Recursos
Insights, FAQ y glosario para entender agentes de IA con criterio
Todo lo editorial de ACEM en un solo lugar: lectura densa sobre arquitectura y operación, respuestas concretas a lo que suelen preguntar compras y compliance, y vocabulario para hablar el mismo idioma entre negocio, IT y legal.
Insights
Ideas y guías para implementar con criterio operativo
Notas cortas sobre decisiones reales: cuándo un agente reemplaza o multiplica, qué tests importan y cuál es el costo real de un agente en producción.
FAQ
Lo que suelen preguntar antes de una llamada
Preguntas reales que recibimos en ventas, soporte y compliance. Si falta algo, pregúntanos directamente.
General
Inversión
Plazos
Tecnología
Seguridad y datos
Gobierno del proyecto
Soporte y operación
Glosario
Vocabulario para pensar agentes con precisión
Definiciones cortas y aplicables. Para ver cada término con más contexto, entrá a su ficha.
Agente de IA
Sistema que razona, decide y ejecuta acciones en sistemas reales.
AI Act (UE)
Regulación europea de IA con obligaciones por nivel de riesgo.
Auditoría de IA
Revisión formal de qué decide el agente y con qué datos.
Base vectorial
Base de datos optimizada para búsqueda por similitud.
Compliance
Cumplimiento de obligaciones legales y contractuales.
Coste por token
Precio que se paga al proveedor del modelo por unidad de texto.
DORA
Reglamento europeo de resiliencia operativa digital (finanzas).
Embeddings
Representaciones vectoriales de texto para búsqueda por significado.
Evals (evaluación de agentes)
Tests automatizados que miden la calidad del agente en producción.
Gates de aprobación
Puntos de control donde el agente se detiene y espera validación.
GDPR
Reglamento europeo de protección de datos personales.
Grafo de estados
Modelo visual del flujo del agente con nodos y transiciones.
Human-in-the-loop (HITL)
Supervisión humana incorporada como nodo explícito del flujo.
Ingeniería de contexto
Diseñar qué información recibe el modelo en cada momento.
Kill-switch
Interruptor global para detener todos los agentes de un flujo.
LangGraph
Framework para construir agentes como grafos con estado.
Latencia
Tiempo que tarda el agente en responder o completar una tarea.
Multiagente
Sistema donde varios agentes colaboran en el mismo proceso.
Observabilidad de agentes
Capacidad de ver qué hizo el agente, cuándo y por qué.
Orquestación de agentes
Coordinar varios agentes y pasos como un flujo de negocio.
Prompt
Instrucción y contexto que recibe el modelo en cada llamada.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Dar al modelo documentos relevantes para que responda con ellos.
Regresión
Degradación silenciosa del agente tras un cambio.
Residencia de datos
Región geográfica donde los datos son procesados y almacenados.
Rollback operativo
Revertir acciones ejecutadas por el agente sin rehacer todo.
System card
Documento que describe el sistema de IA y sus límites.
Tool use (uso de herramientas)
Capacidad del modelo para invocar funciones externas.
Trazabilidad
Hilo completo de causa-efecto detrás de una acción.
Evaluación inicial
Para llevar estas ideas a su operación, podemos revisar por dónde conviene empezar
Contrastamos este enfoque con su proceso real para definir prioridad, puntos de control humano y criterio de implementación.