Agentes de IA que ya conocen los documentos de tu empresa
Los agentes de IA de AIDA trabajan sobre documentos que AIDA ya ha clasificado, leído y vinculado entre sí. Por eso pueden buscar en todo el archivo, calcular totales exactos en lugar de estimarlos y seguir los vínculos entre contratos, facturas y pagos. Se crean con Actio, la arquitectura agéntica de AIDA, describiendo en lenguaje natural el trabajo que hay que hacer, sin escribir código.
Piensa en quien tiene que valorar una cartera de préstamos dudosos (NPL, non-performing loans). Para cada posición hay contratos de financiación, garantías, tasaciones, actos judiciales y extractos bancarios: cientos de documentos incluso para unos pocos expedientes. Los carga en un asistente de IA genérico y le pide el valor total de las garantías. La respuesta llega en pocos segundos y está bien redactada, pero se basa en los documentos y los fragmentos que el asistente ha leído para esa pregunta, y la respuesta no deja ver qué se ha quedado fuera.
Es una objeción que oímos a menudo: «eso ya lo hago con Copilot, o con ChatGPT». Entender dónde divergen las dos cosas es también la forma más rápida de entender cómo está construida la arquitectura agéntica de AIDA.
¿Qué es una arquitectura agéntica?
Una arquitectura agéntica es la forma en que se organizan los agentes de IA de un sistema: con qué datos trabajan, cómo se reparten las tareas, cuándo se ponen en marcha y quién controla el resultado. Un agente de IA es un software que recibe un objetivo, planifica los pasos para alcanzarlo, usa las herramientas que tiene a su disposición y verifica lo que ha obtenido, en lugar de limitarse a responder a una pregunta.
En los procesos documentales importa sobre todo el punto de partida del agente. Si trabaja sobre documentos ya clasificados, con los campos extraídos y los vínculos entre un documento y otro, razona sobre los hechos de la empresa. Si recibe archivos en bruto, primero tiene que buscar dentro de ellos, y de esa búsqueda depende todo lo demás. Los fundamentos se explican en nuestra introducción a la IA agéntica.
¿Puedo hacer lo mismo con Copilot, ChatGPT o Claude?
Con pocos documentos sí; con un archivo empresarial, no. Microsoft 365 Copilot, ChatGPT y Claude son asistentes genéricos, pensados para trabajar con los archivos subidos o conectados a la conversación: para cada pregunta leen una parte limitada de los documentos, buscan en el texto en lugar de consultar datos y no conocen el historial de los documentos ni sus vínculos.
Para cada pregunta leen pocos documentos
Todo asistente genérico tiene un límite en la cantidad de texto que puede tener en cuenta a la vez: la ventana de contexto. Por encima de ese límite, busca los fragmentos más parecidos a la pregunta y responde solo a partir de ellos. Este enfoque se llama RAG (retrieval-augmented generation, generación aumentada por recuperación), y las páginas oficiales indican sus límites (octubre de 2026):
- Microsoft 365 Copilot: cuando se hace referencia a un sitio de SharePoint, acepta como máximo diez archivos o páginas de ese sitio;
- Copilot Studio, la herramienta de Microsoft para crear agentes: para cada respuesta usa los tres primeros resultados de cada fuente;
- ChatGPT: un proyecto acepta de 5 a 40 archivos según el plan, y de los documentos largos una parte entra en el contexto mientras que el resto se busca en un índice;
- Claude: acepta hasta 20 archivos por chat, y cuando los archivos de un proyecto superan la ventana de contexto recupera solo la información más relevante para la pregunta.
La propia Microsoft escribe que el RAG funciona mejor para preguntas concretas que para el análisis en profundidad de documentos, y que no está pensado para comparar documentos completos ni verificar su conformidad. Incluso un documento que cabe entero en el contexto no se lee de manera uniforme: Copilot a veces se centra solo en el principio, el estudio Lost in the Middle midió que los modelos de lenguaje aprovechan peor la información situada en mitad de un texto largo, y una investigación de Chroma sobre 18 modelos observó que la fiabilidad disminuye a medida que aumenta la longitud de la entrada.
