IA en producción, no en presentación.
Aplicamos inteligencia artificial a operaciones enterprise con discovery, prueba de valor con datos reales, gobernanza y trazabilidad — del primer pulso al SLA en producción.
IA aplicada donde da ROI medible
Cinco frentes que aplicamos a operaciones reales — todos auditables, todos integrables con los sistemas que su empresa ya opera.
Asistentes Corporativos
Chat interno conectado a la base de conocimiento de la empresa. Responde con fuentes citadas, respeta permisos y mantiene log de cada consulta.
Agentes Ejecutores
Agentes con herramientas que ejecutan acciones reales en sistemas internos — abrir tickets, consultar APIs, actualizar registros — con aprobación humana donde corresponde.
RAG / Knowledge Ops
Búsqueda semántica en bases internas: contratos, normas técnicas, manuales, tickets históricos. Indexación continua, aislamiento por tenant.
Analítica de Decisión
Clasificación, pronóstico y detección de anomalías en datos operativos. Modelos ajustados a su dominio, con explicabilidad en el resultado.
Automatización Inteligente
Extracción estructurada de documentos no estandarizados — informes, facturas, contratos, correos. Salida en JSON lista para integrar al ERP.
Del discovery al SLA en producción
Cinco fases que aplicamos en todo proyecto de IA enterprise — desde la alineación bajo NDA hasta el soporte continuo.
Discovery bajo NDA
Mapeo del problema real, datos disponibles, restricciones legales y métricas de éxito. Todo bajo NDA, antes de cualquier línea de código.
Prueba de Valor
PoV con datos reales (anonimizados cuando aplica) en ventana corta. Mide precisión, latencia y ganancia operativa antes del compromiso de producción.
Integración con legados
Conexión con ERPs, SGBDs, colas y APIs existentes. Tratamos los sistemas legados como ciudadanos de primera clase, no obstáculos.
Hardening + LGPD
Aislamiento de tenant, minimización de prompts, retención controlada, logs auditables, threat modeling. LGPD por defecto, no opcional.
Soporte
Operación continua con SLA, observabilidad de modelo, reentrenamiento cuando se justifica y evolución guiada por métricas — no por hype.
Discovery bajo NDA
Mapeo del problema real, datos disponibles, restricciones legales y métricas de éxito. Todo bajo NDA, antes de cualquier línea de código.
Prueba de Valor
PoV con datos reales (anonimizados cuando aplica) en ventana corta. Mide precisión, latencia y ganancia operativa antes del compromiso de producción.
Integración con legados
Conexión con ERPs, SGBDs, colas y APIs existentes. Tratamos los sistemas legados como ciudadanos de primera clase, no obstáculos.
Hardening + LGPD
Aislamiento de tenant, minimización de prompts, retención controlada, logs auditables, threat modeling. LGPD por defecto, no opcional.
Soporte
Operación continua con SLA, observabilidad de modelo, reentrenamiento cuando se justifica y evolución guiada por métricas — no por hype.
Confianza auditable, no promesas
LGPD aplicada en la arquitectura, no en una página de términos.
Confidencial bajo NDA
Aplicado al 100% de los engagements
Sin entrenamiento con datos del cliente
Prompts y datos de uso no retroalimentan modelos compartidos. Contractualmente garantizado.
Aislamiento por tenant
Bases vectoriales, logs y contextos separados por cliente — no hay fuga cruzada posible.
Minimización en prompt
Enviamos al modelo el mínimo de dato necesario — PII redactada por defecto cuando no es esencial.
Logs auditables y retención controlada
Toda interacción registrada con identificador, contexto y resultado. Política de retención definida con usted.
DPO designado
Encargado de protección de datos activo, con canal directo para titulares y autoridades.
Vea la política completa en LGPD y Privacidad.
Ver LGPDCasos donde la IA fue la pieza central
Casos anónimos bajo NDA — sector, problema, abordaje y métrica medida en producción.
- Problema
- Clasificación manual de no conformidades en informes técnicos consumiendo días de ingeniería.
- Abordaje
- Pipeline de extracción + clasificación supervisada con revisión humana activa en casos de baja confianza.
- Métrica
- 84% de precisión validada vs revisión humana, latencia media 1.8s por informe.
- Problema
- Recepción diaria de documentos fiscales en PDF, imagen y correo, sin estándar estructural.
- Abordaje
- IDP con OCR + LLM con schema enforcement, fallback humano para campos críticos.
- Métrica
- 92% de los documentos procesados sin toque humano, ciclo de revisión reducido de 8h a aproximadamente 1h.
- Problema
- Equipo de compliance gastando horas buscando precedentes en normas internas y regulatorias.
- Abordaje
- RAG sobre base interna + agente con herramientas de búsqueda en fuentes oficiales, con citación obligatoria.
- Métrica
- Tiempo medio de respuesta a consulta interna bajó de 45min a 3min, con 100% de respuestas citadas.
Herramientas serias, sin fanatismo
Seleccionamos el modelo y la infra por el problema, no por la marca. Stack actual en producción:
Preguntas frecuentes de CTO/CIO
¿Los datos de mi prompt van a entrenar algún modelo?
No. Trabajamos con configuraciones de modelo y contratos que prohíben el uso de sus datos para entrenamiento. Tanto en modelos propietarios (vía opt-out contractual) como en deploy aislado de open-source.
¿Cómo aíslan los datos entre clientes?
Cada cliente opera en un tenant lógico aislado: base vectorial separada, contexto de prompt aislado, logs y credenciales segregados. No hay reutilización de contexto entre clientes bajo ninguna circunstancia.
¿Usan IA propietaria u open-source?
Depende del problema. Cuando pesan precisión y velocidad de evolución, usamos Claude o GPT-4. Cuando pesan soberanía, costo o privacidad, hacemos deploy de Llama o Mistral en la infra del cliente. La elección es técnica, no ideológica.
¿Cómo miden el ROI de la IA?
Definimos la métrica de baseline con usted ANTES del PoV — tiempo de ciclo, costo por operación, precisión actual — y medimos la misma métrica en producción. Sin esa baseline, el proyecto no comienza.
¿Qué pasa cuando el modelo se equivoca?
Todo flujo crítico tiene fallback definido: ruta humana, regla determinística o rechazo explícito. Los errores se registran con contexto completo para análisis y ajuste continuo del sistema.
¿Cómo evitan la alucinación en decisiones críticas?
Tres capas: RAG con citación obligatoria de fuente, schema enforcement en la salida del modelo, y revisión humana activa en casos por debajo del umbral de confianza. Ningún modelo decide solo donde el costo del error es alto.
Saquemos la IA del PoC y llevémosla a producción.
Una llamada bajo NDA para dimensionar la prueba de valor con dato real, contrato de modelo y plan de gobernanza LGPD desde el día uno.