El riesgo sin proporción es una lista de motivos para no hacer nada
Las evaluaciones de proveedores producen hallazgos. Si los hallazgos son desproporcionados, llevan a la parálisis. Todo proveedor tiene áreas en las que se queda corto. El tema es cuáles de esos huecos importan dado lo que el proveedor de hecho pretende hacer para ti.
Quien no maneja datos personales y quien procesa los registros de tus clientes no deberían recibir el mismo escrutinio a partir del mismo puntaje de cuestionario. Un sistema de puntaje plano no puede mostrar eso.
Los controles compensatorios son exactamente lo que el puntaje plano no aporta. Una debilidad que tu propia arquitectura vuelve irrelevante no es el mismo tipo de debilidad que una en un sistema con acceso directo.
Negocio y legal deciden si el riesgo restante es aceptable. El trabajo del agent es plantear la posición de forma equilibrada y presentar ambos lados del argumento con claridad, no aprobar ninguno de los dos.
Cómo se construye el agent en Agent Studio
Los prompt skills guardan tus criterios, los tipos de engagement que usas, los datos asociados a cada uno y el acceso que dan, para que un hallazgo se pueda sopesar contra lo que el proveedor puede acceder de verdad.
El system prompt exige que el agent plantee tanto los motivos para aceptar el riesgo residual como los motivos en contra. Prohíbe una decisión simple de aceptar o rechazar.
También prohíbe cualquier afirmación sobre una obligación regulatoria, porque la asesoría legal determina si un arreglo con un proveedor cumple esa obligación.
El flujo de evaluación del cuestionario entrega las respuestas estructuradas al nodo Agent Chat. Un nodo HTTP Request suma información pública sobre el proveedor donde la usas.
La evaluación en Notion incluye los hallazgos, el grado en que aplica el engagement, los controles compensatorios en su lugar, y ambos argumentos sobre el riesgo residual.
Slack lo envía a quien toma la decisión. El onboarding, la aprobación y la contratación quedan por completo fuera del control del agent.
Las evaluaciones en Google Sheets hacen que, cuando un proveedor se reevalúa para un engagement distinto, el trabajo empiece a partir de la información ya registrada.
De qué está hecho este agent
- Prompt skills: guardan tus criterios más los tipos de engagement, para sopesar los hallazgos contra el acceso real.
- System prompt: argumenta ambos lados del riesgo residual. No produce un veredicto de aceptar o rechazar.
- System prompt: no hace ninguna afirmación sobre si un arreglo satisface alguna obligación regulatoria.
- Agent Chat (Util): recibe la evaluación estructurada del cuestionario.
- HTTP Request (Util): suma información pública sobre el proveedor donde la usas.
- Notion (Integration): recibe hallazgos, proporción, controles compensatorios y ambos argumentos.
- Cuando un ActionFlow basta: Si estás puntuando respuestas contra criterios, construye el flujo de trabajo. Sopesar la proporción es el agent.
Preguntas frecuentes
Empieza a crear flujos de IA
Crea una cuenta gratuita, abre una plantilla o un lienzo en blanco y ejecuta tu primer ActionFlow.
Boletín
Recibe actualizaciones del producto
Nodos nuevos, agents y notas de producto. Solo enviamos correo cuando merece la pena abrirlo.