Buscan en el texto, no en los datos de la empresa
Un asistente genérico encuentra los fragmentos que se parecen a la pregunta. No sabe que un archivo es una factura y otro un contrato, qué campos contienen ni cómo se relacionan. Por eso Copilot Studio no sabe decir cuántos archivos hay en una carpeta ni filtrarlos por una propiedad, y sobre las hojas de Excel tomadas de SharePoint, Microsoft advierte que las respuestas a preguntas analíticas podrían no ser óptimas.
En AIDA cada documento ya está clasificado según su tipo, con los datos extraídos. Y la búsqueda de los agentes no se queda en el texto o en las propiedades extraídas: sigue las relaciones entre documentos, la cadena que une un contrato con los pedidos, las facturas y los pagos. Así encuentra los documentos como los buscaría alguien que trabaja en la empresa, partiendo de la pregunta de negocio: «¿ACME ha pagado todas las facturas vinculadas al contrato del trimestre pasado?».
Además, los totales y los recuentos no son estimaciones del modelo de lenguaje. AIDA los calcula de forma matemática y precisa sobre todos los documentos encontrados en el archivo, sin límite de número.
Las lagunas no se ven
El riesgo más serio es una respuesta que parece completa y no lo es. Copilot Studio, por ejemplo, indexa como máximo 1.000 archivos por cada carpeta de SharePoint u OneDrive conectada: los archivos que sobran no se procesan, y el sistema no indica cuáles se han quedado fuera. Los documentos con etiqueta de confidencialidad o protegidos con contraseña aparecen como listos pero no generan respuestas, y los archivos cargados desde SharePoint y OneDrive se actualizan cada 4 a 6 horas.
Los agentes de IA de AIDA trabajan directamente sobre el archivo, sin copias que sincronizar. El espacio de archivo es ilimitado en todos los planes, así que los documentos de años anteriores siguen a disposición de los agentes igual que los de hoy.
Los huecos los rellena el modelo
Cuando falta un dato o aparece dos veces, un modelo de lenguaje no se detiene: completa la respuesta con lo que le parece plausible. Les pasa incluso a los modelos más avanzados. Una investigación de OpenAI explica que los modelos de lenguaje, cuando no están seguros, intentan adivinar en lugar de admitir la incertidumbre, y que estas alucinaciones persisten incluso en los sistemas más recientes. La tarea de rellenar los huecos no se puede delegar en un modelo: el contexto que recibe ya tiene que ser correcto y estar certificado.
En AIDA los agentes parten de un contexto así. La detección de duplicados reconoce los documentos repetidos por el contenido del texto o por los datos extraídos y los señala. Si la empresa lo elige, AIDA también bloquea su validación: el duplicado no entra en el archivo, así que no acaba en las estadísticas ni en el contexto de los agentes, y una factura que llega dos veces no cuenta dos veces en un total. La Visión general, el panel de control de AIDA, convierte los datos extraídos en gráficos, estadísticas e indicadores de business intelligence que se actualizan en tiempo real con cada nuevo documento. Los agentes usan esas cifras, las mismas que ve el equipo, en lugar de reconstruirlas a partir del texto.
No conocen el historial de los documentos
Para un asistente genérico, un archivo es un texto. En AIDA cada documento tiene un historial de eventos: pagos, aprobaciones, cambios de estado, notas manuales. Los agentes lo leen, así que saben que una factura está en disputa o que un contrato se aprobó ayer, y pueden partir precisamente de ese evento.
