Agentes de IA
KIO Networks: Kloud Pilot, una plataforma multiagente de IA para la operación multinube
KIO Networks administra la infraestructura crítica de sus clientes en varias nubes públicas. Durante seis meses, Captive diseñó, construyó y llevó a producción Kloud Pilot, una plataforma multiagente sobre Vertex AI que pone toda la operación al alcance de una conversación en Gemini Enterprise y en los asistentes de IA de la organización, con controles de identidad, trazabilidad y escritura supervisada.
Publicado el
En resumen
Kloud Pilot es un sistema multiagente de IA para operaciones de TI (AIOps) que Captive construyó para KIO Networks entre abril y octubre de 2026. Corre en Vertex AI Agent Engine con Google ADK y Gemini, se usa desde Gemini Enterprise, desde otros asistentes de IA por MCP y A2A, y también desde Google Chat y una interfaz web. Consulta los datos de la operación en solo lectura, con la identidad del ingeniero que pregunta. Actualiza y cierra tickets en la mesa de servicio solo con la confirmación del ingeniero.
Reto
La operación multinube no cabe en un solo sistema.
Los ingenieros de soporte de KIO atienden entornos de sus clientes en AWS, Azure, Google Cloud, Huawei Cloud, IBM Cloud y Alibaba Cloud. Para resolver un incidente necesitaban el ticket y su historial, los servicios y contratos del cliente, sus recursos reales en cada nube, las alertas de monitoreo y quién del equipo puede atenderlo. Cada pieza vivía en un sistema distinto.
El encargo no era un chatbot. Era una plataforma que razonara sobre toda esa información con las mismas reglas de acceso que ya tiene cada ingeniero, que pudiera auditarse y que actuara sobre la mesa de servicio sin perder el control humano.
Antes · por cada incidente
- El ticket y su historial en la mesa de servicio
- Servicios y contratos en otro sistema
- Inventario en la consola de cada nube
- Alertas en cada herramienta de monitoreo
Con Kloud Pilot
- Una pregunta desde Gemini Enterprise, un asistente conectado por MCP o Google Chat
- Kloud Pilot cruza tickets, clientes, contratos, inventario, alertas y equipo
- El ingeniero confirma y el ticket se actualiza o se cierra
Arquitectura
Un coordinador, agentes por dominio y una sola ruta de escritura.
Kloud Pilot corre en una instancia de Vertex AI Agent Engine construida con Google ADK. Un coordinador recibe cada consulta, un enrutador determinista la orienta y delega en sub-agentes especializados que corren en el mismo proceso. Ninguno puede modificar los datos que consulta.
-
Entrada
Cuatro canales, un mismo motor
- Gemini Enterprise
- MCP y A2A para Claude, ChatGPT y otros agentes
- Google Chat, con entrada multimodal
- Interfaz web
-
Entrega
Entrega asíncrona
- Sin límite de tiempo por consulta
- Progreso en vivo mientras el agente trabaja
- Acceso para asistentes externos con autenticación corporativa
-
Agentes · Vertex AI Agent Engine
Coordinador y sub-agentes
- Enrutador determinista
- Seis sub-agentes de dominio
- Siete especialistas en documentación de nubes
- Un agente de historial de entrega
- Memoria por ingeniero
-
Datos
Datos de la operación en solo lectura
- Tickets, servicios, clientes, inventario, alertas y equipo
- Una sola fuente por consulta
- Búsqueda semántica en el mismo almacén
- Lecturas con la identidad del ingeniero
Única escritura · con confirmación
Mesa de servicio
Única ruta de escritura. Actualiza o cierra un ticket solo después de la confirmación del ingeniero.
Controles transversales
- Guardarraíles de entrada y salida
- Fundamentación de folios y cifras contra la evidencia
- Auditoría con retención de siete años
- Prompts versionados con reversión inmediata
- Puerta de evaluación antes de cada despliegue
El recorrido de una consulta.
- La pregunta entra con identidad. El ingeniero escribe, dicta o adjunta una captura. Su cuenta de Google Workspace define qué puede ver.
- Se entrega sin límite de tiempo. Una capa de entrega asíncrona recibe el turno y muestra el avance mientras el agente trabaja.
- Se enruta de forma determinista. Una capa de reglas, sin modelo, clasifica la intención y orienta al coordinador. La decisión queda registrada.
- Cada agente consulta su dominio. Las lecturas corren como el ingeniero, en solo lectura y con un tope de costo por consulta.
- El coordinador compone y verifica. Cruza los resultados, propone causa raíz y plan de acción, y cada folio y cifra se contrasta con la evidencia.
