Servicios de IA implementados con criterio
Make sigue ejecutando los escenarios tal como están. DelegIA añade validación de entrada, decide ramas por caso y avisa en castellano cuando algo se tuerce. Cambia lo que rodea al motor, no el motor.
Solicitar diagnóstico técnicoMake conecta más de 1.500 sistemas con granularidad que las herramientas lineales no alcanzan. DelegIA también lo usa internamente. El problema nunca fue Make: el problema es Make ejecutando lógica escrita hace nueve meses contra un negocio que se mueve todas las semanas. Un campo renombrado, un precio ajustado, un segmento nuevo en el ICP, y el escenario sigue aplicando la regla de enero.
Los agentes tratan Make como motor. Alrededor montan lo que falta: validación del payload que entra, decisión sobre qué rama del router tiene sentido en cada caso, diagnóstico temprano cuando una integración empieza a mostrar síntomas de rotura y conversión de los logs técnicos en reporting que el director lee sin abrir el editor.
La cuenta valida contra el CRM antes de procesar eventos. Aplica las reglas de negocio vigentes (no las de la última versión documentada hace seis meses) en cada rama. Y cuando algo falla, lo que aterriza al director es "el escenario de alta de cliente está caído desde las 14:20 por un cambio en el webhook de Stripe", no un log hexadecimal.
Operaciones concretas que los agentes ejecutan vía API. Con permisos segmentados y criterio de tu empresa.
Antes de cada bifurcación, el agente evalúa el contexto concreto: si el lead merece seguimiento manual o flujo estándar, si el ticket entra en prioritario, si el pedido tiene anomalías que hay que parar. El escenario ejecuta la rama que corresponde, no la que alguien codificó hace ocho meses.
Detecta campos vacíos, valores fuera de rango y anomalías semánticas: email con pinta de prueba, precio anormalmente bajo, fecha anterior al registro del cliente. Si no pasa el umbral, el escenario se detiene o escala a revisión humana antes de propagar nada por el resto del stack.
Detecta cuando un campo del CRM cambia de nombre, un endpoint saca nueva versión o un conector avisa de breaking change en próximas semanas. Manda alerta antes de que el escenario falle. En casos predefinidos, re-mapea el campo él solo. El fallo silencioso pasa a ser incidencia trazable con causa identificada y módulo afectado.
Resumen diario o semanal: escenarios activos, ejecuciones totales, errores del periodo, anomalías detectadas. El director lo recibe en el canal de dirección o por correo, sin abrir Make y sin interrumpir al equipo técnico para que le cuente el estado.
Cuando ventas genera un lead cualificado, los agentes disparan en paralelo nurturing, onboarding operativo y aviso comercial con criterio compartido entre los tres. Los escenarios dejan de vivir cada uno encerrado en su contexto sin hablarse.
Genera y actualiza la ficha de cada escenario: qué hace, qué datos consume, qué módulos son críticos, qué se rompe si una integración cambia. El conocimiento operativo deja de depender de que la persona que montó el flujo en 2024 siga en la empresa.
“Make sigue corriendo. Ahora con cabeza.
Una sola interfaz. Contenido, ventas, operativa y analytics conviven con tu equipo dentro. Los agentes leen tus datos de producción y ejecutan con criterio. No es ChatGPT con prompts sueltos.
Interfaz instalada con tu marca, tus roles y tus flujos operativos.
Contenido, ventas, operativa y analytics en un único workspace.
SOPs, agentes y dashboards construidos sobre cómo operas hoy.
Humanos en el loop solo donde el criterio añade valor concreto.
Make solo ejecuta la lógica que alguien programó cuando montó el escenario. Con los agentes encima, cada rama se decide con el caso concreto delante: si el lead está cualificado, si el payload es válido, si el texto cumple el tono de marca. La diferencia es la misma que entre un semáforo con tiempos fijos y uno que lee el tráfico de la intersección en directo.
Los Make AI Agents son pasos de IA dentro de un escenario concreto: generación de texto, decisión puntual, llamada a un modelo. Los agentes de DelegIA trabajan sobre la cuenta completa con memoria del negocio, acceso al CRM, a la wiki interna y al canal de operaciones, y coordinación entre escenarios distintos. Un módulo dentro de un escenario frente a una capa que gobierna el conjunto.
Sin capa encima, el error se queda en los logs técnicos y aparece cuando el daño ya es visible: leads perdidos, correos sin enviar, fichas contaminadas. Con los agentes encima, llega alerta con diagnóstico: módulo afectado, causa probable, prioridad y posibles remediaciones. El director recibe un resumen operativo, no un volcado de log.
Sí. La auditoría inicial mapea cada escenario activo: qué proceso automatiza, qué datos consume, qué integraciones usa y qué puntos de fallo conocidos tiene. A partir de ahí, la documentación se mantiene actualizada en continuo: si alguien añade un módulo nuevo, la ficha del escenario se actualiza sola.
Con la capa encima, la carga reactiva baja: los cambios quedan documentados, los fallos llegan con causa identificada y la validación actúa antes del daño. El perfil técnico pasa de bombero a supervisor de sistema. En equipos pequeños eso suele liberar entre medio y un FTE no planificado.
Si el criterio está mal definido o el payload es malo, sí. Por eso la instalación incluye validación de entrada, restricciones de contexto en cada módulo de decisión y supervisión humana en ramas de decisión crítica. Fuera de esos límites, el sistema escala a revisión humana en lugar de actuar por su cuenta.
Diagnóstico de servicios IA
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