Método
La mayoría de proyectos de IA fallan por una razón simple: se automatiza porque es posible, no porque el punto de equilibrio entre coste y valor lo justifique. Nuestro método empieza siempre calculando ese punto de equilibrio — antes de escribir una sola línea de arquitectura.
Un agente tiene coste de desarrollo, coste de operación (tokens, infraestructura, mantenimiento) y coste de error cuando decide mal. Tiene valor en tiempo ahorrado, en errores humanos evitados y en capacidad liberada. Si el valor no supera claramente al coste total, no recomendamos construirlo — por mucho que técnicamente se pueda.
Ese cálculo lo hacemos con datos de tu proceso real, no con benchmarks genéricos. Y te lo entregamos por escrito, con los números, para que la decisión sea tuya y esté informada.
Nuestros principios
No proponemos un agente porque se pueda construir. Lo proponemos cuando el punto de equilibrio entre coste y valor lo justifica — y lo mostramos con números, no con promesas.
Presupuesto máximo por proceso. Bloqueo automático al superarlo. Atribución clara: qué agente gasta qué, en qué modelo, para qué tarea. Si el punto de equilibrio no sale a cuenta, te lo decimos antes de construir nada.
Los procesos, excepciones y decisiones acumuladas viven en tu infraestructura, no en la nuestra. Con el tiempo, tus agentes se especializan tanto que dejan de depender de un proveedor concreto para esa tarea.
Documentamos qué información usó el agente, qué comparó y por qué aprobó o escaló. No entregamos una caja negra. Entregamos un criterio auditable.
La Auditoría AgentOps es el punto de entrada: un diagnóstico corto, sin compromiso, con hallazgos concretos.