- Si hay que escribir, decide una persona. El agente muestra la vista previa del cambio. Solo con la confirmación del ingeniero se actualiza el ticket.
Decisiones
Las decisiones de arquitectura y por qué se tomaron.
Cada decisión resolvió un problema concreto de llevar agentes de IA a una operación crítica. Estas son las que más pesaron.
-
Coordinador y sub-agentes especializados
Con más de ochenta herramientas sobre seis dominios, un solo agente pierde precisión al elegir. Los sub-agentes se evalúan por separado y el coordinador conserva el control de la respuesta.
ResultadoCada dominio mejora por separado, con una sola respuesta coherente.
-
Enrutamiento determinista antes del modelo
En una operación crítica hay que poder explicar cada paso. Una capa de reglas orienta al coordinador sin llamar al modelo y registra cada decisión.
ResultadoUn comportamiento reproducible y auditable en cada consulta.
-
Vertex AI Agent Engine con Google ADK
Se compararon Microsoft, Google y AWS con especialistas de cada ecosistema. El runtime administrado se integra con la identidad de Google Workspace que el equipo ya usa.
ResultadoUna plataforma que escala sin operar infraestructura propia.
-
Leer como el ingeniero
Un agente con una credencial privilegiada ve más que quien pregunta. Cada lectura corre con la identidad del ingeniero y queda atribuida a una persona.
ResultadoNadie ve a través del agente más de lo que ya puede ver.
-
Una sola ruta de escritura
KIO quería que el agente actualizara y cerrara tickets. La escritura está contenida en código: vista previa, confirmación del ingeniero, un único cambio y verificación.
ResultadoTickets resueltos más rápido, con la decisión en manos del ingeniero.
-
Sin copias de datos para pruebas
Copiar datos de clientes es justo el riesgo que el diseño evita. Cada versión pasa una puerta de evaluación automática antes de llegar a producción.
ResultadoNingún dato de clientes sale de su almacén.
Seguridad y gobierno
Cómo se controla el riesgo de un agente en producción.
Cada riesgo de un agente con acceso a datos operativos tiene un control definido desde el diseño.
| Riesgo | Control |
|---|---|
| Modificar datos desde una conversación | Solo lectura en el almacén de datos, con controles por fuente |
| Ver información sin autorización | Cada lectura corre con la identidad del ingeniero |
| Actuar sobre un sistema productivo sin decisión humana | Vista previa, confirmación del ingeniero y verificación del cambio |
| Inyección de instrucciones en tickets, logs o adjuntos | El contenido de tickets, logs y adjuntos no puede dar instrucciones al agente |
| Archivos maliciosos | Cada archivo se valida antes de procesarse, y los que traen contenido activo se rechazan |
| Folios o cifras inventadas | Cada folio y cada cifra de la respuesta se contrasta con la evidencia de la consulta |
| Fuga de información interna | Filtro de salida contra información interna y técnica |
| Uso inadecuado reiterado | Escalamiento a un manager y suspensión temporal de la sesión |
| Un cambio de prompt que degrada la calidad | Prompts versionados y una puerta de evaluación antes de cada despliegue |
Construcción
Primero leer, después razonar, al final escribir.
El orden de construcción fue una decisión de riesgo. La escritura llegó cuando la lectura ya era confiable.
-
Etapa 1
Consulta
Agente base en Agent Engine, Google Chat, tickets, casos similares, riesgo de SLA, capturas y logs.
Ganar confianza leyendo antes de tocar cualquier sistema.
-
Etapa 2
Contexto y razonamiento
Clientes, notas de voz en Google Chat, documentación de las nubes, alertas con inventario, causa raíz, memoria, MCP e identidad del ingeniero.
Correlacionar fuentes antes de proponer acciones.
-
Etapa 3
Plataforma
Observabilidad auditable, centinela de caídas, interfaz web, historial de entrega y Gemini Enterprise.
Escalar canales sobre una base estable y medible.
-
Etapa 4
Acción con confirmación
Lectura en vivo de la mesa de servicio, política de cierre, escritura confirmada y análisis profundo verificado.
La escritura llega cuando la lectura ya es confiable.
Capacidades
Lo que Kloud Pilot resuelve hoy en la operación.
- Tickets
- Búsqueda por folio, historial, SLA en riesgo, tickets similares con su resolución y plan de resolución.
- Actualiza o cierra el ticket, siempre con la confirmación del ingeniero.
- Clientes y servicios
- Vista 360° del cliente con sus servicios, contratos, vigencias y renovaciones.
- Inventario multinube
- Recursos reales de cada cliente por nube, con su estado y la frescura de cada consola. Búsqueda por IP.