| Qué cambia | Asistente de IA genérico | Agentes de IA de AIDA |
|---|---|---|
| Documentos considerados | Los subidos o los fragmentos más parecidos a la pregunta | Todos los documentos del archivo encontrados por la búsqueda |
| Cómo encuentra los documentos | Similitud con el texto de la pregunta | Tipos de documento, datos extraídos y relaciones entre documentos |
| Totales y recuentos | Dependen de los fragmentos leídos o de una hoja preparada a mano | Calculados de forma matemática sobre todos los resultados |
| Historial del documento | Solo el contenido del archivo | Historial de eventos: pagos, aprobaciones, estados, notas |
| Cobertura del archivo | Límites de archivos por chat, proyecto o fuente | Todo el archivo, con espacio ilimitado en cada plan |
| Datos que faltan o duplicados | El modelo completa la respuesta con lo que parece plausible | Duplicados señalados y, si se elige, bloqueados antes del archivo; estadísticas de la Visión general en tiempo real |
¿Cómo está construida la arquitectura agéntica de AIDA?
Tiene dos niveles: abajo, el Intelligent Document Processing (IDP), que clasifica los documentos y extrae los datos; arriba, los agentes especializados de Actio, que razonan sobre esos datos. En medio, las relaciones, el historial de eventos, el control de duplicados y la Visión general dan a los agentes un contexto de la empresa correcto y certificado.
| Nivel | Qué hace |
|---|---|
| IDP | Reconoce el tipo de cada documento y extrae los datos, con precisión desde el primer día y sin entrenamiento |
| Relaciones e historial de eventos | Vinculan contratos, pedidos, facturas y pagos en un knowledge graph y registran aprobaciones, pagos y cambios de estado |
| Duplicados y Visión general | Señalan los documentos repetidos, con la posibilidad de bloquear su archivo, y convierten los datos extraídos en gráficos y estadísticas actualizados en tiempo real, que los agentes usan como contexto |
| Actio | Agentes especializados que razonan sobre los datos y generan los resultados; un Actio coordinador reparte el trabajo entre los demás |
| AIDA GPT | El chat del equipo, que conoce cada Actio y pasa cada petición al adecuado |
Cada agente hereda lo que AIDA ya sabe de tus documentos. No hace falta explicarle los tipos de documento, los nombres de los campos ni dónde se esconden las excepciones, y no hay que construir un pipeline de datos paralelo. Quien usa AIDA GPT hace la petición en el chat y obtiene el trabajo terminado.
¿Cómo se crea un agente de IA con Actio?
Con un chat guiado, en lenguaje natural y sin código. El asistente de configuración hace las preguntas y tú respondes en términos de negocio:
- describes qué debe hacer el agente, por ejemplo «revisa cada contrato de suministro entrante y señala los que no tengan cláusula de rescisión»;
- eliges los tipos de documento con los que trabaja, por ejemplo Contratos de proveedores;
- confirmas el nombre, la descripción y las instrucciones que propone el asistente;
- si hace falta, defines un tono de voz, por ejemplo formal para los correos a clientes, y limitas las herramientas y las acciones que puede usar el agente.
AIDA puede sugerir cómo mejorar las instrucciones y muestra una vista previa de los cambios antes de guardarlos. Cada Actio puede tener varias versiones, así que puedes probar un cambio sin perder la que funciona. La configuración sigue siendo texto sencillo: cualquiera del equipo puede actualizarla cuando cambia el proceso.
Para los trabajos más grandes, un Actio coordinador identifica los documentos, pasa cada uno al especialista adecuado y combina los resultados. AIDA GPT conoce automáticamente cada Actio creado por el equipo, así que basta con pedirlo en el chat.
¿Cuándo entra en acción un agente de IA?
Cuando alguien lo llama en el chat, a una hora programada o cuando ocurre algo con un documento:
- en el chat, a petición de cualquier persona del equipo;
- de forma programada, por ejemplo cada mañana a las 9 para el resumen de cobros;
- ante un evento documental, por ejemplo cuando se aprueba un contrato, se archiva una factura o se cierra un expediente.
Cada ejecución en segundo plano deja una notificación vinculada al chat, con la conversación completa, los documentos consultados y los resultados generados. También se ve cuánto ha durado la tarea y cómo se han buscado los documentos.
