Automatización y Agentes de Inteligencia Artificial
Sus procesos manuales
pueden trabajar solos.
Diseñamos e implementamos automatizaciones con IA que liberan tiempo del equipo, reducen errores y se integran con los sistemas que ya usan.
¿No sabe si su organización está lista?
de las empresas tiene herramientas de IA pero no logra escalar su valor.
BCG, 2024
de los desafíos de adopción son organizacionales, no tecnológicos.
regla 10-20-70, BCG
es el tiempo que tarda una empresa mediana en escalar un piloto.
MIT
de las organizaciones tiene una política formal de uso de IA.
ISACA, 2025
El punto de partida
Los síntomas son conocidos.
El problema de fondo, también.
Las empresas medianas tienen procesos que consumen tiempo de forma desproporcionada: correos que clasificar, documentos que procesar, preguntas que responder una y otra vez. Cuando el equipo crece, estos procesos escalan mal: más volumen, mismas personas.
La IA puede resolver muchos de estos problemas. El desafío no está en la tecnología: está en identificar qué procesos son candidatos reales, diseñar soluciones que se integren con lo que ya existe, y asegurar que el equipo las adopte y las opere.
Correos, tickets o consultas que requieren clasificación y enrutamiento manual, todos los días.
Documentos que alguien tiene que leer, extraer datos y traspasar a otro sistema manualmente.
Preguntas internas que siempre recaen sobre las mismas personas que "saben" cómo funciona algo.
Reportes que requieren horas de preparación para mostrar datos que el negocio ya tiene disponibles.
Sistemas que no se hablan entre sí, con datos que se copian manualmente de una herramienta a otra.
Una distinción importante
No todo necesita un "agente de IA".
Algunos procesos necesitan un buen flujo automatizado.
En fuubo tomamos la decisión de diseño antes de elegir la tecnología. Un flujo en n8n, Power Automate o Make puede resolver el 80% de los problemas de automatización en una empresa mediana, de forma más simple y mantenible que un sistema de agentes complejos. Un agente tiene sentido cuando el proceso requiere razonamiento sobre lenguaje natural o conversación con contexto. Si tienes ecosistema Microsoft, la combinación Power Automate + Copilot Studio suele ser la ruta más natural: flujos para el backend, agente conversacional para la capa de interacción. La clave está en saber cuándo usar cada cosa.
Lo que construimos
Algunas de nuestras soluciones
No son plantillas. Cada implementación parte del diagnóstico del proceso real y se adapta a los sistemas, datos y equipo del cliente. Estos son los patrones más frecuentes.
01
Atención al cliente
Agente de primer nivel
Maneja consultas frecuentes de clientes vía web, WhatsApp o correo. Responde con información precisa y escala a humano cuando el caso lo requiere. Opera sin intervención.
↓ Carga del equipo de soporte · ↑ Disponibilidad 24/7
02
Conocimiento interno
Asistente de equipo
Agente entrenado con la documentación interna de la organización. Responde preguntas del equipo sobre políticas, procesos, productos o clientes en Slack o Teams.
↓ Tiempo de búsqueda de información · ↑ Autonomía del equipo
03
Gestión de comunicaciones
Clasificación automática
Clasificación y enrutamiento de correos o tickets según tipo, urgencia y responsable. Respuestas automáticas para los casos más simples. Notificaciones al equipo correcto.
↓ Tiempo de respuesta · ↑ Organización de la bandeja
04
Procesamiento documental
Extracción automática
Procesa PDFs, facturas, contratos o formularios y extrae la información relevante. La vuelca automáticamente en el sistema de destino: CRM, ERP o hoja de cálculo.
↓ Horas de ingreso manual · ↓ Tasa de error
05
Equipo comercial
Copiloto de ventas
Asiste al equipo en la redacción de propuestas, el resumen de llamadas, la actualización del CRM y la preparación de seguimientos. Reduce el trabajo administrativo.
