Leer y resumir
Documentos largos, hilos de correo y adjuntos se convierten en un resumen corto y fácil de verificar, 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, pero nunca responden por un proceso real. Esa es la diferencia 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 a los que se accede con permisos y DataPacks, nunca extraídos por fuera.
- Aprobación Las acciones sensibles esperan a un aprobador designado.
- Responsabilidad El flujo tiene un dueño, un SLA, un plan de contingencia 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 quitándole a tu equipo el trabajo manual que queda entre los sistemas: leer, consolidar, dar seguimiento y redactar. Las personas conservan el criterio; el agente se encarga de lo repetitivo.
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 el grado de autonomía que admite con seguridad. El trabajo de bajo riesgo corre solo; todo lo sensible espera a una persona. El límite lo 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 se convierta en retrabajo. La decisión sigue siendo de una persona.
Enviar un recordatorio
Automático, según políticaElimina el seguimiento manual sin que nadie tenga que estar encima.
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 designada.
Escribir en el sistema de registro
Humano o política explícitaUna acción sensible necesita un control deliberado y acotado.
La persona 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 todos los detalles de seguridadActivo por defecto
Preguntas frecuentes
Lo que los equipos preguntan sobre los agentes
¿En qué se diferencia de ChatGPT o Copilot?
Esas herramientas ayudan a una persona en una tarea. Un agente de Mogno opera dentro de un proceso, con datos, permisos, aprobaciones y un registro. Por eso su trabajo es auditable y forma parte de la operación, no es 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 en acciones de bajo riesgo. Todo lo que implica riesgo financiero, legal o de datos se detiene y espera a un aprobador designado. Tú defines el límite por acción y por espacio de trabajo.
¿Qué datos puede ver un agente?
Solo lo que se le habilitó, a través de DataPacks acotados al flujo. Los agentes no recorren libremente tus sistemas; acceden a datos definidos dentro de un tenant.
¿Nuestras credenciales entran al modelo?
No. Las credenciales se usan 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.
¿Los agentes quedan atados a un solo modelo de IA?
No. Los agentes corren sobre la capa de control de la plataforma, que trabaja con modelos de más de un proveedor de IA. Cada agente usa el modelo que mejor encaja con su tarea, y tus flujos no dependen de un solo proveedor.
Empezar
Pon un agente a trabajar donde está el trabajo manual.
Elige un proceso cargado de lectura, seguimiento y copia, y mira a un agente operar dentro de él, gobernado desde la primera ejecución.