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Cursos/Agentes en producción/Aprobaciones humanas
Revisión pendiente desde 29 jul 20263 fuentes primarias

Aprobaciones humanas y permisos

La revisión humana no es un fracaso de la automatización. Es el cinturón de seguridad que permite usar agentes en tareas reales sin convertir cada error en un incidente.

Qué vas a conseguir ahora

Una decisión o prueba aplicada a «Aprobaciones humanas y permisos».

  1. 1Entiende el criterio
  2. 2Haz una práctica pequeña
  3. 3Guarda una evidencia
Evidencia

Una nota breve con qué hiciste, qué salió bien, qué falló y qué revisarías después.

Objetivos de aprendizaje
  • Clasificar acciones por riesgo antes de automatizarlas.
  • Crear puntos de aprobación para tareas peligrosas.
  • Aplicar permisos mínimos a herramientas y credenciales.

Matriz de permisos

  • Leer: permitido si el dato es necesario.
  • Crear borrador: permitido con log.
  • Enviar o publicar: requiere aprobación.
  • Borrar, pagar o cambiar permisos: prohibido al principio.
Terminal
low_risk:
  - resumir
  - clasificar
  - crear borrador
medium_risk:
  - actualizar CRM
  - crear ticket
high_risk:
  - enviar email
  - publicar contenido
  - emitir factura
forbidden:
  - borrar datos
  - cambiar permisos
  - exfiltrar secretos
En cristiano: human-in-the-loop. Es meter una parada obligatoria para que una persona revise antes de ejecutar una acción sensible. El agente prepara; la persona decide.
Cuidado. Las credenciales de n8n, GitHub, email o CRM no deben estar disponibles para todos los pasos. Cada herramienta necesita solo el permiso que usa.
Comprueba que funciona. Prueba el flujo con una tarea peligrosa escrita como si fuera una instrucción maliciosa. El agente debe rechazarla o escalarla, no obedecerla.
Guardar y reabrir el proyecto.
En producción, “aprobar” debe ser una acción explícita y registrada: quién aprobó, qué aprobó, cuándo y con qué datos.

Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Evals, logs y observabilidad». Si no, repite la comprobación antes de avanzar.

Mapa completo de AulafyConsulta cómo encaja esta lección sin salir de tu ruta.

Mapa completo de Aulafy

Cómo se relacionan todos los cursos

No es una lista que debas completar. Empieza por la base, elige un resultado y profundiza solo cuando tu proyecto necesite más control.

  1. 1Comprender
  2. 2Aplicar o construir
  3. 3Operar con confianza
01

Empieza aquí

Crea una base común: qué puede hacer la IA, cómo pedir resultados y cómo comprobarlos antes de especializarte.

Desde esta base puedes aplicar la IA a una tarea o aprender a construir con código.

02

Elige una aplicación

Convierte la base en un resultado visible: una web, una mejora de negocio, contenido o una experiencia interactiva.

Si necesitas mantener código, datos o infraestructura, continúa por la rama técnica.

03

Construye con código

Prepara el entorno, trabaja con agentes de programación y aprende a ejecutar modelos con control sobre tus proyectos.

Esta rama prepara los conocimientos necesarios para diseñar y operar sistemas de IA fiables.

04

Lleva sistemas a producción

Combina recuperación, agentes, evaluación, seguridad, despliegue y adaptación de modelos cuando el problema lo exija.

No es obligatorio completarlo todo: elige solo la pieza que tu sistema necesita y vuelve al mapa cuando crezca.

Ver catálogo completo