IA aplicada
El 95% de los pilotos de IA generativa no logra impacto financiero, casi siempre por lo mismo: quedan fuera del proceso y sin acceso al conocimiento real de la empresa. Construimos IA que trabaja dentro del sistema, con límites explícitos y registro de todo lo que hace.
- Horas perdidas buscando información en contratos, manuales, normativa interna y correos.
- Atención a clientes saturada con preguntas repetitivas de respuesta conocida.
- Procesos administrativos que dependen de leer y transcribir documentos a mano.
- Pilotos de chatbot que responden bien en la demo e inventan datos en producción.
RAG sobre conocimiento corporativo
El asistente responde citando documentos propios de la empresa, con permisos heredados: cada usuario ve solo lo que le corresponde.
Guardrails y evaluación
Validación de entrada y salida, filtrado de datos personales, protección contra manipulación de prompts y un harness de evaluación que mide la calidad antes y después de cada cambio.
Agentes con límites explícitos
Automatizamos donde es reversible y de bajo riesgo; en decisiones irreversibles o regulatorias siempre hay un humano que valida y firma.
Model-agnostic
Elegimos el modelo por caso, costo y residencia de datos. La arquitectura permite cambiarlo sin rehacer la solución.
Horas recuperadas
Búsqueda y redacción interna pasan de minutos a segundos, con la fuente citada.
Menos costo de atención
Las consultas repetitivas se resuelven en primer contacto; el equipo humano se concentra en los casos que requieren criterio.
Procesos documentales automatizados
Extracción y clasificación de documentos con revisión humana donde el error es caro.
Riesgo controlado
Cada respuesta queda trazada: qué se consultó, con qué fuentes y quién la pidió. Es lo que permite usar IA en un contexto regulado.
- Asistente o agente en producción integrado al proceso
- Base de conocimiento vectorial con permisos y actualización automática
- Guardrails, harness de evaluación y registro de trazabilidad
- Manual de operación y criterios de escalamiento a humano
Stack de referencia: pgvector o vector store equivalente, APIs de LLM gestionadas (Claude, Gemini u otros), tool-calling, orquestación de agentes gobernada.