Document Agents. Workflow Agents. Knowledge Agents.
Las decisiones empresariales son formalmente humanas, pero a menudo están documentadas de forma inconsistente. Un AI Agent no sustituye decisiones profesionales. Las estructura, documenta y hace reproducibles. El objetivo no es automatización por sí misma, sino calidad de decisiones consistente y trazable en todas las ubicaciones y operadores.
Los procesos empresariales dependen del conocimiento implícito de empleados individuales. Convenios colectivos, acuerdos de empresa, lógica contable, reglas de cumplimiento – un conjunto de reglas complejo cuya aplicación varía de persona a persona.
Las consecuencias: decisiones inconsistentes entre ubicaciones, errores que solo aparecen en auditorías, pérdida de conocimiento en rotación de personal, y procesos que no escalan porque dependen de personas individuales.
Leen, comprenden y procesan documentos con comprensión lingüística real. Sin reconocimiento de plantillas, sin reglas OCR rígidas – comprensión contextual del contenido. Procesan facturas, notas de crédito, bajas médicas, contratos laborales, certificados y recibos.
Document Agents en detalleOrquestan procesos entre sistemas. Cuando un documento debe leerse, una decisión tomarse y una acción ejecutarse en un sistema destino – el Workflow Agent coordina todo el flujo. Cada paso se registra. Cada decisión es trazable. Ante consultas, el workflow se pausa – no se aborta.
Workflow Agents en detalleProporcionan respuestas contextuales desde el conocimiento empresarial. Acuerdos de empresa, políticas, convenios colectivos, reglas de cumplimiento. Cada respuesta incluye su fuente y versión de regla. Un Knowledge Agent no responde sin citar la fuente.
Knowledge Agents en detalleDocumento → Agente lee → Decision Layer verifica
(factura) y comprende integridad, plausibilidad,
clasificación fiscal
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┌────────────┴────────────┐
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Alta confianza Baja confianza
Regla clara o excepción
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Propuesta de Escalación a
contabilización especialista
+ Audit Trail + Audit TrailEl Decision Layer es el componente central de gobernanza. Se ubica entre agente y sistema destino, haciendo cada decisión del LLM transparente, auditable y trazable.
Verifica conjuntos de reglas profesionales, puntuación de confianza del modelo, puntuación de riesgo, restricciones de acuerdos de empresa, potencial de sesgo y discriminación. Produce entrada completa en el Audit Trail, hash de entrada para reproducibilidad, versión de regla por regla aplicada y decisión de enrutamiento.
Los AI Agents no reemplazan sistemas existentes. SAP sigue siendo ERP. Workday sigue siendo HCM. DATEV sigue siendo sistema fiscal. La lógica del agente está desacoplada del sistema destino.
Sistemas soportados: SAP FI/CO, SAP S/4HANA, SAP SuccessFactors, Workday, DATEV, SharePoint, Microsoft Teams (vía Microsoft Graph), y otros vía interfaces REST/SOAP.
La arquitectura no está atada a un solo LLM. La capa de modelo es intercambiable: Claude, ChatGPT, Gemini, Llama, Mistral, DeepSeek, gpt-oss. Cuando un nuevo modelo está disponible, se integra sin cambiar la lógica de negocio. Sin vendor lock-in.
Casos rutinarios procesados autónomamente – con documentación completa.
Excepciones escaladas a humanos – con contexto y recomendación.
Interpretación consistente de reglas en todas las ubicaciones.
Cada decisión trazable para auditores y comité de empresa.
Escalable sin aumento proporcional de personal.
El conocimiento permanece en el sistema – no en personas individuales.
Código fuente completo, todos los prompts, todos los conjuntos de reglas pertenecen al cliente. Después de 12–18 meses, usted opera sus agentes de forma independiente. Gosign construye y capacita – luego se retira.
Ninguno. Los agentes se ejecutan en su infraestructura – cloud, self-hosted o híbrido. Con LLMs en la nube aplican los DPAs del proveedor respectivo. Con modelos self-hosted, ningún dato sale de su red.
4–6 semanas hasta un PoC productivo. Discover (1 semana), Build (3–4 semanas). El primer agente funciona en vivo en su infraestructura con Decision Layer y Audit Trail.
Sí. Human-in-the-Loop como principio arquitectónico, logging completo, concepto de roles, Audit Trail. Los acuerdos de empresa se mapean como restricciones explícitas en el Decision Layer.
La arquitectura es agnóstica respecto a modelos. Actualmente: Claude, ChatGPT, Gemini, Llama, Mistral, DeepSeek, gpt-oss. Los modelos son intercambiables sin cambiar la lógica de negocio.
Hablemos sobre un caso de uso concreto.
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