Dapti vol automatitzar l’empresa amb un sol prompt: què promet i què cal controlar
L’agent de Dapta crea fluxos, agents i informes amb llenguatge natural. Analitzem els casos d’ús, les afirmacions comercials i els controls que exigeix una implantació segura.
Dapta presenta Dapti com un agent autònom capaç d’entendre una empresa, crear agents de veu i text, construir automatitzacions i analitzar converses a partir de llenguatge natural. El vídeo explica bé el problema que vol resoldre, però és una peça corporativa: els beneficis, les hores estalviades i els casos de clients són afirmacions de la mateixa empresa, no una avaluació independent.
La proposta és ambiciosa. La pregunta no és només si un agent pot generar un flux, sinó si pot fer-ho amb permisos limitats, dades ben separades, resultats mesurables i una pista d’auditoria.
L’origen: automatitzar una reunió setmanal
Al minut 1:16, l’equip recorda un client que prestava serveis d’internet. Cada setmana una persona consultava la base de dades, revisava resultats i preparava informació per a una reunió. La primera idea va ser permetre preguntes en llenguatge natural i automatitzar la consulta i els insights.
És un bon punt de partida perquè el procés ja existia i tenia entrades, freqüència i sortida conegudes. Abans de construir un agent, es pot mesurar:
- quantes hores consumeix la preparació manual;
- quines consultes es repeteixen;
- quins errors són acceptables;
- quina evidència necessita cada conclusió;
- qui revisa l’informe abans de prendre una decisió.
Un flux estable i repetitiu és més fàcil d’avaluar que l’objectiu genèric «entén tota l’empresa».
De copilota a agent que executa
Dapti havia començat com un assistent que suggeria respostes. El producte que descriu el vídeo pretén anar més lluny: crear configuracions, integrar dades, analitzar trucades i executar passos per arribar a un objectiu.
La diferència és important. Un copilot produeix una recomanació que una persona decideix aplicar. Un agent pot triar una eina i modificar un sistema. Com més autonomia té, més necessita:
- identitat pròpia i permisos mínims;
- entorns de prova abans de producció;
- confirmació per a accions externes o irreversibles;
- límits de temps, cost, intents i profunditat;
- registre de cada eina, dada i decisió;
- possibilitat d’aturar i revertir.
OWASP anomena «agència excessiva» el risc d’oferir massa funcions, permisos o autonomia. Un agent de vendes que només ha de resumir correus no necessita poder esborrar-los; un analista de trucades no hauria de canviar una campanya sense aprovació.
El repte tècnic és separar contextos
Al minut 1:38, un membre de l’equip explica que inicialment utilitzaven LangChain i Python, i que un dels reptes era evitar que el context d’una àrea contaminés una altra. Una petició per crear un agent de veu no hauria de barrejar instruccions d’un agent de text ni dades d’un altre client.
Aquesta separació és el nucli de la seguretat multiempresa. Cal segmentar:
- organització, equip, usuari i projecte;
- dades brutes, resums i memòria persistent;
- credencials de cada integració;
- índexs de cerca i vectors;
- registres i còpies de seguretat;
- entorns de desenvolupament i producció.
No n’hi ha prou amb dir al model que «no barregi» dades. El control ha d’estar en l’aplicació, la base de dades i l’autorització. Cada consulta ha de portar un àmbit verificat pel servidor.
La memòria també és una superfície d’atac. Un correu, una transcripció o una pàgina externa poden contenir instruccions malicioses que intentin modificar el comportament futur. El contingut recuperat s’ha de tractar com a dada no fiable, no com a ordre de sistema.
Llenguatge natural com a interfície
Al minut 2:14, Dapta defensa que una empresa no tècnica hauria de descriure el resultat sense configurar pantalles complexes. L’agent traduiria la necessitat en fluxos i integracions.
Aquesta interfície redueix la barrera inicial, però pot ocultar decisions importants. «Fes seguiment dels clients inactius» necessita definir què és inactivitat, quins canals es poden usar, quina base legal hi ha, quantes vegades contactar i quan parar.
Una bona experiència pot combinar conversa i estructura:
- l’usuari descriu l’objectiu;
- l’agent proposa un pla i explicita supòsits;
- la interfície mostra fonts, eines, permisos i camps;
- l’usuari aprova una prova amb dades limitades;
- el sistema mesura el resultat abans d’ampliar l’abast.
Eliminar botons no hauria d’eliminar visibilitat.
Com diu que l’utilitza el mateix equip
Al minut 2:57, Dapta enumera tres usos interns: donar feedback sobre reunions, seguir l’estat de cada client i consultar context de diverses empreses. Més endavant afirma que alguns clients processen entre 2.000 i 3.000 trucades mensuals i obtenen en minuts informes que abans requerien hores o dies.