↑ Tiempo vendiendo · ↓ Tiempo en administración
06
Operaciones y gestión
Reportes automáticos
Recolecta datos de múltiples fuentes y genera reportes periódicos con análisis en lenguaje natural. Incluye alertas automáticas cuando una métrica relevante se desvía.
↓ Tiempo de preparación · ↑ Frecuencia de reporte
Metodología
Cómo trabajamos:
sin construir antes de entender.
Cada proyecto sigue cinco fases. El tiempo total varía entre 5 y 12 semanas dependiendo de la complejidad de la solución. No iniciamos la construcción hasta tener claridad sobre qué construimos y por qué.
Diagnóstico del proceso
01
Mapeamos el proceso actual tal como funciona hoy, no como debería funcionar en teoría. Hablamos con las personas que lo ejecutan. Identificamos dónde se pierde tiempo y por qué. Evaluamos la disponibilidad de datos y sistemas. El resultado es un caso de uso aprobado con criterio de éxito definido.
Diseño de la solución
02
Definimos la arquitectura: qué tipo de solución, qué herramientas, cómo se integra con sus sistemas, cómo interactúa con el equipo. Decidimos si es un flujo, un agente o una combinación de ambos. Presentamos el diseño antes de construir nada.
Construcción en iteraciones
03
Construimos en ciclos cortos de 1 a 2 semanas. En cada iteración hay algo funcional que ver y validar. No trabajamos meses en silencio. El cliente da retroalimentación durante la construcción, no solo al final.
Pruebas con datos reales
04
Las pruebas con datos reales siempre revelan lo que los datos sintéticos no muestran. Evaluamos calidad, velocidad, costo por operación y comportamiento ante excepciones. Ajustamos antes de lanzar.
Lanzamiento y traspaso
05
Lanzamos en producción de forma controlada y monitoreamos las primeras semanas. Documentamos todo y capacitamos al responsable interno para que su equipo pueda operar la solución de forma autónoma.
/ STACK TECNOLÓGICO
Algunas herramientas que usamos
Una de las preguntas más frecuentes es sobre el stack tecnológico. La respuesta honesta: depende del problema, no de preferencia técnica. Estas son algunas herramientas que guían nuestra elección.
Orquestación de flujos
- n8n
- Make
- Power Automate
- Zapier
Frameworks agénticos
- Claude API
- OpenAI SDK
- Google ADK
- LangGraph
- Copilot Studio
Modelos de lenguaje (LLM)
- Claude
- OpenAI GPT
- Gemini
- Gemma
- Llama
- Kimi
Bases de conocimiento (RAG)
- Supabase
- Pinecone
- Chroma
- Weaviate
/ ¿POR QUÉ FUUBO?
Lo que nos diferencia.
El servicio de Automatización es el resultado de haber hecho bien el trabajo anterior. Automatizamos lo que sabemos que vale la pena automatizar, en organizaciones que están listas para recibirlo.
01
Diagnóstico antes que solución
No llegamos con una tecnología predeterminada. Empezamos por entender el proceso, los datos y el equipo. La solución emerge del diagnóstico, no al revés.
02
Énfasis en la adopción
Construir la automatización es solo la mitad del trabajo. La otra mitad es asegurar que el equipo la use, la entienda y pueda operarla. Sin eso, la solución mejor diseñada fracasa.
03
Foco en el mercado mediano de Chile y Latinoamérica
Las grandes consultoras globales no atienden empresas de tu tamaño. Nosotros somos específicamente para organizaciones de 30 a 500 personas que necesitan claridad, foco y retorno de inversión real.
04
Resultados medibles desde el inicio
Definimos las métricas de éxito antes de construir. Si no podemos medir el impacto, revisamos el diseño del proyecto. No entregamos automatizaciones sin criterio de evaluación.
FAQ
Lo que más preguntan, antes de empezar
Convercemos
¿Tienes un proceso que podría funcionar solo?
Te ayudamos a evaluar si es un buen candidato para automatización antes de comprometer recursos.
Si su organización no ha pasado por un diagnóstico de madurez, recomendamos empezar ahí. El Assessment tarda 3 minutos.