¿Quién controla el trabajo de los agentes de IA?
Las personas. En AIDA la supervisión humana (human in the loop) es la regla: por defecto, ningún correo electrónico, solicitud de pago o mensaje sale de la plataforma sin la confirmación de alguien del equipo.
Los borradores se abren en un canvas editable, donde se revisan, se corrigen y se confirman. Cuando un flujo está probado y la empresa lo solicita, se puede activar el envío automático: es una decisión explícita, no el punto de partida.
Para los trabajos largos existe el Plan Mode. En cuanto una petición afecta a tres o más elementos, AIDA GPT muestra un plan en pantalla, actualiza cada elemento en tiempo real con un enlace al documento de origen y deja al equipo la posibilidad de cambiar de rumbo, saltarse un elemento o cerrar el plan antes de tiempo. La memoria persistente conserva las correcciones del equipo, por ejemplo «ACME paga a 60 días», de modo que la misma pregunta sobre los mismos datos lleva con el tiempo a la misma respuesta correcta.
Los resultados llegan listos para usar y fáciles de verificar: tablas descargables en Excel, gráficos en el chat, borradores de correos y de solicitudes de pago.
¿Qué hacen los agentes de IA de AIDA en casos reales?
Trabajan donde hay muchos documentos y reglas complejas. Un cliente del sector legal, por ejemplo, procesa cientos de documentos de posiciones NPL en unos pocos minutos.
En la valoración de carteras NPL, AIDA clasifica documentos de más de cien tipos en expedientes uniformes. Varios Actio especializados extraen fechas, valores de los activos y cláusulas legales, un coordinador evalúa cada posición y un último Actio consolida los resultados en una valoración única, con cada total calculado por la aritmética verificada de AIDA. El resultado son gráficos y tablas en AIDA, un archivo Excel para las partes interesadas y un informe con contexto y recomendaciones.
En la gestión del flujo de caja durante una due diligence, un Actio clasifica los pagos entrantes de más de cien métodos de pago de todo el mundo, escribe a los clientes en su idioma y gestiona sus respuestas, y después asocia cada pago al documento fiscal y lo concilia con la factura. Un coordinador genera las estadísticas mensuales, trimestrales y anuales, y un Actio de previsión estima los flujos futuros.
El mismo esquema se aplica a las compras, los siniestros, las auditorías de cumplimiento y el alta de proveedores: a cualquier trabajo recurrente que abarque varios tipos de documento.
Preguntas frecuentes
¿Los agentes de IA de AIDA envían correos por sí solos?
No por defecto. Los correos, los mensajes y las solicitudes de pago se abren como borradores que una persona del equipo revisa y confirma. Si se solicita, se puede activar el envío automático para los flujos ya probados.
¿Cuántos documentos puede analizar un agente de IA de AIDA?
Todos los que la búsqueda encuentra en el archivo, sin límite de número. Los totales y los recuentos se calculan de forma matemática sobre todos los resultados, y el espacio de archivo es ilimitado en cada plan.
¿Hace falta un programador para crear un Actio?
No. Un Actio se crea con un chat guiado, describiendo el trabajo en lenguaje natural, y su configuración sigue siendo texto sencillo que cualquiera del equipo puede modificar.
¿Qué diferencia hay entre AIDA GPT y Actio?
AIDA GPT es el chat con el que el equipo hace preguntas y encarga trabajos. Actio es la arquitectura agéntica que ejecuta esos trabajos con agentes especializados, también en segundo plano, de forma programada o ante eventos documentales.
¿AIDA funciona junto con Microsoft 365?
Sí. AIDA se integra con SharePoint y OneDrive y añade a sus documentos el procesamiento automático y el archivo estructurado, como se explica en el artículo sobre las integraciones de Microsoft SharePoint y OneDrive con AIDA.
Para ver los agentes de IA de AIDA en acción con tus documentos, reserva una demo y trae un proceso que quieras automatizar.
