Automatización Inteligente Capacitación & Consultoría

Agentic AI y Automatización Técnica

Llevamos la inteligencia artificial más allá del chat pasivo: diseñamos e implementamos agentes autónomos con acceso a herramientas, APIs, bases de datos y comandos del sistema para resolver tareas operativas, análisis de métricas y soporte técnico en entornos reales.

Consultar requerimiento por correo kdetony@ballenaroja.services

¿A quién está dirigido?

Ingenieros de Software & DevOps

Equipos técnicos que desean integrar capacidades de agentes de IA en sus herramientas internas y pipelines de desarrollo.

Líderes de Operaciones de TI

Responsables que buscan automatizar clasificación de tickets, diagnóstico previo de logs y generación asistida de scripts.

Empresas en Modernización

Organizaciones que necesitan evaluar la viabilidad de modelos de lenguaje locales y en la nube sin comprometer datos sensibles.

Capacidades y tecnologías abordadas

Arquitectura de Agentes Autónomos

Ciclo de percepción, razonamiento, selección de herramientas (tool use / function calling) y ejecución controlada.

Modelos Locales & APIs Empresariales

Integración de modelos on-premises (mediante Ollama o vLLM) y APIs de alto rendimiento con aislamiento de red.

Model Context Protocol (MCP)

Estándar para conectar agentes a servidores de contexto, repositorios Git, bases de datos SQL y logs de sistemas.

Supervisión y Seguridad (Human in the Loop)

Mecanismos de autorización, límites de ejecución (sandboxing) y prevención de alucinaciones en tareas críticas.

Automatización de Tareas Técnicas

Creación de agentes para inspección de clusters Kubernetes, generación de playbooks y correlación de alertas.

RAG Aplicado a Documentación Interna

Retrieval-Augmented Generation sobre bases de conocimiento, diagramas de arquitectura y runbooks corporativos.

Problemas reales que ayuda a resolver

  • Sobrecarga en tareas repetitivas de primer nivel: Delegación en agentes de tareas de extracción de información, formateo de logs y verificación de sintaxis.
  • Riesgo de fuga de información confidencial: Diseño de arquitecturas privadas donde los datos no alimentan modelos públicos de terceros.
  • Incertidumbre y falta de control en la salida de la IA: Estructuración de esquemas de respuesta JSON estrictos y validación determinista antes de cualquier cambio en producción.
  • Herramientas desconectadas y silos de conocimiento: Agentes que integran documentación corporativa con el estado en tiempo real de los servidores.

Estructura modular del programa

Módulo 1

De LLMs Tradicionales a Agentic AI

Fundamentos, limitaciones del chat conversacional, concepto de agente con memoria y herramientas.

Módulo 2

Tool Calling y Model Context Protocol (MCP)

Definición de funciones, servidores MCP, conexión a sistemas de archivos, shell controlada y APIs.

Módulo 3

Agentes para Operaciones de TI y DevOps

Casos prácticos: agente analizador de logs de NGINX/JBoss, asistente de consultas a bases de datos y scripting.

Módulo 4

Seguridad, Sandboxing y Despliegue en Producción

Aislamiento en contenedores, límites de tokens, auditoría de llamadas y políticas de ejecución segura.

Enfoque pragmático:

No vendemos promesas mágicas de IA. Implementamos agentes donde aportan un valor técnico verificable y medible para la operación.

Requisitos previos recomendados

  • Conocimiento de programación o scripting básico (Python, JavaScript/TypeScript o Bash).
  • Familiaridad con consumo de APIs REST y formato JSON.