Diagnòstic d’agents
Analitzem un procés amb el teu equip i trobem on un agent elimina feina, no només on l’accelera.
- Mapa del procés i casos d’ús prioritzats
- Impacte i viabilitat de cada cas
- Arquitectura, dades i riscos proposats
Implantació d’agents d’IA · Barcelona
Agents d’IA que fan feina real dins dels teus processos.
En producció, mesurables i amb les persones al comandament.
01 · Què fem
De la idea a un agent en producció.
Trobem on un agent marca una diferència mesurable, el construïm amb disciplina de producte i ens hi quedem per continuar millorant-lo. Abast clar, resultats clars.
Pilot en producció
Construïm un agent per a un procés real, connectat a les teves eines i utilitzat pel teu equip.
- Un agent funcionant amb feina real
- Avaluacions i controls des del primer dia
- Mètriques d’abans i després
Operació i evolució
Els agents necessiten cura després del llançament. Canvien els models, canvien els processos i apareixen nous casos d’ús.
- Monitoratge i revisions de qualitat
- Millora contínua
- Nous agents sobre la mateixa base
On solen ajudar primer
- Operacions de back office
- Finances i reporting
- Classificació d’atenció al client
- Vendes i preparació de propostes
- Coneixement intern i documentació
- Entrada de dades i conciliació
02 · Com treballem
Disciplina de producte aplicada a agents.
01
Començar pel procés
Mirem la feina abans que la tecnologia. De vegades el millor agent elimina un pas sencer.
02
Producció, no demos
Un pilot només demostra alguna cosa si funciona amb feina real i usuaris reals.
03
Mesurar-ho
Les avaluacions, les mètriques i els costos d’operació formen part del lliurament, no són un extra.
04
Mantenir el control humà
Automatitzar és útil. Renunciar al control, no.
03 · En què creiem
La majoria del programari es va dissenyar primer. La IA va arribar després.
Nosaltres comencem a l’inrevés.
Quan el programari pot comprendre el context, generar, raonar, conversar i actuar, el producte mateix hauria de canviar.
No només les funcionalitats. L’arquitectura. La interfície. El flux de treball.
La IA és una capacitat del sistema, no una API afegida després.
Els models han de donar forma a l’arquitectura del producte, no quedar-se darrere d’un botó.
Les interfícies han de canviar quan el programari pot comprendre i respondre.
Una interfície AI-native pot explicar, preguntar, adaptar-se i mostrar diferents nivells de detall.
Els productes AI-native han d’eliminar passos, no només accelerar els antics.
L’oportunitat no és només automatitzar. És redissenyar.
04 · El laboratori
Construïm per aprendre.
Al costat de la feina amb clients fem els nostres propis experiments. El que hi aprenem va directe als agents que construïm.
Finances AI-native
Què canvia quan la planificació financera parteix de la conversa, el context i les dades en viu en lloc de fulls de càlcul estàtics?
Interfícies de raonament
Com hauria de ser una interfície quan el programari pot explicar tant la resposta com el camí per arribar-hi?
Memòria de decisions
Pot el programari conservar per què es va prendre una decisió, a més de què es va decidir?
05 · Notes del laboratori
El que estem aprenent.
Notes, assajos i observacions mentre construïm amb IA.
AI-native, no només amb IA
Per què afegir IA al programari existent no és suficient.
Què hauria de ser el programari gràcies a la IA?
Una pregunta de producte davant d’una nova capacitat.
El problema d’afegir IA a fluxos antics
Per què cal tornar a mirar el flux de treball.
Què hauria de continuar sent humà?
Dissenyar per al control, la inspecció i la correcció.
Una cita no és una prova
Què pot i què no pot dir-nos la traçabilitat.
06 · La pregunta
La pregunta interessant no és on afegir IA.
És quina feina hauria de canviar perquè la IA existeix.
Coral Data Lab dissenya i implanta agents d’IA per a equips, des de Barcelona. Explica’ns quin procés t’agradaria canviar.
Parlem-ne