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Agentes de IA y copilotos

Atiende a cada cliente al instante, sin contratar a más gente.

Respuestas más rápidas, más capacidad y menor coste de atención.

Tu equipo está desbordado por preguntas y tareas repetitivas que lo apartan del trabajo que de verdad importa. Creamos agentes de IA que gestionan esas conversaciones y tareas como lo harían tus mejores personas: así los clientes obtienen respuestas en segundos, tu equipo recupera su concentración y la calidad del servicio se mantiene a medida que creces.

Gestionemos Abrir Kanban
Abstract representation of an AI agent

01 / Qué resuelve

Donde baja la presión.

01

Los clientes nunca esperan una respuesta

Las preguntas habituales se resuelven en segundos, a cualquier hora: tu equipo solo interviene cuando de verdad hace falta.

02

Respuestas de tus datos, en lenguaje claro

Pregunta en lenguaje natural y obtén el resumen o el dato que necesitas, sin esperar a un analista.

03

El trabajo repetitivo se hace solo

Las tareas repetitivas de varios pasos se hacen solas (en tus apps, APIs e incluso pantallas heredadas) y la gente dedica su tiempo a lo que necesita a una persona.

04

Todos encuentran la respuesta correcta rápido

Tu equipo y tus clientes obtienen respuestas precisas extraídas directamente de tus propios documentos y sistemas.

02 / Stack

La tecnología con la que construimos.

Estándar del sector, aburrida en el buen sentido: herramientas con futuro, que el próximo ingeniero también conocerá.

Proveedores de LLM

  • OpenAI GPT

    Razonamiento, llamadas a herramientas y voz en tiempo real

  • Claude (Anthropic)

    Razonamiento, uso de herramientas y tareas largas de agentes

  • Google Gemini

    Trabajo multimodal y de contexto largo

  • Llama / Mistral / Qwen

    Modelos abiertos autoalojados por coste o privacidad

Frameworks de agentes

  • LangChain

    Framework para el desarrollo de aplicaciones LLM

  • LangGraph

    Orquestación de agentes multi-actor con estado

  • CrewAI

    Framework de colaboración multiagente

  • Claude & OpenAI Agents SDKs

    SDK de agentes de los proveedores: herramientas, traspasos y uso del ordenador

Integración y herramientas

  • Model Context Protocol (MCP)

    Servidores MCP que exponen tu producto y tus datos a los agentes, con permisos acotados y registro de cada llamada

  • Function Calling

    Llamadas a herramientas estructuradas con validación de esquema

  • Vector Databases

    pgvector, Qdrant, Weaviate

  • ERP, CRM & legacy APIs

    Tu ERP, CRM, helpdesk y sistemas heredados

03 / Enfoque

Cómo construimos cosas que perduran.

01

Basados en tus datos

Los agentes trabajan con tus documentos, sistemas y reglas, no con la web abierta.

02

Voz y tiempo real

Agentes de voz y streaming de baja latencia para llamadas y conversaciones en la app.

03

Gobernados y auditables

Permisos acotados, salvaguardas, aprobación humana donde importa y registro de cada llamada a herramientas: preparados para las obligaciones de la Ley de IA de la UE que entran en vigor por fases.

04

Sistemas multiagente

Agentes planificadores, ejecutores y revisores coordinados mediante herramientas compartidas y MCP.

04 / Estándares

Buenas prácticas que no omitimos.

Seguimos estándares del sector y métodos probados en cada proyecto: son los que hacen que el presupuesto se mantenga.

  • Suites de evals que validan cada versión (conjuntos de referencia + LLM-as-a-judge)
  • Ingeniería de contexto: recuperación, memoria y presupuesto de ventana
  • Enrutado de modelos y caché para reducir coste y latencia
  • Alternativas entre modelos y proveedores
  • Salidas estructuradas y validación de respuestas
  • Memoria del agente a corto y largo plazo
  • Pruebas A/B de prompts y modelos con tráfico real
  • Trazas y observabilidad (Langfuse, OpenTelemetry)
  • Permisos mínimos para herramientas y límites de uso
  • Defensas contra prompt injection y control de fugas de datos

05 / Infraestructura

Dónde se ejecuta y cómo se mantiene en pie.

  • AWS: ECS, Lambda y Step Functions para los entornos de ejecución de agentes
  • Inferencia con GPU de NVIDIA para modelos autoalojados
  • Almacenes vectoriales (pgvector, Qdrant) para recuperación y memoria
  • Observabilidad completa: trazabilidad, arnés de evaluación, paneles de coste y tokens

Buenas preguntas

Lo que nos preguntan

Respuestas directas a lo que preguntan los clientes antes de empezar.

La mayoría de los proyectos de agentes de IA en WNC duran entre 4 y 12 semanas, según las integraciones, la complejidad de los datos y el sistema de evaluación necesario para llegar a producción.

Trabajo relacionado

Dónde ya lo hemos hecho

Proyectos y productos nuestros en los que intervino este servicio.

Agente de soporte con IA + panel para un fabricante de coches
Agentes de IA · Atención al cliente

Agente de soporte con IA + panel para un fabricante de coches

La IA lee y clasifica cada solicitud, recupera automáticamente la ficha del vehículo y redacta una respuesta; nada llega al cliente hasta que un agente la aprueba.

Pastukh
Nuestro producto

Pastukh

Un agente de IA para programar basado en otara-v0, un modelo que WNC construyó desde cero —ni wrapper ni fine-tune— tras un único endpoint compatible con OpenAI. En beta.

BobrCall
Nuestro producto

BobrCall

Llamadas que no te perderás: llamadas de voz con IA que te recuerdan las cosas a tiempo y sin esfuerzo. Recordatorios de voz en piloto automático.

Start

¿Listo para construir tu agente de IA?

Cuéntanos qué debe hacer. Un ingeniero senior te responderá con un alcance y un precio honestos.

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