TAOM AI Agents™
Siete especialistas en lugar de un todoterreno.
En lugar de un asistente general para cada tarea, en TAOM trabajan agentes especializados con responsabilidad definida : cada uno en el nivel que abarca y todos en el mismo contexto empresarial.
- Especializados
- Contexto común
- Las personas deciden
Basta el lenguaje del negocio
Explicar, no escribir prompts
Quien conoce un proceso lo describe bien por sí mismo: con frases completas, no con instrucciones a una máquina.
«Un cliente hace un pedido. Ventas comprueba la disponibilidad. Si el producto no está en stock, la necesidad pasa a producción. Antes del envío, calidad revisa el producto terminado.»
De estas cuatro frases el agente extrae estructura:
- Actividades
- Roles
- Decisiones
- Sistemas
- Objetos de negocio
- Requisitos
- Dependencias
Nadie tiene que aprender BPMN antes. El lenguaje hablado, las notas de taller y las instrucciones de trabajo también son entradas válidas.
Los siete agentes
Nadie tiene que saberlo todo
Cada agente trabaja en un nivel concreto: el diagrama, la forma individual, la fase, el proceso completo o la persona que está delante.
Process Agent
Construye la estructura del modelo: roles, sistemas, transacciones, entradas y salidas, riesgos, controles, indicadores.
Application Agent
Establece la relación con la aplicación: paso ↔ sistema ↔ transacción concreta. Neutral respecto a fabricantes mientras no se apruebe expresamente un proveedor.
Quality Agent
Por paso: requisitos, riesgos, controles, pruebas, evidencias, aprobaciones. Además vela por la neutralidad, así que no valora proveedores. Las pruebas en sí se ejecutan en verificación y prueba.
Knowledge Agent
Encuentra y ordena conocimiento de documentación, decisiones, especificaciones y experiencias, por ejemplo de Confluence o SharePoint.
Delivery Agent
Traduce necesidades del negocio en epics, historias de usuario, tareas, especificaciones funcionales, objetos de prueba, dependencias y entregables.
Collaboration Agent
Lee reuniones, actas y mensajes y traslada decisiones confirmadas, tareas, riesgos y puntos abiertos a los sistemas de destino.
Learning Agent
Adapta explicaciones, guías y contenidos de aprendizaje al rol, los conocimientos previos y la situación de trabajo.
Orquestados, no apilados
El Process Agent no tiene que hacer el trabajo del Delivery Agent, y el Delivery Agent no tiene que convertirse en experto en SAP. Todos aportan al mismo contexto.
Asignación
No todos necesitan todos
Qué agentes trabajan depende del rol en la herramienta: se ajusta en el panel de administración, no se negocia por persona.
Contexto en lugar de prompt
Mejor entorno, mejores respuestas
Un asistente general empieza en una línea de entrada. Un agente en la empresa debería saber más antes de empezar. TAOM puede darle:
- Proceso
- Jerarquía de procesos
- Rol
- Sistema
- Requisito
- Descripción funcional
- Fase del proceso
- Clasificación
- Objeto WRICEF
- Datos de gobernanza
- Referencia de conocimiento
- Datos de entrega
Así un agente trabaja en el contexto de la organización en lugar de tratar cada petición como una conversación aislada.
Responsabilidad
El agente propone, la persona responde
Preguntas en lugar de invenciones
Si una descripción es ambigua (por ejemplo, varios flujos independientes sin relación visible), el agente no sigue construyendo por suposición. Hace una pregunta con opciones de respuesta concretas.
Pregunta y respuesta quedan legibles en el historial. Así se puede saber después sobre qué base se creó un modelo.
Usted decide cuánto se espera
En el panel de administración hay un tiempo de espera. Si el campo queda vacío, el editor espera la respuesta indefinidamente: la decisión sigue expresamente en manos de las personas.
Un número significa: pasado ese tiempo, el agente sigue construyendo. Es configurable a propósito y no es el valor predeterminado.
Del asistente a la plantilla
Seis datos convierten a un ayudante en un rol
Un asistente ayuda a una persona. Una plantilla de IA sostiene el trabajo de la organización; para ello cada agente necesita los mismos datos que tendría un puesto.
Empezar
Con un proceso y un agente
Describa cómo funciona el flujo. Déjelo estructurarlo. Mire el resultado. Y solo después añada más agentes, fuentes de conocimiento y contexto.
Diferencia
Qué distingue a un agente de una ventana de chat
«IA en la herramienta» suele significar hoy un campo de entrada que responde a todo. Un agente de TAOM es otra cosa: tiene un puesto en la operación, no solo un campo de texto.
Un copiloto
Responde a lo que se le pregunta. Sin rol, sin responsabilidad, sin límites: lo que puede hacer lo decide el prompt.
Un agente de TAOM
Tiene un Rol, una tarea, un ámbito de conocimiento, Herramientas, atribuciones y aprobación humanadonde importa.
Por eso siete agentes en lugar de un todoterreno: quien puede hacerlo todo no es controlable. Y lo que genera un agente queda marcado en el elemento: legible, no solo afirmado.
En el framework TAOM: MGT-08 : la metodología detrás de esta función.
De dónde obtienen los agentes su contexto
Los agentes no trabajan en el vacío: los modelos guardados forman una biblioteca de roles, actividades y áreas recurrentes, incluido el estilo con el que modela esta empresa.