Cómo crear agentes de IA en Python: el caso de Andrade Gutierrez + BotCity
Descubra cómo Andrade Gutierrez revolucionó sus operaciones con la automatización de procesos con agentes de inteligencia artificial (APA) y la plataforma BotCity, lo que permitió ahorrar más de 300 000 horas y liberar más de 90 FTE al mes.
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Con más de 230 automatizaciones Andrade Gutiérrez, que ya estaba en producción, necesitaba ir más allá de la ejecución mecánica y añadir inteligencia que aprendiera de las excepciones y generara información instantánea sin perder el control de la gobernanza. El CoE de Hyperautomation encontró en BotCity la plataforma ideal para crear y orquestar agentes de inteligencia artificial que complementen estas automatizaciones.
Un ejemplo notable: una automatización centrada en la gobernanza del propio CoE que analiza el código y genera documentación. Se produjeron 250 SDD en solo 15 segundos cada uno, en comparación con las 2 horas requeridas anteriormente.
»La APA no reemplaza a la RPA, sino que la amplía y complementa. Es un nuevo paradigma para repensar la forma en que automatizamos el conocimiento y la toma de decisiones».
Pieter Voloshyn, gerente de TI de Andrade Gutierrez y líder del proyecto
RPA frente a APA: una nueva generación de automatizaciones
Incluso con un sólido entorno de RPA ya en funcionamiento, Andrade Gutiérrez necesitaba automatizaciones que erudita y reaccionó a los cambios diarios en los negocios. Creando Agentes de IA en Python en la plataforma BotCity, las automatizaciones comenzaron a:
- Adáptese en tiempo real: cuando la regla cambia, el flujo se ajusta sin requerir necesariamente una reescritura extensa del código.
- Consume datos no estructurados: Los LLM son excelentes para trabajar con datos no estructurados, como archivos PDF, imágenes y correos electrónicos.
- Entregue rápidamente: la creación de prototipos de un agente funcional pasa de la ideación a la validación en unas pocas horas, en comparación con los días de la RPA tradicional.
- Excepciones de cobertura: el uso de validaciones de LLM y Python aumenta el alcance de las automatizaciones y reduce las interrupciones que antes requerían la intervención humana.
Cómo funciona un agente de IA en Python
La base de APA son los agentes de IA, que son componentes de software autónomos capaces de analizar el entorno, tomar decisiones estratégicas para alcanzar los objetivos y ejecutar las acciones necesarias, todo ello con un alto grado de independencia y adaptabilidad.
Su arquitectura combina:
Motor de razonamiento (LLMs) como OpenAI, Anthropic y Gemini AI para elaborar estrategias y actuar.
Planificación guiados por indicaciones y técnicas como Chain of Thought y ReAct.
Memoria a corto y largo plazo para almacenar y reutilizar la información.
Herramientas que permiten la interacción con sistemas, API, RPA y bases de datos.
Conocimientos base para expandir el contexto a través de RAG.
Barandas para la seguridad y el cumplimiento.
Arquitectura multiagente aplicada en Andrade Gutierrez
To tackle the challenges of complex processes, Andrade Gutierrez leveraged BotCity to implement multi-agent architectures.
This means that instead of a single automation, multiple AI agents work together towards a larger goal.
How does this work in practice for Andrade Gutierrez? A real example is the creation of SDDs (Solution Design Documents). Instead of a single overloaded agent, BotCity enabled Andrade Gutierrez to create a multi-agent system for this task.
Each agent has a specific function, such as: inspecting code, describing automation, listing components, mapping requirements, designing flows, generating summaries, and composing the final document.
Ejecución nativa de Python: Ideal para cualquier lógica definida por los agentes, con integración con los LLM (¡incluidos los locales!) , API y scripts complejos.
No depende de estructuras rígidas: Proporciona total libertad para el modelado y la orquestación.
Compatible con varios marcos: Se integra fácilmente con LangGraph, CrewAI, PydanticAI, OpenAI SDK y Semantic Kernel.
Ejecución en múltiples entornos: Admite la ejecución local, en servidores, en la nube, en máquinas virtuales y en contenedores.
Interoperabilidad con varios sistemas: Se conecta a SAP, Web, Windows, API, bases de datos, archivos y más de 500 000 bibliotecas de código abierto.
Casos de aplicación reales en Andrade Gutierrez
Andrade Gutiérrez ya está cosechando los beneficios de la APA en varias áreas, lo que demuestra el potencial transformador de esta tecnología.
Caso #1: Creación de SDD (documento de diseño de la solución)
- Objetivo: Automatice la creación de SDD basándose en el código fuente de la automatización.
- Cómo se hizo: Agentes creados con LangGraph. El proceso implica
código de inspección,describa la automatización,describir los componentes,describa los requisitos,flujo de diseño,generate_sumario_ejecutivo, ygenerar_sdd.
Resultado:
- Tiempo promedio reducido de De 2 horas a solo 15 segundos.
- +250 documentos generados automáticamente.
Caso #2: Análisis de integración para SAP HCM
- Objetivo: Mapee las integraciones de SQL con el sistema de nómina para la migración previa de SAP HCM.
- Cómo se hizo: Agentes creados con LangGraph. El flujo incluye
código de inspección,extract_sql_commands,describe_sql_commands, ygenerar_informe.
Resultado:
- Análisis completo completado en ~10 minutos, una tarea que antes era manual y extensa.
Próximos pasos
Andrade Gutiérrez está ampliando la aplicación de agentes inteligentes a nuevas áreas:
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Procesamiento de facturas de telecomunicaciones con validaciones automáticas de reglas y comentarios sobre inconsistencias.
Identificación de los responsables de la firma digital documentos, interpretación de metadatos con validación contextual.
La experiencia de Andrade Gutierrez demuestra que con BotCity es posible crear y desplegar agentes de IA escritos en Python en poco tiempo, manteniendo control total sobre el control de versiones, la auditoría y los permisos.
Esto acelera la entrega de valor, reduce las fallas operativas y garantiza la gobernanza desde el primer compromiso hasta la operación escalada.