidos, usuarios, sensores, planos, informes.
Puede ejecutar acciones reales: actualizar estados, generar documentos, enviar alertas.
Se comunica con las personas o sistemas.
¿Con qué sistemas se puede conectar?
APIs internas o externas (ej. para consultar pedidos, clima, inventario).
Bases de datos (SQL, NoSQL o vectoriales como Weaviate o Pinecone).
Sistemas ERP, CRM o BIM utilizados en obra o en oficina.
Sensores o dispositivos IoT para recoger datos del entorno (temperatura, peso, posición).
Interfaces de usuario: chat internos, paneles web, asistentes en móviles o tablets.
Tratamiento de datos privados y cumplimiento normativo
Cuando se integra un agente inteligente en sistemas reales, uno de los aspectos más sensibles es el manejo de datos privados o confidenciales . Esto puede incluir información de empleados, documentación técnica, planos, contratos, registros financieros, entre otros.
Para cumplir con las regulaciones vigentes y proteger la información, es necesario seguir un procedimiento claro y estructurado.
1 - Evaluación del tipo de datos manejados, antes de desplegar el agente, se debe identificar.
Qué tipo de datos usará el agente.
Qué nivel de sensibilidad tienen (público, interno, confidencial, protegido por ley).
Si están sujetos a regulaciones como GDPR, LOPD, HIPAA, etc.
Esto permite definir los controles técnicos y legales necesarios.
2 - Control de acceso
Se aplican principios de mínimo privilegio: el agente solo accede a los datos estrictamente necesarios.
Se configuran roles y permisos para limitar qué operaciones puede ejecutar.
El acceso se audita y puede revocarse o modificarse según el contexto.
3 - Seguridad de los datos en tránsito y en reposo
Todas las comunicaciones entre el agente y otros sistemas deben utilizar canales cifrados y con registro.
Si el agente almacena información temporal o resultados, deben ser protegidos con cifrado en reposo.
Se aplican mecanismos de expiración, tokenización o anonimización cuando sea necesario.
4 - Registro y trazabilidad de decisiones
Toda acción del agente debe quedar registrada de forma segura y auditable.
Las decisiones tomadas deben basarse en reglas documentadas o flujos verificables.
Si el agente utiliza un modelo de lenguaje, debe haber claridad sobre qué datos se envían y cómo se usan.
¿Existen herramientas que faciliten este proceso?
Sí. Aunque el tratamiento seguro de datos puede parecer complejo, existen frameworks, servicios en la nube y soluciones locales que automatizan muchas de estas tareas. Estas herramientas permiten que los agentes trabajen dentro de un marco seguro y conforme a las regulaciones, sin tener que desarrollar todo desde cero.
¿Y si quiero implementar agentes en mi empresa?
Si reconociste procesos que podrían automatizarse, lo más importante es pasar del concepto a una solución concreta. No hace falta desarrollar un sistema complejo desde el inicio: basta con empezar por un caso claro y validarlo en un entorno controlado.
En muchos proyectos, el primer paso es diseñar un MVP funcionalque permita comprobar si el agente resuelve bien un problema real: por ejemplo, validar la capacidad de una losa, automatizar un informe técnico o integrar normativa local en un flujo de aprobación. Si el resultado es positivo, ese flujo puede escalarse, integrarse con otros sistemas o incluso convertirse en un producto.
A diferencia de soluciones fragmentadas, abordamos tanto el diseño de la inteligencia del agente como el desarrollo del software que lo soporta e integra. Esto permite entregar sistemas completos, conectados con la infraestructura del cliente y listos para operar en entornos reales.
En Alamedadev ya hemos desarrollado soluciones basadas en agentes en sectores como telecomunicaciones, salud, transporte y Fintech. También trabajamos en industrias donde se requiere trazabilidad, control y cumplimiento normativo, como construcción y energía. Y cuando el proyecto lo requiere, desarrollamos agentes con o sin depender de frameworks externos, para garantizar mayor control y adaptabilidad.