Sistemas de IA que funcionan sin supervisión delante de clientes reales.

El despacho se ahogaba en captación repetitiva. Construí un agente con 11 herramientas: cuatro consultan su corpus legal, tres actúan (enviar un documento, escalar, agendar una llamada) y cuatro gestionan su propio estado interno.

Lo interesante no era el prompt. Era decidir qué NO se le permite hacer al agente. Nunca hace aritmética, porque cotiza honorarios, así que llama a un evaluador con lista blanca. Y no adivina: sin país, titulación y año, pregunta en vez de responder una cuestión legal. Una temperatura de lead en cuatro niveles decide si se interrumpe a un humano.

El dueño escribe un pedido en un chat. El sistema emite la factura, registra el gasto, actualiza el CRM y alimenta un dashboard. Sustituyó al software de gestión que estaban pagando.

22 herramientas en el agente, un rol de solo lectura aparte para su gestoría, y el IVA intracomunitario validado contra el registro oficial en vez de con una expresión regular.

Una plataforma de formación completa: cursos con contenido liberado por fechas, seguimiento de progreso, facturación y acceso por roles, construida y entregada para un cliente con alumnos reales dentro.

El muro de comunidad fue de brief a producción en unos diez días. Publicación en tiempo real, moderación y reglas de acceso atadas a lo que cada alumno había pagado de verdad — lo interesante nunca fue el feed, fue que el muro y la facturación coincidieran sobre quién puede ver qué.

Sin menús, sin formularios, sin flujo que seguir. El usuario simplemente habla, y sigue hablando — durante meses.

Una conversación así de larga se sale de cualquier ventana de contexto, así que la memoria va en dos capas: Redis sostiene la conversación viva, Postgres lo que tiene que sobrevivirla. Las respuestas se recuperan del corpus en vez de empaquetarse en el prompt, y eso es lo que mantiene el coste plano según crece el historial.

La memoria de un agente conversacional no es un problema de base de datos. Es un problema editorial: decidir qué merece recordarse.

Un CRM y una plataforma de formación en un solo producto, funcionando para tres organizaciones de asesoría financiera, seguros, banca y legal. Sus consultores se forman dentro —vídeo, documentos, recursos— y trabajan el pipeline en el mismo sitio: del lead al cliente, y después el seguimiento post-venta montado para que la venta cruzada tenga de dónde partir. Incluye además el deck que el consultor recorre con el cliente, escribiendo su foto financiera directamente en el CRM mientras ocurre la reunión.

No son tres productos. Es una plantilla clonada tres veces — lo cual es una ventaja hasta que un clon llega en silencio sin catorce columnas y el cliente te dice que los números no se guardan.

Y luego está el idioma: tres locales, uno de ellos griego, unas 3.600 claves. El detector de cadenas sin traducir marcaba cero mientras medio deck seguía en español, porque validaba el diccionario y no el código. El arreglo no fue revisar con más cuidado. Fue un gate: una regla de lint que da error ante cadenas literales, y un chequeo de paridad que bloquea el commit cuando los tres idiomas se separan.

Encima va un asistente de IA con dos trabajos: manejar la plataforma, y hacer de coach del consultor antes de una reunión. Construida una vez, entregada tres. Esa es la gracia, no una salvedad.