Leer y resumir
Documentos largos, hilos y adjuntos se vuelven un resumen corto y verificable, para decidir más rápido.
Agentes de IA
IA que trabaja dentro del proceso, no al lado
Un agente de Mogno no es una ventana de chat. Es un participante gobernado del flujo, con un objetivo, datos acotados, permisos y un registro. Lee, compara y hace seguimiento, y se detiene para que una persona decida cuando hay riesgo.
Cada agente corre dentro de un flujo que tu TI puede ver, acotar y auditar.
Por qué es diferente
Ya viste demos de IA. Esta corre en producción.
Las herramientas sueltas y los copilotos ayudan a una persona en una tarea. Nunca cargan la responsabilidad de un proceso real. Esta es la distancia entre un prompt y un agente que opera.
Un prompt suelto
Un agente de Mogno
- Un prompt escrito en un chat.
- Una respuesta sin rastro.
- Datos copiados y pegados a mano.
- Sin política de aprobación.
- Sin responsabilidad operativa.
- Definición Un agente con objetivo, entradas, salidas, permisos y un registro.
- Registro Una ejecución estructurada con autor, hora, contexto y resultado.
- Datos Datos accedidos por grants y DataPacks, nunca raspados.
- Aprobación Las acciones sensibles esperan a un aprobador nombrado.
- Responsabilidad El flujo tiene un dueño, un SLA, un fallback y un informe de valor.
Qué hacen los agentes
El trabajo invisible que los agentes le quitan a tu equipo
Los agentes se ganan su lugar quitando el trabajo manual que vive entre los sistemas: leer, consolidar, perseguir y redactar. Las personas conservan el criterio; el agente despeja la repetición.
Convertir documentos en datos
Los campos se extraen de los archivos al DataPack, con validación en los que importan.
Comparar y señalar
Propuestas, versiones y registros se cruzan, y las inconsistencias aparecen antes de volverse retrabajo.
Hacer seguimiento y redactar
Los recordatorios salen según la política, y se preparan primeros borradores de respuestas o dictámenes para que una persona revise.
Autonomía gobernada
Tú decides hasta dónde llega el agente
La autonomía no es todo o nada. Cada acción recibe la independencia que puede cargar con seguridad. El trabajo de bajo riesgo corre solo; cualquier cosa sensible espera a una persona. La línea la define la política, no el modelo.
El agente actúa
Resumir un documento
AutomáticoReduce el tiempo de lectura y ayuda al usuario a decidir antes.
Extraer campos
Automático, validadoConvierte un documento en dato operativo, con controles en los campos críticos.
Señalar una inconsistencia
Automático, sin decisión finalEncuentra el riesgo temprano, antes de que sea retrabajo. Una persona igual decide.
Enviar un recordatorio
Automático, según políticaDespeja el seguimiento manual sin que nadie tenga que perseguirlo.
Preparar un dictamen
Borrador para revisarAcelera el análisis sin tercerizar el criterio.
Aprobar una compra, un pago o un contrato
Siempre humanoLa gobernanza mantiene la responsabilidad y la auditoría en una persona nombrada.
Escribir en un sistema de registro
Humano o política explícitaUna acción sensible necesita un control deliberado y acotado.
El humano decide
Cómo se mantiene seguro
Cada agente corre bajo los mismos controles
Un agente es tan seguro como la plataforma a su alrededor. En Mogno, los agentes comparten un mismo modelo de gobernanza con apps, flujos y datos, para que ninguno corra fuera de él.
Ver la historia completa de seguridadActivo por defecto
Preguntas frecuentes
Lo que los equipos preguntan sobre los agentes
¿En qué se diferencia de ChatGPT o Copilot?
Esos ayudan a una persona con una tarea. Un agente de Mogno opera dentro de un proceso, con datos, permisos, aprobaciones y un registro, así su trabajo es auditable y parte de la operación, no una conversación aparte.
La IA se equivoca. ¿Cómo lo controlan?
Justamente por eso los agentes no deciden acciones sensibles por su cuenta. Resumen, clasifican, comparan y preparan; una persona aprueba donde hay riesgo, y cada paso queda registrado.
¿Un agente puede actuar de forma totalmente autónoma?
Solo donde la política lo permite, y solo para acciones de bajo riesgo. Cualquier cosa con riesgo de dinero, legal o de datos se detiene para un aprobador nombrado. Tú fijas la línea por acción y por espacio de trabajo.
¿Qué datos puede ver un agente?
Solo lo que su grant permite, a través de DataPacks acotados al flujo. Los agentes no recorren tus sistemas; acceden a datos definidos dentro de un tenant.
¿Nuestras credenciales entran al modelo?
No. Las credenciales se resuelven del lado del servidor en tiempo de ejecución y nunca entran en el contexto de razonamiento del agente ni en el código de la app.
¿Podemos usar nuestro propio proveedor y modelos de IA?
Sí. Los agentes corren sobre el plano de control de la plataforma, y el proveedor del modelo sigue siendo tu elección, sin atar tus flujos a él.
Empezar
Pon un agente a trabajar donde está el trabajo manual.
Elige un proceso hundido en lectura, seguimiento y copia, y mira a un agente operar dentro de él, gobernado desde la primera corrida.