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Agentes de IA que actúan en tu ERP y en tu tienda.
Un agente ejecuta la tarea completa: lee el pedido, revisa el stock, lo registra en el ERP y avisa al cliente. Lo que requiere criterio vuelve a una persona, con el contexto listo.
Un asistente responde preguntas. Un agente termina el trabajo: consulta los sistemas, decide dentro de reglas que define la empresa y registra lo que hizo. El valor y el riesgo están en la integración con la operación, y ahí es donde trabaja CCX.
Cómo trabaja un agente, del pedido al registro
El modelo es solo una pieza. El resto son consultas, reglas, permisos y el paso a una persona cuando la regla no cubre el caso.
- CanalWhatsApp, correo o tienda
- AgenteLee e identifica la tarea
- ContextoDocumentos y políticas
- ConsultasStock, precio y cliente
- Reglas y límitesDeciden quién actúa
- Acción en el sistemaRegistra en ERP o tienda
- Revisión humanaLo que requiere criterio
- Aviso al clienteConfirmación en el canal
- RegistroCada paso guardado
Flujo de referencia. Los canales, sistemas y límites cambian según la operación de cada empresa.
Dónde suele tener sentido un agente
Tareas con volumen, pasos repetidos y reglas claras, en las que hoy alguien copia datos de una pantalla a otra.
Pedidos y posventa
Lee el pedido que llegó por WhatsApp o correo, revisa stock y precio, lo registra en el ERP y confirma con el cliente. Cambios y devoluciones siguen la política de la empresa.
Atención con acceso a los sistemas
Responde sobre entrega, duplicados y plazos consultando los sistemas, no un guion. Cuando hace falta, pasa el caso al equipo con el historial listo.
Back office
Compara factura con pedido, concilia extractos y entrega al analista solo la diferencia, en lugar de pedirle que la busque.
Comercial y catálogo
Prepara propuestas a partir de tarifas e historial, completa fichas de producto y mantiene los datos coherentes entre la tienda y el ERP.
Cuándo un agente no es la respuesta
Antes de construir, conviene descartar las opciones más simples. Recomendar menos agentes es parte del diagnóstico.
Qué mantiene a un agente bajo control
Permisos, límites y registro entran en el diseño del agente, junto con los requisitos de la LGPD.
Permisos mínimos
El agente entra a los sistemas con su propio usuario y solo hace lo que ese usuario puede hacer.
Límites de acción
El valor, la cantidad y el tipo de operación definen hasta dónde actúa solo. Por encima de eso, pide aprobación.
Revisión humana
El caso llega a la persona con lo que el agente leyó, consultó y propuso, para que decida sin rehacer el trabajo.
Registro de cada paso
Entrada, consulta, decisión y resultado quedan guardados, con datos personales enmascarados, para auditoría y mejora.
Del diagnóstico al agente en producción
- 1
Mapear la tarea
Elegimos un flujo con volumen y reglas claras y medimos cómo funciona hoy: tiempo, errores y costo.
- 2
Diseñar el agente
Definimos qué hace solo, qué pasa por una persona y a qué sistemas necesita acceder.
- 3
Construir y evaluar
Lo integramos a los sistemas y comparamos el resultado con la referencia humana, en casos reales.
- 4
Pasar a producción
Lo liberamos de a poco, con monitoreo, plan de rollback y el equipo capacitado para revisar.
Preguntas frecuentes
¿Qué es un agente de IA para empresas?
Es un software que usa un modelo de lenguaje para ejecutar una tarea de punta a punta: entiende el pedido, consulta sistemas, decide dentro de reglas definidas por la empresa y registra lo que hizo. A diferencia de un chatbot, el agente actúa en los sistemas en lugar de solo responder.
¿Cuál es la diferencia entre un agente y una automatización tradicional?
La automatización sigue un camino fijo y se detiene cuando la entrada se sale de lo previsto. El agente maneja texto libre y casos variados, pero necesita límites, evaluación y revisión humana. Si el proceso tiene una regla fija y una entrada estándar, la automatización es la mejor opción.
¿Un agente de IA puede registrar pedidos en SAP o Protheus?
Técnicamente, sí: por API o por la capa de integración que el ERP ya usa, con un usuario de permisos restringidos. Lo que define el proyecto es la calidad del dato y las reglas del negocio. Por eso el diagnóstico mira primero las integraciones entre los sistemas.
¿Cómo evitar que el agente haga algo incorrecto?
Con permisos mínimos, límites de valor y de tipo de operación, validación contra las reglas del sistema antes de guardar y revisión humana en los casos de baja confianza. Cada paso queda registrado, y las acciones importantes requieren aprobación o se pueden deshacer.
VTEX, Salesforce y SAP ya tienen agentes propios. ¿Necesito otro?
No siempre. Los agentes nativos, como Agentforce y Joule, funcionan bien dentro de su propia plataforma. El trabajo suele estar en conectarlos con el resto de la operación: el ERP, la tienda, los datos y la atención. Usamos el nativo cuando resuelve y construimos solo lo que falta.
¿Por dónde empezar un proyecto de agentes de IA?
Por una sola tarea de alto volumen, medida antes de cualquier prototipo. Ese primer flujo, entregado de punta a punta, muestra qué cambia en la operación y se convierte en el argumento para los siguientes.
Habla con un especialista en IA.
Treinta minutos con un ingeniero de CCX, sin costo, para evaluar si tu tarea pide un agente y qué debe estar listo antes.