Novaeon Studio · The AI Agent Factory
Diseñamos, construimos, liberamos y operamos agentes de IA en los entornos más exigentes, SAP incluido. Con más de 22 años de experiencia en proyectos SAP empresariales detrás de cada release.
Ilustración: la Tierra en el horizonte, naves de agentes en órbita a través de cuatro puertas
Recorra la empresa como una estación espacial. Cada módulo tiene su propia página, sus propias pruebas y un camino de vuelta.
El problema que resolvemos
Un agente de demostración se hace en una tarde. Un agente que aceptan sus auditores, su comité de empresa y su equipo de operaciones es una cuestión de arquitectura: un rol definido, skills probadas, límites claros, una persona que aprueba — y un proceso de release que le permite cambiarlo sin miedo.
Cómo se entrega un agente
Siempre el mismo camino. Nada llega a producción solo por entusiasmo.
Elegimos el proceso en el que un agente rinde. Mapeamos entradas, decisiones, riesgos y responsables — y decidimos dónde un flujo de trabajo simple es la mejor respuesta.
Construimos el agente y sus skills: contratos de herramientas, salvaguardas, pruebas de prompt injection, escenarios de evaluación y el paso de aprobación humana.
Lo llevamos a producción como cualquier software: versionado, probado contra una línea base fija, con calificación de riesgo, aprobado, trazable — y reversible.
Vigilamos en producción la calidad, el costo por acción y la deriva. Mejoramos con una cadencia de releases, no parcheando prompts sobre la marcha.
Qué construimos
Agentes de varios pasos con un rol claro, herramientas acotadas, límites estrictos y una vía de escalado hacia las personas. Medidos con escenarios de evaluación, no por una buena primera impresión.
Los componentes deterministas a los que llaman los agentes: consultar, validar, crear, contabilizar. Pequeñas, probadas, versionadas — la parte que hace fiable a un agente.
ERP, CRM, APIs, documentos. Conectamos los sistemas que un agente necesita — y automatizamos el trabajo que no necesita ningún agente.
Modelos locales y autoalojados cuando los datos no deben salir de su infraestructura. Agentes en su hardware, bajo su control.
Interno · Agent Ops
Antes de construir agentes para clientes, los usamos en nuestra propia empresa, con los mismos controles de calidad y de release que implantamos en nuestros clientes.
Benchmarks propios, octubre de 2026. El benchmark de enrutamiento usa 60 peticiones realistas con etiquetas de referencia fijas (medido antes de añadir los casos de operaciones).
Entornos exigentes
Más de 22 años de experiencia en proyectos SAP empresariales detrás de Novaeon — y el stack de agentes que operamos nosotros mismos.
Conocemos estos entornos por experiencia propia. Cada página muestra qué agentes tienen sentido allí y qué requisitos deben cumplirse.
Preguntas
No. SAP es el origen de nuestra disciplina de releases y el entorno donde más cuesta acertar con los agentes, pero construimos agentes, skills e integraciones sobre cualquier stack — incluidos modelos totalmente autoalojados.
Hoy no existe una vía estándar de Joule para S/4HANA o ECC on-premise; SAP la vincula a ediciones cloud y a contratos específicos. La revisión de preparación le indica qué es posible en su landscape — y qué agentes puede construir sin esperar a Joule.
Cada cambio en un agente — prompt, modelo, herramienta, fuente de datos — pasa por versionado, una línea base de evaluación fija, una calificación de riesgo y una aprobación, con un release validado al que volver. Como ChaRM, para agentes.
Sí. Construimos sobre modelos locales y autoalojados cuando los datos no deben salir de su infraestructura, y acotamos cada herramienta a la que un agente puede acceder.
Con una llamada de 30 minutos sobre estrategia de agentes y, después, una auditoría. Tras la auditoría, usted decide si construimos y qué construimos.
No entrenamos modelos fundacionales. En Hugging Face hemos publicado un dataset abierto de solicitudes de cambio sintéticas para agentes y un adaptador LoRA para Qwen3-4B entrenado con él. Ofrecemos como servicio la creación de datasets, conjuntos de evaluación y el fine-tuning LoRA de modelos abiertos. Nuestras demás versiones públicas en Hugging Face son versiones cuantizadas de modelos abiertos, y cada modelo se prueba con un control fijo antes de entrar en producción.
Asistente de IA de Novaeon Studio
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