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Enterprise AI Agents

En su infraestructura. Bajo su control.

AI Agents autónomos para procesos críticos en HR, Finance e IT. Agnóstico de modelo, auditable, EU AI Act compliant by design. Cada decisión trazable - desde el output del LLM hasta la pista de auditoría.

Architecture stack diagram showing Agents, Governance, and Infrastructure layers
AirbusVolkswagenShellSonyEvonikPhilipsKPMG

Enterprise AI Infrastructure & Agent Engineering

Gosign es una Enterprise AI Infrastructure & Agent Engineering Company. Desarrollamos y operamos la infraestructura que hace que los AI Agents funcionen en producción dentro de las empresas: orquestación, governance, Decision Layer y auditoría.

25 años de desarrollo de software. Hasta 108 empleados. Más de 5.000 proyectos para Airbus, Volkswagen, Shell. Desde 2024 enfocados en Enterprise AI Agent Engineering.

Arquitectura Gosign de 7 capas para Enterprise AI: Presentation Layer (Chat UI, Dashboard, API), Orchestration Layer (Trigger.dev, Camunda), Agent Layer (Document, Workflow, Knowledge Agents), Governance Layer como capa transversal (Audit Trail, RBAC, Decision Layer, Cert-Ready Controls), Model Layer (Claude, GPT, Gemini, Llama, Mistral, DeepSeek - agnóstico de modelo), Integration Layer (SAP, ERP, Microsoft Graph), Infrastructure Layer (Azure UE, GCP UE, AWS UE, Self-Hosted, Hybrid)

Por qué la mayoría de los proyectos de IA no generan beneficios medibles

La mayoría de las empresas ya utilizan IA. Muy pocas obtienen beneficios medibles con ella. No porque la tecnología no funcione, sino porque nadie ha definido qué decisiones puede tomar la IA de forma autónoma y cuáles deben permanecer en manos humanas.

La experiencia sectorial muestra: por cada euro invertido en tecnología, se necesitan cuatro a cinco euros en procesos, governance y gestión del cambio. Quien solo invierte en tecnología, invierte al margen del problema.

El Decision Layer es la capa que marca esta diferencia: descompone cada proceso de negocio en pasos de decisión individuales y define para cada paso - humano, conjunto de reglas o IA. Así, un experimento de IA se convierte en un sistema productivo.

AI Agents para su departamento

AI Agents para Finance & Auditoría

Decision Automation para procesamiento de documentos, contabilización y preparación de auditoría. Reglas versionadas, pista de auditoría completa, Cert-Ready by Design. El Decision Layer hace cada decisión contable trazable.

Finance AI Agents

AI Agents para HR & People Operations

AI Agents auditables para decisiones de RRHH. Preparado para comités de empresa. Decision Layer con Human-in-the-Loop. Nómina, onboarding, procesamiento de documentos, políticas y conocimiento.

HR AI Agents

Infraestructura AI para IT & Enterprise

Hosting LLM, RAG, orquestación. Self-hosted, nube o híbrido. Agnóstico de modelo, Governance by Design, Cert-Ready by Design. La plataforma en la que sus agents operan en producción.

Infraestructura

Agents especializados para procesos Enterprise

01

Document Agents

El especialista: comprende documentos. Llega una baja médica. El agente identifica el tipo de documento, extrae nombre, período y código de diagnóstico, comprueba si todos los campos obligatorios están presentes y asigna el documento al empleado correcto. No es coincidencia de plantillas - comprensión lingüística real: distingue una baja médica de un certificado de incapacidad, aunque ambos provengan del mismo médico. El Decision Layer evalúa cada extracción: ¿determinista? Conjunto de reglas. ¿Suficientemente confiable? El agente decide de forma autónoma. ¿Se requiere discrecionalidad? Revisión humana.

Document Agents en detalle
Document Agent - El Especialista: Un documento entra, el agente comprende tipo, contenido y contexto, Decision Layer dirige por tres niveles (reglas, autonomía IA, revisión humana), datos estructurados salen.
02

Workflow Agents

El coordinador: dirige todo el proceso. La baja médica está comprendida - ¿y ahora? El Workflow Agent toma el control: comprueba en el sistema de RR.HH. si es la tercera notificación en seis meses, verifica contra el convenio colectivo si se ha alcanzado el umbral de reincorporación, crea una tarea para el responsable de RR.HH. en SAP SuccessFactors, informa al Comité de Empresa y programa un seguimiento. Cinco sistemas, tres puntos de decisión, un agente que coordina todo el proceso - incluyendo decisiones de routing independientes cuando la confianza es suficiente. Cada paso en la auditoría.

