Plan de Acción:
Agentes de IA

Definir qué agentes necesitás, qué hacen y cómo colaboran entre sí.

Inventario de casos de usoMapear todas las tareas que un agente podría resolver
Selección de modelosClaude vs GPT vs Gemini — benchmark por caso de uso
Diseño de arquitectura multi-agenteDirector, ejecutores y auditor — flujo de colaboración
Definición de memoriaQué recuerdan los agentes, por cuánto tiempo y cómo

Escritura, testing y blindaje de los prompts que definen la personalidad y capacidades de cada agente.

System Prompt del agente principalPersonalidad, guardrails, tono de marca, protocolos
System Prompts de agentes secundariosEspecializados en atención, contenido, análisis
Protocolo de escalaciónCuándo el agente debe derivar a un humano
Testing adversarialIntentar romper los guardrails, ajustar defensas
Biblioteca de few-shot examplesEjemplos de respuestas ideales para cada escenario

Deploy de agentes en las plataformas elegidas con integraciones y memoria configurada.

Setup de Claude Project / Custom GPTConfigurar plataforma con system prompts
Integración con base de conocimientoConectar docs, FAQs, catálogos al agente
Configuración de memoria persistenteSupabase / vector DB para contexto acumulativo
Integración con canalesWhatsApp Business, web chat, Slack, email
Dashboard de métricasConversaciones, resolución, escalaciones, satisfacción
Testing con usuarios realesBeta con 10-20 interacciones reales supervisadas

Análisis de las primeras interacciones, ajustes y documentación para el equipo.

Análisis de primeras conversacionesRevisar calidad, precisión y tono de respuestas
Ajustes de promptsRefinar basándose en datos reales de interacción
Documentación de mantenimientoGuía para actualizar conocimiento y ajustar prompts
Capacitación del equipoCómo monitorear, escalar y mejorar los agentes