Inteligencia Artificial

No es necesario. Diseñamos soluciones con IA privada u on-premise cuando la confidencialidad lo exige.

Con un caso acotado y de alto valor; medimos resultados y escalamos desde ahí.

Resolver tareas reales: atender clientes por chat, responder preguntas sobre tus documentos internos, clasificar y procesar correos o facturas, y asistir a ventas y soporte. No es magia genérica; se aplica a un proceso puntual donde ahorra tiempo o dinero.

Usamos OpenAI, Azure OpenAI, Claude, Gemini u Ollama según el caso, y orquestamos con LangChain. RAG es la técnica que hace que el modelo responda usando tus propios documentos, para que las respuestas sean precisas y basadas en tu información, no inventadas.

Del caso de uso, del volumen de documentos o consultas, de si el modelo es en la nube o privado on-premise, y de las integraciones con tus sistemas. Empezamos con un piloto acotado para validar valor antes de escalar el gasto.

Los modelos pueden equivocarse, por eso usamos RAG sobre tus datos, validaciones y trazabilidad para reducirlo. No conviene la IA cuando una regla simple ya resuelve el problema o cuando no toleras ningún margen de error sin supervisión humana; ahí diseñamos con revisión de por medio.

Depende del caso, pero un piloto acotado se puede poner a prueba relativamente rápido porque atacamos un solo proceso de alto valor. Medimos resultados reales y, si convence, escalamos desde ahí.

No siempre. Para asistentes sobre documentos basta con tu documentación existente; para casos predictivos sí hace falta historial de calidad. Evaluamos qué datos tienes antes de proponer el enfoque.

Sí, y ahí precisamente diseñamos IA privada u on-premise —por ejemplo con Ollama— para que los datos no salgan de tu entorno. Escríbenos a [email protected] para evaluar tu caso con la privacidad como requisito.