Workflow Agents en detalle
Workflow Agent - El Coordinador: Dirige un proceso multietapa entre sistemas. Llama a Document Agents, verifica contra reglas, crea tareas en SAP, informa al Comité de Empresa, programa seguimientos. Cada paso en la auditoría.
03

Knowledge Agents

El portador de conocimiento: responde preguntas del conocimiento empresarial. Un responsable de RR.HH. pregunta: ‚¿Cuándo debe iniciarse un proceso de reincorporación tras una baja prolongada?' El agente no solo busca - interpreta políticas internas, convenio colectivo y requisitos normativos en el contexto de la pregunta, entregando una respuesta específica con referencia de fuente, versión de regla y fecha de validez. Cuando hay incertidumbre, la señala explícitamente. Sin fuente verificada, el agente no responde - sin alucinaciones.

Knowledge Agents en detalle
Knowledge Agent - El Portador de Conocimiento: Pregunta con contexto entra, el agente interpreta fuentes verificadas, respuesta específica con fuente y versión sale. Incertidumbre: la señala. Sin fuente: sin respuesta.

Comparación de arquitecturas: Copilot, SaaS Agent, Gosign

Tres enfoques para AI empresarial - diferentes arquitecturas, diferentes consecuencias.

Dimensión Gosign Agent Architecture Microsoft Copilot SaaS AI Agent
Profundidad de decisión Decisiones de dominio con Decision Layer Asistencia y sugerencias Workflows preconfigurados
Auditabilidad Pista de auditoría completa hasta nivel SQL Logging básico Logging de plataforma
Acceso al código Acceso completo al código fuente · Configuraciones con el cliente · Sin vendor lock-in Microsoft posee el código Plataforma posee el código
Elección de modelo Agnóstico (GPT, Claude, Gemini, Llama, Mistral) GPT (ligado a Microsoft) Ligado a plataforma
Governance Governance Layer propio, Cert-Ready Controls, Portal de Auditor Azure governance Governance de plataforma
Human-in-the-Loop Arquitectónicamente forzado en decisiones de riesgo Opcional Configurable
EU AI Act Compliant by design - transparencia, explicabilidad, supervisión integradas Roadmap de Microsoft Dependiente del proveedor
Comité de Empresa / Codecisión Plantillas, logging, conceptos de roles para comités de empresa Sin soporte específico Sin soporte específico
Infraestructura Infraestructura del cliente (Azure, GCP, AWS, self-hosted, híbrido) Microsoft Cloud Nube del proveedor
Estrategia de salida Operación independiente tras 12-18 meses Migración de plataforma Migración de plataforma

Esta tabla muestra diferencias arquitectónicas, no juicios de calidad. Copilot y los agentes SaaS tienen otras fortalezas - velocidad, ecosistema, simplicidad. La fortaleza de Gosign es governance, propiedad y auditabilidad en entornos regulados.

Governance by Design

Los agents solo escalan con infraestructura. Sin governance, la AI sigue siendo un piloto - con infraestructura, se vuelve escalable.

Human-in-the-Loop: no es una barrera general, sino control arquitectónico. Alta confianza y bajo riesgo: decisión autónoma. Riesgo de sesgo o materias sujetas a consulta del comité de empresa: decide el humano.

Auditable: cada decisión del agente produce un registro completo: entrada, modelo, evaluación, puntuación de confianza, razonamiento, ruta de decisión, resultado. Inmutable, exportable, listo para auditoría.

Cert-Ready by Design: los controles son objetos de datos de primera clase en el sistema. Cada control tiene una implementación técnica, un generador automático de evidencia y un historial de evidencia.

EU AI Act compliant by design: transparencia, explicabilidad y supervisión humana están integradas arquitectónicamente - no añadidas después.

Tres niveles de autonomía en el Gosign Decision Layer: (1) Humano decide - el agente proporciona datos para ajustes salariales, despidos, traslados, decisiones con riesgo de sesgo, temas de comité de empresa (aprox. 35% de procesos HR). (2) Agente trabaja, humano revisa - en procesamiento de documentos, revisión de contratos, pasos de onboarding, creación de referencias, screening de reclutamiento (aprox. 40% de procesos HR). (3) Agente autónomo - en respuestas FAQ, certificados estándar, verificación de plazos, validación de datos, notificaciones rutinarias (aprox. 25% de procesos HR). Cada decisión documentada, cada paso auditable.