- Alertas
- Últimas alertas, las más frecuentes y resúmenes por cliente o severidad, en cinco nubes.
- Equipo
- Habilidades, disponibilidad y análisis de asignación de cada ticket.
- Documentación de nubes
- Respuestas con fuentes verificadas de siete nubes, fin de soporte y estado de salud actual.
- Entregables
- Diagramas de arquitectura, documentos con la plantilla de KIO, presentaciones e infografías a partir de la evidencia de la conversación.
- Análisis profundo
- Investigación de un ticket verificada contra su evidencia, con el criterio técnico rotulado aparte de los datos de KIO.
Principios
Principios para llevar agentes de IA a producción.
- 01
Toda respuesta se fundamenta en evidencia verificable de los sistemas de la organización.
- 02
El agente solo accede a la información que la persona que lo usa ya tiene autorizada.
- 03
Ninguna acción sobre un sistema productivo ocurre sin la confirmación de una persona.
- 04
Los objetivos de calidad y desempeño se fijan con uso real, no con supuestos.
- 05
Cada cambio de comportamiento se evalúa antes de desplegarse y puede revertirse.
- 06
Cada respuesta y cada acción del agente se pueden reconstruir después.
Criterios
Criterios para evaluar un agente de IA en tu operación.
Lo que revisaríamos con tu equipo antes de proponer un agente.
¿Agente o automatización?
Una automatización sigue reglas fijas. Un agente conviene cuando cada caso cruza varios sistemas, llega como texto, imágenes o documentos, y los pasos dependen de la situación.
- La información vive en varios sistemas
- Las solicitudes llegan en lenguaje natural
- Los pasos cambian de un caso a otro
Qué necesitas tener listo
Información con un responsable claro, procesos documentados y reglas de negocio explícitas. Un agente es tan confiable como las fuentes que consulta.
- Fuentes de información con un responsable
- Procesos y reglas de negocio documentados
- Permisos definidos desde la identidad corporativa
Preguntas para tu comité de riesgo
Las que respondemos con cada organización antes de que un agente actúe sobre sus sistemas.
- ¿A qué información accede el agente y con qué permisos?
- ¿Quién confirma una acción antes de ejecutarse?
- ¿Se puede reconstruir por qué hizo lo que hizo?
- ¿Cómo se revierte un cambio de comportamiento?
Respaldo
Captive acompaña a organizaciones en México desde 2015.
Capacitación, consultoría y desarrollo de IA con un mismo equipo: +400 organizaciones y +80,000 colaboradores capacitados. La misma firma que diseña la arquitectura prepara a quienes van a operarla.
Organizaciones que han capacitado a sus equipos con Captive
Preguntas
Preguntas sobre el caso KIO Networks.
¿Qué es Kloud Pilot?
Es la plataforma multiagente de IA para operaciones de TI (AIOps) que Captive construyó para los ingenieros de soporte de KIO Networks. Reúne en una conversación tickets, clientes, contratos, inventario multinube, alertas y asignación del equipo, y actualiza o cierra tickets con la confirmación del ingeniero.
¿Qué arquitectura usa?
Un coordinador con sub-agentes por dominio en Vertex AI Agent Engine, construido con Google ADK y modelos Gemini. Un enrutador determinista orienta cada consulta, una capa asíncrona la entrega y los agentes consultan los datos de la operación en solo lectura.
¿El agente puede ver más información que el ingeniero?
No. Cada lectura corre con la identidad del ingeniero que pregunta. Si la credencial no llega, la consulta se rechaza en lugar de usar una cuenta con más privilegios.
¿Kloud Pilot puede actualizar o cerrar tickets?
Sí, solo con la confirmación del ingeniero. El agente muestra la vista previa del cambio, el ingeniero confirma, se aplica un único cambio y se relee para verificarlo.
¿Cómo se protege contra la inyección de instrucciones?
Con guardarraíles de entrada y salida: el contenido de tickets, logs y adjuntos no puede dar instrucciones al agente, los archivos se validan antes de procesarse y la salida se revisa contra fugas de información y cifras sin evidencia.
¿Captive puede construir un agente de IA para mi operación?
Sí. Empezamos con un diagnóstico de procesos y datos, definimos el caso de uso y la arquitectura, y construimos en sprints con demostración, con la capacitación de quienes van a operar el agente.
Otro caso
También te puede interesar.
Revisemos si tu operación necesita un agente o una automatización.
Diagnóstico de procesos, datos y riesgos, con una arquitectura de referencia y una ruta por etapas.
O escríbenos por WhatsApp +52 56 6859 0000