Ingeniería de agentes IA

Casos: agentes en producción

No demos: sistemas funcionando, con arquitectura, guardarraíles e impacto medido. Así es como trabajamos cuando el resultado importa.

Caso 01 Banca · Entorno regulado

Agente de CRO end-to-end: del análisis al código en producción

Agente autónomo que cubre el ciclo completo de optimización de conversión en una entidad bancaria enterprise — con supervisión humana, trazabilidad y estándares de seguridad del sector.

Arquitectura

Datos de analítica

Comportamiento real de usuarios: embudos, fricción, segmentos.

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Agente CRO

Análisis → hipótesis → diseño del experimento → generación del código del test.

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Código productivo

Tests desplegados con QA automático y rollback seguro.

🛡 Supervisión humana y trazabilidad: cada hipótesis y cada línea de código pasan revisión antes de tocar producción. Evals continuas y registro auditable de decisiones.

Impacto

3/trim → 20/mes capacidad de experimentación (tests A/B)

7 fases del ciclo CRO cubiertas por el agente, de punta a punta

Stack

PythonLangChainMulti-agenteGoogle CloudEvalsObservabilidad

Cliente bajo NDA — arquitectura y métricas ampliadas disponibles en llamada.

Caso 02 Analytics · Data Engineering

Agente de analytics: caza de «silent failures» en la medición

El fallo que nadie ve: un deploy rompe el tracking y nadie se entera hasta que faltan semanas de datos. Este agente audita cada despliegue y avisa antes de que el dato se pierda.

Arquitectura

Cada deploy

Hook en el pipeline de despliegue: ningún cambio pasa sin auditarse.

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Agente auditor

Verifica el tracking en la web real, compara señales contra el histórico y diagnostica la causa.

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Alerta accionable

Qué se rompió, en qué deploy, en qué página — con la corrección propuesta.

⚡ Origen del proyecto: un caso real de 23 días consecutivos de deploys rompiendo la medición en silencio — sin una sola alarma de los sistemas tradicionales.

Impacto

23 días de datos perdidos en el incidente que motivó el sistema — irrecuperables

100% de los deploys auditados automáticamente desde su implantación

Stack

PythonLLMGA4 / AdobeCI/CD hooksBigQueryAlerting

Detalle técnico completo publicado en el blog de Arqont.

Caso 03 Marketing · Growth

Hiper-personalización: landings y contenido 1:1 con guardarraíles

Motor de generación que produce variantes de landing y contenido personalizadas por segmento — con control de marca, revisión programática de calidad y publicación gobernada.

Arquitectura

Señales de segmento

Origen, comportamiento, intención: qué necesita ver cada visitante.

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Motor generativo

Genera la variante de contenido 1:1 dentro de las reglas de marca, tono y claims permitidos.

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Publicación gobernada

Revisión programática de calidad + QA antes de servir. Métricas por variante.

🛡 Guardarraíles de marca: claims prohibidos, tono y estilo verificados automáticamente en cada variante — la creatividad escala, el control no se pierde.

Impacto

1 → N de una landing genérica a una variante por segmento, sin ampliar el equipo de contenido

100% de variantes con revisión de calidad programática antes de publicarse

Stack

LLMPythonA/B testingCDP / señalesGuardarraílesQA automático

Detalle técnico completo publicado en el blog de Arqont.

Caso 04 Conocimiento · Back-office

RAG empresarial: respuestas con TUS documentos, con cita verificable

Asistente que responde únicamente a partir de la base documental de la empresa y cita la fuente exacta de cada afirmación — sin alucinaciones, con control de acceso y trazabilidad.

Arquitectura

Base documental

Ingesta incremental: normativas, contratos, manuales, histórico. Actualización automática.

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Motor RAG

Recuperación semántica + generación con la fuente anclada. Si no está en los documentos, lo dice.

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Respuesta citada

Cada respuesta enlaza al documento y párrafo de origen — verificable en un clic.

🔒 Gobernanza de serie: control de acceso por rol, registro de consultas, transparencia Art. 50 del AI Act y evaluación continua de calidad de respuesta.

Impacto

+12.000 documentos indexados en la mayor implantación (38.000+ fragmentos)

0 respuestas sin fuente citada — política de «no invención» verificable

Stack

PythonRAGVector DBEmbeddingsLangChainEvals

Aplicable a soporte, legal, compliance y back-office documental.

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