Desenvolupament d'Agents IA que raonen, decideixen i executen
Els chatbots responen preguntes. Els agents IA executen tasques completes de forma autònoma: investiguen, comparen, negocien, i prenen decisions. Mercat de $7.500M el 2025, projectat a $183.000M el 2033. 2026 és l'any de la IA agèntica.
Què inclou el servei
Lliurables concrets. Sense ambigüitats.
Chatbot vs agent IA: no és el mateix
La diferència entre respondre i executar.
Un chatbot respon preguntes predefinides. Un agent IA raona sobre un objectiu, descompon tasques, fa servir eines externes (APIs, bases de dades, navegadors), i executa accions de forma autònoma. Pot iterar, corregir-se, i escalar a múltiples agents coordinats. És la diferència entre un FAQ interactiu i un empleat digital.
Resum executiu
Per a la direcció.
Els agents IA autònoms són l'evolució natural de la IA generativa. Mentre els chatbots responen, els agents executen tasques completes: qualifiquen leads, processen comandes, monitoritzen sistemes, i generen informes. El 61% de CEOs ja integren agents en operacions core.
Inversió típica: des de 5.000 EUR per a agents bàsics fins a 100.000+ EUR per a sistemes multi-agent empresarials. ROI en 6-12 mesos per a processos repetitius d'alt volum. El risc principal és desplegar sense governança: definim límits d'autonomia i human-in-the-loop des del disseny.
Resum tècnic
Per al CTO.
Arquitectures basades en ReAct (Reason + Act), planificació jeràrquica, i orquestració multi-agent. Frameworks: CrewAI per a equips d'agents, LangGraph per a grafs d'estat, AutoGen per a converses multi-agent, i OpenAI Assistants API per a integració nativa.
Infraestructura: FastAPI + Python com a backend, vectorstores per a memòria a llarg termini (Pinecone/Qdrant), observabilitat amb LangSmith/Helicone. Desplegament en contenidors Docker amb orquestració Kubernetes. Guardrails de seguretat i límits d'autonomia configurables per rol.
És per a tu?
Els agents IA tenen sentit per a processos repetitius, complexos i d'alt volum.
Per a qui
- Empreses amb processos repetitius d'alt volum que requereixen raonament (no només regles).
- Equips de vendes i suport que perden hores en tasques manuals qualificables.
- Organitzacions que ja fan servir LLMs o chatbots i volen fer el següent pas cap a l'autonomia.
- Operacions amb múltiples sistemes desconnectats (CRM, ERP, email, bases de dades).
- CTOs que busquen automatitzar fluxos de treball multi-pas amb supervisió humana.
Per a qui no
- Tasques simples resolubles amb regles de negoci o RPA tradicional.
- Organitzacions sense APIs ni accés programàtic als seus sistemes core.
- Si busques un chatbot FAQ bàsic (tenim integració LLMs per a això).
- Empreses sense pressupost per a iteració: els agents requereixen ajust continu.
- Processos on l'error humà té conseqüències irreversibles sense supervisió possible.
5 tipus d'agents que desenvolupem
Cada agent es dissenya per a un domini específic.
Agent de suport al client
Resol tickets L1/L2 de forma autònoma. Consulta base de coneixement, CRM i historial del client. Escala a humà quan detecta frustració o complexitat fora d'abast. Reducció mitjana del 50% en tickets manuals.
Agent de vendes i qualificació
Qualifica leads entrants, investiga empreses (LinkedIn, web, CRM), redacta propostes personalitzades, i agenda reunions al calendari del comercial. Integració amb HubSpot, Salesforce i Pipedrive.
Agent d'operacions internes
Automatitza processos multi-pas: processa comandes, genera factures, actualitza inventari, i envia notificacions. Connecta ERP, email, i sistemes de gestió. Redueix errors manuals i temps de processament en un 65%.
Agent d'anàlisi de dades
Consulta bases de dades, genera SQL dinàmic, interpreta resultats, i produeix informes executius automàticament. Detecta anomalies i alerta proactivament. Connecta amb BigQuery, PostgreSQL, i data warehouses.
Agent de contingut i màrqueting
Investiga tendències, genera briefings, redacta contingut optimitzat per a SEO, i adapta to i estil segons canal (blog, xarxes, email). Inclou verificació factual i revisió de marca abans de publicar.
Procés de desenvolupament
De la idea a l'agent en producció.
Descobriment i disseny
Mapegem el procés a automatitzar, definim l'objectiu de l'agent, les eines necessàries, i els límits d'autonomia. Lliurable: document de disseny agèntic amb arquitectura i flux de decisions.
Prototip i validació
Construïm un prototip funcional amb les eines core. Proves amb casos reals del teu negoci. Ajust de prompts, guardrails, i lògica de raonament. Iteració amb el teu equip.
