Microservicios de IA
Agentes de IA que trabajan dentro de tu empresa.
Texto, voz y documentos. Desplegados como microservicios en tu nube o en tus propios servidores.
despliegue on-prem o en la nube · trazabilidad por respuesta · integra con tu ERP
Conversación de ejemplo. El usuario pregunta si la factura FV-4471 de Cementos del Norte ya está pagada. El agente consulta el ERP y responde: sí, pagada el 12 de marzo por $4.280.000 COP, comprobante RC-9982. Quedan 2 facturas abiertas de este cliente. Fuente: ERP, módulo Cartera, consultado hace 1 segundo.
fuente: ERP · módulo Cartera · consultado hace 1 s
Capacidades
Cuatro capacidades, una misma arquitectura de microservicio.
Cada pestaña corre con datos y llamadas a herramientas reales: la fuente que cita el agente, el campo que se manda a revisión, el paso que espera aprobación.
- Se conecta a tus sistemas por API: ERP, CRM, base de datos, documentos.
- Cada respuesta cita la fuente: sistema, módulo y momento de la consulta.
Conversación de ejemplo. El usuario pregunta cuánto stock hay del SKU AC-2290 y si alcanza para el pedido de mañana. El agente consulta el WMS y el ERP: Bodega Norte tiene 96 unidades, Bodega Sur 18, total 114. El pedido PED-8843, de 90 unidades, despacha mañana desde Bodega Sur y queda corto por 72 unidades. El agente propone trasladar 75 unidades de Bodega Norte a Bodega Sur hoy; sin el traslado, el pedido no sale completo mañana. Fuente: WMS módulo Inventario y ERP módulo Pedidos, consultado hace 1 segundo.
fuente: WMS · módulo Inventario + ERP · módulo Pedidos · consultado hace 1 s
- Se conecta a tus sistemas por API: ERP, CRM, base de datos, documentos.
- Cada respuesta cita la fuente: sistema, módulo y momento de la consulta.
Integraciones
Se conecta a lo que tu empresa ya usa.
No reemplaza tus sistemas. Los agentes leen y escriben directamente en tu ERP, tu CRM, tus canales y tus documentos.
ERP y contabilidad
- SAP
- Oracle
- Dynamics 365
- Siigo
- World Office
CRM y ventas
- Salesforce
- HubSpot
- Zoho
Canales
- WhatsApp Business
- Slack
- Microsoft Teams
- Correo
- Telefonía SIP
Datos y documentos
- PostgreSQL
- SQL Server
- Amazon S3
- SharePoint
- Google Drive
¿No está en la lista? Si tiene API, base de datos o archivos, se conecta.
Arquitectura
El camino completo de una petición, sin caja negra.
Así se mueve una solicitud desde tu aplicación hasta la respuesta — y tú decides dónde corre el modelo.
Dónde corre el modelo
Tu aplicación
Donde nace la solicitud: tu web, tu app o WhatsApp.
API gateway
Autentica, limita la tasa y audita cada llamada.
Orquestador de agentes
Elige la herramienta y aplica tus políticas.
Modelo local
Corre en GPU de tu datacenter; no sale de tu red.
Conectores
Habla con tu ERP, CRM y tus documentos.
Observabilidad
Cada solicitud queda trazada, con costo y calidad.
Seguridad
Las preguntas de tu revisión de seguridad.
Las seis que aparecen en toda evaluación de proveedor, con su respuesta técnica.
¿Dónde se ejecuta el modelo?
En tu VPC o en tus propios servidores, según lo exija tu política de residencia de datos. En despliegue local la inferencia ocurre dentro de tu perímetro: ni el prompt ni el documento lo atraviesan.
¿Cómo se protegen los datos en tránsito y en reposo?
Ambos estados van cifrados. La gestión de llaves permanece del lado del cliente; Andes AI no conserva copia del material criptográfico.
¿Es auditable una respuesta individual?
Sí. Cada respuesta registra las herramientas invocadas, los datos consultados y la versión de modelo que la produjo. El ejemplo de traza está debajo.
¿Se utilizan nuestros datos para entrenar modelos?
No. Ni las conversaciones ni los documentos de un cliente alimentan el entrenamiento de modelos base ni de despliegues de terceros.
- request_id
- req_8f3a1c92e01d
- timestamp
- 2026-08-09T14:32:07Z
- user
- usr_4821 · rol: cartera
- tools_called
- erp.facturas.buscar, erp.pagos.consultar
- model
- andes-agent-2.4 · inferencia local
- decision
- answered — source cited
Empresas que ya operan con Andes AI
Cómo trabajamos
De diagnóstico a producción
Tres etapas, cada una con una condición clara para pasar a la siguiente.
Diagnóstico
1 a 2 semanasEntrega: Mapa de tus procesos, tus datos y el caso con mejor retorno.
Necesita: Documentación del proceso y una sesión con el equipo que lo opera.
Piloto
4 a 6 semanasEntrega: Un agente en producción acotada, con métricas de éxito acordadas.
Necesita: Acceso de prueba a un sistema y un responsable de validar resultados.
Producción
Despliegue completoEntrega: Despliegue completo, SLA, monitoreo y mejora continua.
Necesita: Aprobación de seguridad y TI, y el canal de operación.
En producción
PREGUNTAS FRECUENTES
Lo que se pregunta antes de la primera llamada.
¿Qué es un microservicio de IA y en qué se diferencia de un chatbot?
Un microservicio de IA es un servicio con API propia, versionada y observable, que ejecuta trabajo dentro de los sistemas de una empresa. La diferencia con un chatbot es que no se limita a responder: consulta el ERP, escribe en el CRM, extrae campos de un documento o dispara un flujo, y deja registro de cada paso. El chatbot conversa; el microservicio opera.
¿Dónde se ejecuta el modelo y salen nuestros datos de la red?
Se despliega en la VPC del cliente o en sus propios servidores, según lo exija su política de residencia de datos. En despliegue local la inferencia ocurre dentro del perímetro del cliente: ni el prompt ni el documento lo atraviesan. En modo nube, el modelo corre en infraestructura gestionada por el proveedor y los datos viajan cifrados.
¿Con qué sistemas se integra?
Con ERP y contabilidad (SAP, Oracle, Dynamics 365, Siigo, World Office), CRM (Salesforce, HubSpot, Zoho), canales (WhatsApp Business, Slack, Microsoft Teams, correo, telefonía SIP) y fuentes de datos y documentos (PostgreSQL, SQL Server, Amazon S3, SharePoint, Google Drive). Si un sistema expone API, base de datos o archivos, se puede conectar.
¿Cuánto tarda tener un agente funcionando en producción?
El diagnóstico toma de una a dos semanas y termina con el mapa de procesos y el caso de mejor retorno. El piloto toma de cuatro a seis semanas y deja un agente en producción acotada, con métricas de éxito acordadas antes de empezar. El paso a producción completa depende del alcance y de las aprobaciones de seguridad y TI del cliente.
¿Se utilizan nuestros datos para entrenar modelos?
No. Ni las conversaciones ni los documentos de un cliente alimentan el entrenamiento de modelos base ni de despliegues de terceros. Cada tenant opera en un espacio aislado, con credenciales y almacenamiento propios, y no existen rutas de lectura entre tenants.
¿Se puede auditar lo que hizo el agente en una respuesta concreta?
Sí. Cada respuesta registra las herramientas que invocó, los datos que consultó, la versión de modelo que la produjo y la decisión final. El agente opera además con los permisos del usuario que formula la consulta: hereda el control de acceso de los sistemas del cliente y no mantiene un modelo de acceso paralelo.
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