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.
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.
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.
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 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
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.
InfraestructuraEl 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
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
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
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 |
| 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.
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.
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.
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.
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.
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.
Análisis y evaluaciones sobre Enterprise AI, Governance y Agent Architecture.
La mayoría de proyectos de IA no fracasan por la tecnología. Fracasan por la falta de reglas. Por qué el modelo operativo importa más que el modelo de lenguaje.
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.
Agent Governance no es un tema de IT. RRHH decide las reglas, la definicion de bias, los umbrales de escalado. El CHRO debe liderarlo, no delegarlo.
«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.»
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.»
Head of Customer Service & Technical Support, Libri GmbH
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.
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.
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.
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.
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.
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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