Desenvolupament i integració
Desenvolupament complet de l'agent amb totes les integracions (CRM, ERP, APIs). Testing exhaustiu: edge cases, seguretat, rendiment. Documentació tècnica i manual d'operacions.
Desplegament i monitorització
Desplegament en producció amb rollout gradual. Monitorització LLMOps: traçabilitat de decisions, costos per execució, latència, i alertes d'anomalies. Suport post-llançament de 30 dies inclòs.
Riscos i mitigació
Transparència sobre el que pot fallar.
L'agent pren decisions incorrectes
Human-in-the-loop configurable per nivell de risc. Accions d'alt impacte (pagaments, enviaments, comunicacions externes) sempre requereixen aprovació humana fins a generar confiança.
Costos d'API de LLMs no controlats
Pressupostos per agent i per execució. Alertes de despesa. Models més eficients per a tasques simples (GPT-4o-mini, Claude Haiku) i premium només on el raonament ho requereix.
Al·lucinacions en dades crítiques
Agents connectats a fonts verificades (el teu CRM, la teva base de dades). Verificació factual abans d'accions externes. RAG per a grounding amb dades pròpies.
Dependència excessiva del proveïdor de LLM
Arquitectura agnòstica de model: intercanvi entre OpenAI, Anthropic, Google, i models open-source sense reescriure l'agent.
Experiència en IA aplicada a negoci
Portem 15+ anys automatitzant processos digitals i des de 2023 construïm solucions amb LLMs en producció. No som investigadors acadèmics: construïm agents que generen ROI mesurable. Integració LLMs, RAG, i ara agents autònoms per a empreses europees amb compliment RGPD.
Preguntes freqüents
El que els nostres clients pregunten abans de començar.
Què és exactament un agent IA i en què es diferencia d'un chatbot?
Un chatbot respon preguntes predefinides o genera text amb un LLM. Un agent IA té un objectiu, raona sobre com assolir-lo, fa servir eines externes (APIs, bases de dades, email), executa accions, i s'autocorregeix si alguna cosa falla. És la diferència entre un assistent que informa i un empleat digital que executa.
Quant costa desenvolupar un agent IA?
Depèn de la complexitat. Agents bàsics (single-agent, 2-3 eines): 5.000-25.000 EUR. Agents amb ML (classificació, anàlisi predictiva): 25.000-80.000 EUR. Sistemes multi-agent empresarials (orquestració, múltiples integracions): 100.000-500.000+ EUR. Sempre amb proposta detallada abans de començar.
Quant de temps porta tenir un agent funcionant?
Un agent funcional bàsic: 4-6 setmanes. Un agent complex amb múltiples integracions i sistema multi-agent: 8-16 setmanes. Incloem prototip funcional a la setmana 3-5 per validar l'enfocament abans de construir la versió completa.
Què passa si l'agent comet un error?
Dissenyem agents amb human-in-the-loop: les accions d'alt risc (pagaments, comunicacions externes, modificacions de dades) requereixen aprovació humana. A mesura que l'agent demostra fiabilitat, pots ampliar la seva autonomia gradualment. Tota decisió queda registrada per a auditoria.
És segur? Què passa amb les nostres dades?
Dades processades en servidors europeus, compliment RGPD des de disseny. Els agents accedeixen només a les dades que necessiten (principi de mínim privilegi). Guardrails configurables: què pot fer, què no pot fer, i què requereix supervisió. Auditoria completa de cada acció.
Pot l'agent integrar-se amb el nostre CRM, ERP o sistemes interns?
Sí, la integració amb sistemes existents és una de les capacitats core. Connectem amb HubSpot, Salesforce, SAP, Odoo, PostgreSQL, APIs REST/GraphQL, i qualsevol sistema amb interfície programàtica. Si no té API, avaluem alternatives (scraping controlat, RPA híbrid).
Necessitem dades pròpies per entrenar l'agent?
No cal entrenar un model des de zero. Els agents fan servir LLMs preentrenats (GPT-4o, Claude, Gemini) i accedeixen a les teves dades en temps real via eines. El que sí necessites és accés programàtic als teus sistemes i processos documentats. Si fas servir RAG, sí necessites una base de coneixement (documents, FAQs, manuals).
I si canvien els models d'IA o els preus?
La nostra arquitectura és agnòstica de model: pots canviar entre OpenAI, Anthropic, Google, o models open-source sense reescriure l'agent. Monitoritzem costos per execució amb alertes de pressupost. Si un proveïdor puja preus, migrem en hores, no en setmanes.
Quin procés automatitzaries primer?
Sessió de disseny agèntic gratuïta. Analitzem el teu procés, estimem l'estalvi, i dissenyem l'arquitectura de l'agent. Sense compromís.
Dissenyar el meu agent IA Auditoria
tècnica inicial.
IA, seguretat i rendiment. Diagnòstic i proposta tancada per fases.
La teva primera reunió és amb un Arquitecte de Solucions, no amb un comercial.
Sol·licitar diagnòstic