Déjenos su reto
Escriba en pocas líneas qué proceso quiere mejorar, qué le duele hoy y quién usaría la solución. Envíelo a felipe.arentsen@factorit.com. El equipo de FIT lo revisa y le responde para agendar una conversación.
No incluya información confidencial, datos de otras personas ni información técnica de clientes.
Casos de uso y de éxito
Retos reales, cómo se resolvieron, cómo se mide el éxito y las lecciones que dejaron. Cada ficha se puede imprimir o guardar como PDF desde el navegador.
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Mostrado en una demo con datos o sistemas simulados.
Compras en lenguaje natural
Capas de control
Ocurre en las compras indirectas de cualquier empresa, como equipo de cómputo, mobiliario o insumos.
Quien necesita comprar algo tiene que encontrar el artículo correcto, conseguir cotizaciones, revisar si su centro de costo tiene presupuesto y reunir las firmas que exige el monto antes de que exista una orden de compra.
- Antes
- El solicitante cotiza, revisa presupuesto y persigue firmas por su cuenta
- Con IA
- El solicitante escribe su pedido; cotización, presupuesto y firmas avanzan sin perseguirlas
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Ejecutado con un cliente; los detalles se comparten en la sesión de diagnóstico.
Generación de casos de prueba con IA
Quién hace qué
Ocurre en empresas de información financiera cuyos clientes necesitan datos de prueba realistas, pero ficticios, para probar sus integraciones.
El equipo de QA recibía en lenguaje natural pedidos de casos de prueba, cada uno un expediente ficticio de una empresa con cuentas de crédito y su reporte de crédito en varios formatos, y los armaba a mano en sistemas legados con consultas, cargas de datos y varias herramientas internas.
- Antes
- Armar cada caso a mano en sistemas legados, con tickets a otras áreas
- Con IA
- QA aprueba la interpretación y el agente arma el caso completo
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Mostrado en una demo con datos o sistemas simulados.
Mesa de servicio N1 agéntica
Cómo se reparte el trabajo
Ocurre en mesas de servicio internas de empresas con operación continua, donde un usuario sin acceso o un servicio caído detiene trabajo.
La mesa de servicio atiende un volumen alto de solicitudes repetitivas (accesos, estatus, diagnósticos básicos) que consumen tiempo de especialistas.
- Antes
- Especialistas atienden solicitudes repetitivas de accesos, estatus y diagnósticos básicos
- Con IA
- El agente resuelve lo estándar y escala con el diagnóstico armado
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Mostrado en una demo con datos o sistemas simulados.
Revisión de contratos con agentes especialistas
Cómo se reparte el trabajo
Ocurre en áreas legales internas y de cumplimiento que revisan contratos con clientes, proveedores y de confidencialidad.
El área legal revisa cada contrato cláusula por cláusula para detectar riesgos, temas de privacidad y cambios a negociar, y la cola de revisión retrasa las firmas.
- Antes
- El abogado lee todo el contrato buscando riesgos a mano
- Con IA
- El abogado revisa hallazgos priorizados y decide qué negociar
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Mostrado en una demo con datos o sistemas simulados.
Atención telefónica con agente de voz
Qué queda registrado en cada paso
Ocurre en centros de atención que reciben llamadas para consultar saldo, facturas o pedidos.
Los clientes llaman para consultar saldo, facturas o pedidos, esperan en fila y en cada traspaso entre personas tienen que repetir quiénes son y qué necesitan.
- Antes
- El cliente repite sus datos en cada traspaso
- Con IA
- El agente identifica una vez y responde sin volver a preguntar
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Mostrado en una demo con datos o sistemas simulados.
Búsqueda de talento que reactiva candidatos históricos
Quién hace qué
Ocurre en áreas de talento que abren vacantes con frecuencia y guardan candidatos de procesos anteriores en otra base.
Los reclutadores buscan por separado en el sistema de reclutamiento y en bases históricas, y quedan olvidadas personas evaluadas antes para otros roles.
- Antes
- Búsquedas separadas y candidatos históricos olvidados
- Con IA
- Una búsqueda que también trae personas evaluadas antes
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Ejecutado con un cliente; los detalles se comparten en la sesión de diagnóstico.
Verificación independiente de criterios de aceptación (QA agéntico)
Quién implementa y quién verifica
Ocurre en equipos que ya usan agentes para escribir código.
Con agentes que escriben código, el mismo agente que implementa valida su trabajo, y el equipo necesitaba saber si cada criterio de aceptación se cumplía de verdad antes de revisar el cambio.
- Antes
- El agente que programa declara su propio trabajo terminado
- Con IA
- Otro agente sin contexto intenta refutar cada criterio
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Ejecutado con un cliente; los detalles se comparten en la sesión de diagnóstico.
Desarrollo con agentes bajo controles que bloquean (DEV agéntico)
Capas de control
Ocurre en equipos que adoptan agentes de código en varios repositorios a la vez.
El equipo quería que los agentes de código aceleraran el trabajo sin saltarse pruebas ni convenciones y sin que cada repositorio terminara con reglas distintas.
- Antes
- Cada desarrollador aplica las reglas según su criterio
- Con IA
- El arnés bloquea cualquier cambio que no cumpla las reglas
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Ejecutado con un cliente; los detalles se comparten en la sesión de diagnóstico.
Célula de desarrollo mixta de personas y agentes
Quién hace qué
Ocurre en empresas donde la dirección pide funcionalidades como ideas sueltas y el equipo técnico es chico.
Los pedidos de la dirección llegaban como ideas sueltas y pasaban por varias personas antes de ser un ticket que un desarrollador pudiera tomar, con contexto incompleto y criterios ambiguos.
- Antes
- La idea pasa por varias personas hasta ser ticket
- Con IA
- El ticket llega completo y con impacto analizado
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Componente de FIT usado en demos y pruebas de concepto.
Observabilidad de agentes con traza por herramienta
Qué queda registrado en cada paso
Ocurre en cualquier solución donde un agente llama herramientas que leen o cambian sistemas.
Cuando un agente responde mal o deja un caso a medias, sin registro de qué herramientas llamó, con qué datos y en qué orden, no se puede explicar el error ni evitar que se repita.
- Antes
- Solo se ve la respuesta final del agente
- Con IA
- Cada llamada a una herramienta queda registrada y se puede revisar
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Mostrado en una demo con datos o sistemas simulados.
Prevención de entregas fallidas en última milla
Cómo se reparte el trabajo
Ocurre en paquetería y logística de última milla.
Muchas entregas fallan porque el destinatario no está o la dirección viene incompleta, y el viaje perdido se descubre cuando el repartidor ya llegó.
- Antes
- El repartidor descubre el problema en la puerta
- Con IA
- El problema se resuelve antes de que salga el repartidor