Soluciones
IA dentro del producto, solo donde cambia el resultado.
Funciones con modelos de lenguaje integradas en el sistema que ya opera. Con evaluación medida, límites escritos y una persona respondiendo por lo que sale.
Cuándo hace falta
Problemas donde un modelo aporta algo real.
La pregunta útil no es «¿dónde metemos IA?», sino dónde hay trabajo de lectura y clasificación que hoy consume horas:
- Alguien lee, clasifica y reenvía el mismo tipo de mensaje decenas de veces al día.
- Hay un archivo de documentos que nadie consulta porque no se puede buscar por lo que dicen.
- Los datos llegan en documentos con formatos distintos y se capturan a mano.
- El equipo de soporte responde las mismas preguntas con información que ya está escrita.
- Hay que redactar el mismo tipo de documento una y otra vez, cambiando pocos datos.
- Existe una base de conocimiento interna y nadie la usa porque encontrar algo cuesta más que preguntar.
Qué construimos
Funciones, no un producto de IA.
Búsqueda sobre documentos propios
Recuperación con contexto sobre la información de la empresa, con citas al documento de origen para que la respuesta se pueda verificar.
Extracción estructurada
Convertir facturas, contratos, formularios o correos en campos con estructura, listos para entrar al sistema.
Clasificación y enrutamiento
Ordenar entradas por tipo, prioridad o área responsable, con umbral de confianza y salida a revisión humana.
Asistentes acotados
Conversación limitada a un dominio y a unas fuentes concretas, con lo que puede y no puede responder definido por escrito.
Borradores con revisión
Generación de la primera versión de un documento o respuesta, que una persona aprueba antes de que salga.
Evaluación
Un conjunto de casos con respuesta esperada, que se ejecuta en cada cambio. Sin esto, «mejoró» es una opinión.
Cómo se construye
Reglas que no se negocian por entregar antes.
Reglas que no se negocian por entregar antes.
Una función con IA es fácil de demostrar y difícil de sostener: lo que en una prueba parece brillante, en producción falla de formas que nadie había previsto y con datos de un cliente real. Estas reglas existen para que la diferencia entre la demostración y la operación no la descubra el cliente.
- Ninguna decisión con consecuencia para una persona se toma sin revisión humana.
- Evaluación con casos reales antes de publicar y después de cada cambio de modelo.
- Trazabilidad: qué se preguntó, con qué contexto y qué respondió el modelo.
- Los datos del cliente no alimentan el entrenamiento de terceros sin acuerdo escrito.
- Costo por operación medido desde el primer día, no descubierto en la primera factura.
- El proveedor de modelo es reemplazable: se aísla detrás de nuestra propia interfaz.
- LLM
- RAG
- Embeddings
- Google Cloud
- Firebase
Cómo se entrega
Del caso de uso a la operación.
Caso de uso
Qué tarea concreta, quién la hace hoy y cómo se sabrá si el sistema la hace mejor.
Prueba de concepto
Con datos reales del cliente, no con un ejemplo de demostración.
Evaluación
Casos con respuesta esperada y un umbral acordado antes de seguir.
Integración
Dentro del sistema que ya opera, con permisos, límites y registro.
Operación
Seguimiento de calidad y de costo, y revisión cuando cambia el modelo.
Conviene separar dos cosas. Usamos IA generativa dentro de nuestro proceso de trabajo desde hace tiempo y eso sí es demostrable: está en los plazos de entrega. Como línea de producto para el cliente, en cambio, es una capacidad declarada y todavía sin caso publicado. Si lo que buscas es un proveedor con años de sistemas de IA en producción, hoy no somos esa empresa, y preferimos decirlo aquí.
¿Hay una tarea concreta que valga la pena probar?
Cuéntanos cuál es y quién la hace hoy. Si no aporta nada, también lo decimos.