Són hipòtesis de valor plausibles, però per demostrar-les cal comparar:
- temps manual i temps amb agent, inclosa la revisió;
- percentatge de trucades correctament classificades;
- cites que permeten tornar al fragment original;
- falsos positius i omissions;
- decisions o ingressos atribuïbles al sistema;
- cost per trucada i latència;
- satisfacció de l’equip i dels clients.
Un resum pot sonar convincent i perdre una objecció decisiva. Per això cada insight hauria d’enllaçar la transcripció, l’àudio i la regla que l’ha generat.
Crear una estratègia en una hora no és validar-la
Al minut 4:50, l’equip explica que va conversar amb Dapti durant aproximadament una hora i va obtenir una estratègia de vendes, gestió de comptes i expansió.
L’agent pot ordenar idees, detectar buits i proposar experiments. Però una estratègia només es valida quan els clients responen i les mètriques canvien. La sortida hauria d’incloure hipòtesis, evidència, responsable, termini i criteri per abandonar.
Dir que Dapti fa «tasques de cinc persones» és una comparació promocional sense una base publicada al vídeo. Pot substituir hores de recopilació, però continuen existint funcions humanes: definir objectius, negociar, interpretar excepcions, assumir responsabilitat i corregir el sistema.
Un marc mínim abans de desplegar-lo
El NIST proposa gestionar la IA definint usos, límits, costos, supervisió i proves. Aplicat a un agent empresarial, el checklist mínim seria:
- inventari de dades i períodes de conservació;
- consentiment i avís per a trucades gravades;
- control d’accés per rol i client;
- avaluació amb un conjunt representatiu;
- revisió humana proporcional a l’impacte;
- monitoratge de qualitat, cost i deriva;
- resposta a incidents i exportació de registres;
- pla de continuïtat si canvia el model o el proveïdor.
També cal comprovar contracte, ubicació de dades, subprocessadors, xifratge, eliminació i possibilitat d’exportar configuracions. La facilitat d’un prompt no fa desaparèixer governança ni compliment.
En resum
Dapti parteix d’un problema real: massa hores traduint necessitats de negoci a consultes, automatitzacions i configuracions tècniques. El llenguatge natural pot reduir aquesta distància, i l’anàlisi de trucades és un cas d’ús amb volum i retorn potencials.
El vídeo, però, mostra la visió del fabricant. Per convertir-la en una decisió de compra cal una prova controlada amb dades pròpies, mètriques abans i després, permisos mínims i traçabilitat. Un agent empresarial és valuós quan executa feina fiable; si no es pot explicar què ha fet, amb quines dades i sota quina autorització, l’autonomia només trasllada el problema.
Contrast i context
Fonts consultades
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- 03
- 04
Font de treball
Transcripció amb marques de temps
Consulta la transcripció
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Cuando comenzamos a construir DAPT fue muy evidente que teníamos muchos aspectos que nos iban a permitir construir un un producto muy diferenciado. Creo que nosotros teníamos como todos los bloquecitos del Lego, que si uno le mete una capa de agente encima es un producto completamente diferente a todo lo que hay en el mercado. Desde la primera vez que hablé con Nicolás sobre el proyecto, sentí que que esto era un camino que iba a hacer la diferencia. La verdad es que son las prácticas, son tareas para cinco personas, pero DPTI lo puede hacer solo. Es un highperformer. La verdad es que es un high performer en cualquier rango de tu empresa. El proceso de onboarding se está
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volviendo tan tan rápido a través de Dafti que solo con ese tiempo que se están ahorrando en configurar sus agentes a través de esta herramienta, pues ya están pudiendo vender más. La gente quiere agentes en los que pueda confiar y que sean seguros. Creo que el avance depende de nuestro progreso en ese aspecto, pues es fundamental para el producto. DAPTI es nuestro agente autónomo. En nuestra visión de llevarle tecnología a empresas que no son técnicas, uno de los pilares fundamentales es que las mismas empresas puedan hacer esas cosas solos, que no tengan que pagarle un freelancer, a un consultor. La historia de aptica comenzó con un cliente que se encargaba de prestar servicios de internet. vi una problemática. Yo tenía con ellos
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semanalmente una reunión en la que revisábamos los los temas de analítica, los resultados de la semana. Así que pensé, "Oiga, esto se puede automatizar." Mi idea fue por medio del lenguaje natural, le hago preguntas a una inteligencia artificial y que él automáticamente haga lo que yo hacía en la tarea manual, que era consultar la base de datos y sacar los insight necesarios para la reunión. Cuando yo llegué, el equipo estaba usando, creo que era Lchain y Python para hacer nuestro propio arnés de AI. Yo soy muy enemigo de construir desde cero. Normalmente el problema que uno está resolviendo a alguien ya lo resolvió. El mayor desafío técnico que de hecho nos tocó volverlo a hacer después era
