01
Agente simple acotado
3.000 – 6.000 €
1 tool, 1 dataset, 1 caso de uso.
Trabajos con IA
Software autónomo para tareas concretas
Agentes IA a medida: software autónomo para tareas concretas
Software autónomo para tareas concretas
Los agentes IA son el siguiente paso de la automatización: en lugar de un workflow rígido, un sistema que decide pasos. Clasifica emails, genera propuestas, atiende soporte tier-1. Vendes el agente, mantenimiento y mejoras.
El mercado en 2026
Empresas mid-market han pasado del "queremos chatbot" al "queremos agente que resuelva". Los frameworks (LangChain, AutoGen, n8n agents) han madurado pero la operación en producción sigue siendo el cuello de botella: observabilidad, fallback humano, control de coste.
Lo que necesitas antes de empezar
- Dominio sólido de APIs LLM (OpenAI / Anthropic), tool use y structured outputs.
- Comodidad con orquestación: LangChain, OpenAI Assistants, n8n agents.
- Vector stores: pgvector mínimo, Pinecone o Weaviate si escala.
- Capacidad de medir: trazas, errores, coste por ejecución, fallback rate.
- Mentalidad de software de producción: logs, alertas, SLA.
Cómo empezar paso a paso
-
1
Empieza por agente acotado
Un agente que hace UNA cosa bien (clasificar emails, generar propuesta). Resiste tentación de "agente general".
-
2
Construye 2-3 casos públicos
Cada caso: problema, arquitectura, métricas (precision/recall/coste/latencia), límites.
-
3
Cobra setup + mantenimiento
3-15k€ implementación + 400-1.500 €/mes mantenimiento, mejoras y observabilidad.
-
4
Pon fallback humano
Todo agente serio en producción tiene "ruta humana" cuando confianza baja. Sin esto, no es vendible.
-
5
Sube a equipo si crece
Mantener 5+ agentes solo te quema. Contrata o asocia tras los primeros 3 clientes recurrentes.
Ingresos reales por etapa
02
Agente profesional
6.000 – 12.000 €
Multi-tool, RAG, fallback, dashboard.
03
Agente crítico
12.000 – 30.000 €
Misión crítica, equipos cliente, SLA, ongoing soporte premium.
Stack que se usa de verdad
Tool use maduro, reasoning de calidad, mejor para agentes en 2026.
Threads, file search, code interpreter integrados.
Orquestación de cadenas y agentes complejos.
Low-code para integraciones rápidas.
Memoria y conocimiento del agente.
Tracing y observabilidad indispensable en producción.
El primer cliente
El primer cliente de agentes suele ser una agencia o consultora que ya tiene cliente y necesita el experto técnico. Asociarte con ellos te ahorra 6 meses de captación directa.
Prompts específicos para este trabajo
Listos para copiar y adaptar a tu cliente o proyecto.
Diseña arquitectura de agente IA para {{tarea}} en empresa de {{sector}}. Especifica: 1) modelo principal y razonamiento, 2) tools que necesita (con esquema JSON), 3) memoria a corto/largo plazo, 4) fallback humano, 5) métricas a monitorizar, 6) coste estimado por ejecución, 7) plan de evaluación pre-producción.
Eres red-team de agentes IA. Para un agente que {{tarea}}, genera 15 casos de prueba adversariales: 5 inputs ambiguos, 5 inputs con intent malicioso, 5 casos límite. Cada uno: input, output esperado, qué debería detectar y cómo debería responder.
Genera plantilla de SLA para agente IA en producción. Incluye: uptime objetivo, tiempo respuesta P95, fallback humano %, ventana mantenimiento, escalación incidentes, créditos compensación, límites responsabilidad.
Errores que matan este negocio
- Vender "agentes" sin haber operado uno en producción 3+ meses. Te explota en cara.
- No medir coste por ejecución. Un agente con coste descontrolado quiebra al cliente.
- Sin fallback humano. Cualquier caso límite causa abandono de cliente.
- Acoplar al cliente a tu cuenta API. Crea en su infra desde día 1.
Ruta recomendada para profundizar
Preguntas frecuentes
¿LangChain o llamadas directas?
Llamadas directas para agentes simples; LangChain/LangGraph cuando tienes >3 tools, branching y memoria persistente.
¿Anthropic o OpenAI para agentes?
En 2026: Anthropic por defecto para agentes complejos (mejor tool use, reasoning). OpenAI Assistants para casos con file search o code interpreter built-in.
¿Cómo controlar coste de agente?
Límites de tokens por ejecución, caching, modelo más barato para sub-tareas y monitorización por ejecución con alertas.