Definición: Decision Layer

El Decision Layer descompone cada proceso de negocio en pasos de decisión individuales y define de antemano para cada paso: ¿Decide un humano, un conjunto de reglas o la IA de forma autónoma?

Donde la discrecionalidad, el riesgo de discriminación o el derecho de consulta del comité de empresa (Art. 64 ET) juegan un papel, la arquitectura impone la revisión humana. Donde una decisión es determinista - convenio colectivo, verificación de plazos, lógica contable - el agente aplica el conjunto de reglas de forma consistente. Y donde el agente tiene suficiente confianza y el permiso: decide de forma autónomo.

Cada decisión queda documentada - quién decidió qué, cuándo, sobre qué base y con qué resultado. Verificable por auditores, comités de empresa y revisión interna.

Governance, seguridad y auditoría

Del PoC a la Plataforma

1

Discover

1 semana

Análisis de procesos, mapeo de reglas, evaluación del panorama de sistemas, priorización de casos de uso. Resultado: un plan concreto para su primer agente.

2

Build

3-4 semanas

PoC en producción. Un agente, un proceso, en vivo en su infraestructura. Decision Layer, governance, pista de auditoría - desde el primer día.

3

Scale

Continuo

Más agentes, más departamentos, más ubicaciones. La arquitectura crece con sus requerimientos. Mismo governance, misma infraestructura.

Tras 12-18 meses, usted opera sus agents de forma independiente. Acceso completo al código fuente, prompts y configuraciones. Sin vendor lock-in - incluso sin contrato de mantenimiento.

Agent Briefing

Análisis y evaluaciones sobre Enterprise AI, Governance y Agent Architecture.

Por qué fracasan los proyectos de IA en RRHH
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El EU AI Act clasifica los procesos de RRHH como alto riesgo. Bias-Monitoring, Human Oversight, transparencia y documentacion son obligatorios. Que deben hacer los directores de RRHH.

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«Incluso como líder mundial del mercado, uno quiere seguir avanzando. Es tranquilizador tener la competencia tecnológica y la experiencia en infraestructura de Gosign a nuestro lado.»

Arletta Korff

Head of Innovation, Sony Music Entertainment

«En Gosign no se trata solo de velocidad. Se trata de cuánto trabajo sustancial se produce en ese tiempo.»

Truels Dentler

Head of Customer Service & Technical Support, Libri GmbH

Preguntas frecuentes

¿Es la arquitectura conforme al EU AI Act?

La arquitectura aborda los requisitos centrales del EU AI Act como principio de diseño: transparencia (Art. 13) a través del Decision Layer, supervisión humana (Art. 14) mediante routing Human-in-the-Loop arquitectónicamente forzado, obligaciones de registro (Art. 12) a través del Audit Trail, y gestión de riesgos (Art. 9) mediante monitorización de sesgos y controles Cert-Ready.

¿Cómo se resuelve el tema Cloud Act / soberanía de datos?

Todos los agentes operan en la infraestructura del cliente - nube, self-hosted o híbrido. En despliegues en centros de datos de la UE (Azure UE, GCP UE, AWS UE) aplican DPA y cláusulas contractuales estándar. Para total independencia del Cloud Act: self-hosted en su propio centro de datos o en sus propios servidores. Ningún proveedor estadounidense tiene acceso a los datos empresariales.

¿Qué certificaciones se soportan?

La arquitectura es Cert-Ready by Design. Los controles están implementados como objetos de datos técnicos con generación automática de evidencia. Mapeo a ISO 27001, SOC 2, ISA, PS 951, IDW, GoB/GoBD. La arquitectura es estructuralmente certificable - la certificación concreta la realiza el cliente.

¿Es compatible con el comité de empresa?

Sí. Los acuerdos de empresa se mapean como restricciones explícitas en el Decision Layer. Human-in-the-Loop se fuerza arquitectónicamente ante riesgo de sesgo, potencial de discriminación y temas sujetos al derecho de consulta del comité de empresa (Art. 64 ET). Logging completo, concepto de roles, Audit Trail. Las plantillas para el comité de empresa son parte de la arquitectura.

¿Cuánto dura un proyecto piloto?

4-6 semanas hasta un PoC productivo. Discover (1 semana): análisis de procesos, comprensión de reglas. Build (3-4 semanas): un agent, un proceso, en vivo en su infraestructura con Decision Layer y Audit Trail.

¿Qué proceso debería asumir su primer agent?

Ya sea HR, Finance o IT - empezamos con un proceso concreto y un agent. En producción en 4-6 semanas, operación independiente en 12-18 meses.

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