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De la demo al proceso que factura

Inteligencia artificial aplicada

Agentes, copilotos y búsqueda semántica conectados a tus sistemas — con medición, límites de gasto y control humano donde importa.

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El experimento con IA ya lo hiciste. El problema ahora es otro: cómo conectar un modelo a tus datos sin filtrarlos, cómo saber si contesta bien, cómo evitar que la factura se dispare y cómo integrarlo a un proceso que ya opera. Nosotros construimos esa parte: la que convierte una demo impresionante en un sistema del que tu operación depende.

Qué construimos

  • Agentes que ejecutan trabajo

    No solo responden: cotizan, clasifican tickets, concilian facturas, llenan formatos y disparan acciones en tu ERP o CRM vía herramientas y MCP. Con aprobación humana en los pasos que la necesitan.

  • RAG sobre tu conocimiento

    Contratos, manuales, políticas, expedientes y correos convertidos en respuestas con cita a la fuente. Ingesta incremental, permisos por usuario y reranking para que la respuesta correcta no quede en el lugar cuatro.

  • Copilotos internos

    Asistentes por área — ventas, soporte, finanzas, legal — que viven donde tu gente ya trabaja: el CRM, Slack, el portal interno o el ERP.

  • Documentos y visión

    Extracción estructurada de PDFs, facturas y actas; OCR e inspección por imagen cuando el dato entra en papel o en foto.

  • Evaluación y observabilidad

    Suites de evals con casos reales, trazas por petición, tableros de calidad, latencia y costo por token. Lo que no se mide no se pone en producción.

  • Gobierno y seguridad

    Guardrails de contenido, redacción de datos personales, aislamiento por tenant, bitácora de accesos y modelos corriendo en tu propia cuenta de AWS vía Bedrock.

Con qué te quedas

  • Un proceso concreto operando con IA, no una demo
  • Métricas de calidad y de costo, revisables cada semana
  • El código y los prompts en tus repositorios
  • Tu equipo capacitado para extenderlo sin nosotros

Con qué lo hacemos

  • Claude
  • OpenAI
  • Amazon Bedrock
  • LangGraph
  • MCP
  • pgvector
  • OpenSearch
  • Python

Preguntas

¿Mis datos entrenan modelos de terceros?

No. Usamos modelos vía API empresarial o dentro de tu cuenta de AWS con Bedrock, donde el proveedor no entrena con tu contenido. Si el caso lo exige, corremos modelos abiertos en tu infraestructura.

¿Cuánto cuesta operar esto al mes?

Depende del volumen, pero lo modelamos antes de construir y lo instrumentamos después: verás el costo por conversación, por documento o por transacción, con alertas y topes.

¿Cuánto tarda el primer resultado?

Un caso de uso acotado suele llegar a un piloto usable en cuatro a seis semanas, y a producción en ocho a doce.

Cuéntanos qué quieres construir

Treinta minutos, sin PowerPoint. Salimos de la llamada con una idea clara del alcance y de si somos el equipo indicado.

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