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cómo separábamos el contexto de la gente entre las diferentes áreas de negocio. ¿Cómo hacía yo para que cuando le dijera, "Créame un agente de voz", no se confundiera con cosas que son propias de la gente de texto o al revés. La idea de eso siempre es que se le haga sensible a la persona, entender el problema, pensar como si ellos no subieran nada técnico, pero supieran qué es lo que quieren hacer. DAPTI tiene que ser esa persona que pudiera traducir lo que quiere a algo técnico, sin complicaciones. DAPTI entra a ser fundamental porque permite que las empresas no tengan que lidiar con interfaces gráficas y que tengan acceso a una inteligencia compartida que sabe de su empresa, sabe mejores prácticas, sabe cómo crear flujos, cómo hacer integraciones mejor
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que cualquier humano. Yo uso DAPTI para tres cosas. La primera es que DAPTI analiza todo el framework que nosotros tenemos de las reuniones, analiza cada una de las sesiones que está teniendo mi equipo y nos da feedback sobre esas reuniones para que las mejoremos. La segunda es que usamos DAPTI para saber en qué está cada uno de nuestros clientes, entonces qué se vendió, en qué estamos dentro del proyecto y qué falta por ejecutar. Y la tercera, que para mí es la más poderosa, sin duda y que me voló la cabeza, es poder entender el contexto de todas nuestras empresas al mismo tiempo. En principio lo que teníamos en mente era un copiloto, pero hoy en día es mucho más que eso. Es un agente autónomo que te crea agentes de voz, agentes de texto, analiza tus
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transcripciones de las llamadas, te da insect de tus negocios y más que eso es un empleado que entiende a profundidad tu negocio. Ahora el cliente siente que verdad tiene control. Nosotros no somos expertos en voice AI, ni somos expertos en bots [música] ni en automatizaciones. Entonces, pues necesitamos un aliado estratégico que nos ayudara a estructurar el proyecto de la mejor manera y que nos guiara. Cada herramienta que llegue la evaluaremos y si esa herramienta nos permite ayudar al usuario, la vamos a utilizar en la medida que sea posible. Realmente DAPTI es un antes y un después. Tenemos clientes que procesan más de 2,000 o 3,000 llamadas al mes. Quizás antes tenían una persona dedicada
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a escuchar esas llamadas, a escuchar las transcripciones y sacar insights. Y esto lo reemplazaron o lo potenciaron, mejor dicho, con DAPT y pues este les arroja informes supercetos de todo lo que está pasando en esas conversaciones en el día a día. Notamos mucho que lo que les tardaba antes, 4 horas, incluso días sacando reportería, DAPTI se los estaba generando. Todo a partir de una instrucción simple. Por ejemplo, DAPTI, générame un reporte de los últimos 7 días y principalmente dime en qué puedo mejorar mi agente, cómo lo puedo optimizar. Yo me acuerdo de una vez que justo cuando estábamos montando el proceso comercial, utilizamos DAPTI y nos dio por hacerlo literalmente porque teníamos que ir rebotando ideas y no sabíamos cómo hacerlo y sin que DAPT
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estuviera entrenado, para eso, fuimos digamos dándole una serie de condicionales de cómo deberíamos hacer nuestro proceso comercial y en cuestión de una hora aproximadamente de charlar con DAPTI, ya teníamos pues toda una estrategia comercial, no solamente a nivel de venta, sino a nivel de account management y expansión. Es algo que me permite crear agentes, mejorarlos, analizarlos, integrarlos y sobre todo optimizar basado en dato. La verdad es que son las prácticas, son tareas para cinco personas, pero DAPTI lo puede hacer solo. Es un highperformer. La verdad es que es un highperformer en cualquier rango de tu empresa. Datti es unito para o sea, es el primer agente autónomo para ventas y creo que ninguna empresa aún lo está maximizando.
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Sí, es como cuando ves la película de Volver al futuro que Mar se pone esos nuevos zapatos que vuelan. Es así de grande. En 6 meses creo que DAPT va a ser el principal punto de entrada, el principal uso del software de nuestra plataforma y la el principal canal de activación de nuestros usuarios. DAPTI a la larga lo que permite hacer es definirle un objetivo de negocio y DAPTI por detrás crea todos los componentes necesarios para lograr ese resultado y haga todo eso con un solo prompt. El futuro de ATI lo veo como una herramienta que te permita 100% automatizar eso que quieres de tu negocio, de tu empresa. Desde la primera vez que hablé con Nicolás sobre el proyecto, sentí que que
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esto era un camino que iba a hacer la diferencia. Cuando le mostramos la primera versión, dijo como esto es como manus capacidades. Ahora, ¿qué más está haciendo? dígame para ver cómo le ayudamos y pare todo lo demás y dedíquese a esto. Porque cuando uno ya siente que el cfounder realmente está tan alineado con la idea que uno está con el con el producto que uno está desarrollando. Que DP haya nacido internamente del equipo demuestra que tenemos la gente correcta y que tenemos [música] gente con mucha ambición de crear cosas muy grandes que no se quedan quietas en solo lo que tienen que hacer. Entonces, me llena mucho de optimismo y creo que vamos de aquí en adelante a tener mucho, mucho éxito con lo que va a hacer DAPTI.