En el marco del Google AI Agents Writing Challenge desarrollé un proyecto práctico que transformó mi forma de entender la inteligencia artificial aplicada al soporte: construí AutoSupport, un sistema de soporte multiagente que no se limita a conversar sino que triagea y resuelve tickets mediante agentes especializados. Este aprendizaje es especialmente relevante para empresas que buscan potenciar sus procesos con IA para empresas y agentes IA en entornos productivos.

La idea clave fue pasar de un agente monolítico a un equipo coordinado. Al principio pensé en un Agente Dios que lo supiera todo, pero pronto descubrí que eso provoca confusión, alucinaciones y respuestas fuera de contexto. En su lugar adopté el patrón Orchestrator, donde un agente de triage actúa como recepcionista y deriva a especialistas: Billing Specialist para facturación y pagos, Technical Specialist para errores de API y bugs, y Account Specialist para accesos y contraseñas. Esa arquitectura refleja cómo operan equipos reales y mejora la confiabilidad.

Para la implementación usé la librería google-adk y construí lógica alrededor del modelo LLM. No delegué toda la toma de decisiones al modelo: combiné comprensión del lenguaje con una capa de enrutamiento basada en palabras clave y reglas en Python para asegurar que los tickets llegaran al especialista correcto. Ejemplo de lógica de enrutado: billing_keywords = [billing, payment, refund, charge, invoice] technical_keywords = [api, error, technical, bug, 401, 403] account_keywords = [account, login, password, access, security] Esta aproximación híbrida redujo errores de enrutado frente a confiar únicamente en el LLM.

En las pruebas AutoSupport resolvió casos reales: una incidencia con 401 en llamadas API fue correctamente derivada al especialista técnico que propuso comprobaciones sobre claves y cabeceras; un cobro duplicado fue gestionado por el especialista de facturación con un tono empático. También encontré limitaciones: el simple emparejamiento por palabras clave puede fallar en frases ambiguas, por ejemplo cuando aparece la palabra error en un contexto de acceso. Para la versión 2 planeo integrar un enrutador semántico con embeddings para mayor robustez.

De la práctica extraje aprendizajes aplicables a proyectos empresariales: sin herramientas un agente es solo un asistente conversacional; dar acceso controlado a fuentes externas como búsquedas o bases de conocimiento multiplica la utilidad. La gestión del estado y del contexto es crítica para no consumir tokens innecesarios; técnicas como la compactación de contexto permiten mantener historial relevante. Además, la observabilidad y el registro de decisiones son imprescindibles para evaluar y mejorar la precisión: hay que medir por qué un agente decidió derivar un ticket y con qué nivel de confianza.

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Próximos pasos para AutoSupport incluyen desplegar en Vertex AI, añadir Human in the Loop cuando la confianza sea baja y afinar la estrategia de herramientas externas y resumen de contexto. Si buscas implementar agentes IA que realmente actúen, reduzcan trabajo manual y mejoren la experiencia de usuario, en Q2BSTUDIO podemos acompañarte desde la consultoría hasta la puesta en producción, integrando inteligencia de negocio y Power BI para que las métricas del soporte sean accionables y visibles.

AutoSupport fue una prueba de concepto que confirmó una idea simple y poderosa: los sistemas agenticos bien diseñados no sustituyen equipos humanos sino que los potencian. Para empresas que necesitan acelerar transformación digital y automatización de procesos, combinar agentes IA con buenas prácticas de desarrollo de software y seguridad es la ruta más eficaz.