Asistentes internos y RAG
Consulta de procedimientos y conocimiento propio con fuentes citadas y permisos.
03
IA aplicada al negocio
Inteligencia artificial donde puede demostrar valor
Analizamos tareas, información y decisiones para encontrar casos viables. Probamos un piloto medible y, si funciona, lo integramos con personas, permisos y sistemas.
- Equipo en Córdoba y Madrid
- Atención presencial
- Remoto en toda España
- Acompañamiento continuo
Explorar el diagnóstico ↓Idea visual
Entradas distintas se conectan, se relacionan y vuelven como una salida útil.
EnfoqueDatos, reglas y supervisión conectados para producir una salida útil y trazable.
IA aplicada con datos y objetivos reales
De la demostración llamativa a una solución fiable y medible
La inteligencia artificial aporta valor cuando resuelve una tarea concreta: encontrar conocimiento interno, extraer datos de documentos, preparar una respuesta, clasificar una solicitud o asistir a una persona dentro de su aplicación habitual.
Antes de implantarla revisamos fuentes, calidad esperada, privacidad, coste, excepciones y supervisión. Probamos el caso con ejemplos reales y solo lo integramos cuando existe una forma clara de medir su utilidad y controlar sus límites.
Especialmente útil para
Valorar un caso de IA - Empresas con documentación o conocimiento difícil de consultar
- Equipos que procesan correos, facturas, pedidos o expedientes
- Productos que necesitan asistentes o agentes integrados con control
El punto de partida02 — Problema y resultado
Problemas concretos que la IA puede —o no puede— resolver
Partimos del trabajo real, no del modelo. Cada señal se vincula con un resultado verificable, requisitos de datos y un nivel de supervisión.
Qué revisaríamos contigo
- Fuentes autorizadas
- Permisos por usuario
- Citas y evaluación
Casos de uso valorados por impacto, viabilidad, riesgo y esfuerzo.
Aplicaciones03 — Qué podemos construir
Aplicaciones de inteligencia artificial para empresas
Asistentes, agentes, voz y visión documental solo son útiles cuando se conectan con fuentes fiables, permisos y un flujo de trabajo definido.
Visión documental y OCR
Lectura, clasificación, extracción y validación de facturas, pedidos o expedientes.
Agentes con supervisión
Flujos que preparan acciones, usan herramientas y solicitan aprobación cuando corresponde.
Voz, WhatsApp y soporte
Atención inicial, cualificación, citas y derivación a una persona sobre fuentes autorizadas.
Copilotos en tu software
IA integrada en CRM, ERP, portales o aplicaciones para ayudar dentro del flujo real.
Evaluación y LLMOps
Pruebas continuas de calidad, coste, latencia, seguridad y cambios de modelo.
Gobierno y AI Act
Inventario de usos, niveles de riesgo, documentación, control humano y formación por rol.
Rescate de prototipos IA
Revisión y puesta en producción con backend, permisos, seguridad, pruebas y observabilidad.
Un alcance proporcionadoEmpezamos por entender el caso, no por vender un paquete.
Explorar una aplicación Describe qué debe cambiar y te responderemos con las preguntas necesarias para valorar el siguiente paso.
Especialización04 — Con qué y para qué
Modelos, datos y control
La IA se elige después de definir la tarea y el criterio de éxito
Podemos comparar modelos y arquitecturas sin atar el proyecto a una demostración concreta. La decisión depende de calidad, privacidad, coste, latencia, integración y del nivel de supervisión que necesita el proceso.
Tecnologías que podemos evaluar e integrarLa herramienta entra cuando resuelve una función concreta
01
OpenAI
Lenguaje, visión, herramientas y salidas estructuradas.
02
Anthropic Claude
Razonamiento, documentos extensos y flujos asistidos.
03
Google Gemini
Modelos multimodales e integración con el ecosistema Google.
04
RAG y búsqueda semántica
Respuestas sobre información propia, con fuentes y permisos.
05
Evaluación y observabilidad
Calidad, coste, latencia, errores y cambios de modelo.
OpenAI, Anthropic y Google son marcas de sus titulares. Seleccionarlas no implica partnership ni obliga a conservar un único proveedor.
Qué convierte un prototipo de IA en una solución fiable
El resultado no es una conversación llamativa: es una tarea acotada que puede evaluarse, supervisarse y mantenerse.
Caso y datos delimitados
Entradas, salidas, permisos, ejemplos reales y situaciones en las que la IA debe pedir ayuda.
Piloto con criterios de aceptación
Pruebas de calidad, coste y tiempo frente al proceso actual antes de ampliar la inversión.
Supervisión y plan de contingencia
Trazabilidad, revisión humana, monitorización y una salida segura cuando el modelo no debe decidir.
Primera conversación Revisamos el objetivo y te decimos qué merece analizar antes de proponerte tecnología.
Hablar sobre inteligencia artificialValorado en Google
5,017 reseñas
Ver reseña“He contado con ellos en varias ocasiones y siempre han hecho un gran trabajo. Serios y profesionales.”
Alcance05 — Qué incluye
Un alcance claro
antes de empezar.
El alcance de inteligencia artificial separa la base necesaria de las capas que solo activamos cuando aportan valor. Explora cada entrega para ver qué definimos, cómo la revisamos y qué resultado documentamos.
Parte 01 · Base habitual
Diagnóstico y priorización de casos
Definimos diagnóstico y priorización de casos alrededor del objetivo, los usuarios y las restricciones reales del proyecto de inteligencia artificial.
- 01Definimos
Objetivo y límites de diagnóstico y priorización de casos.
- 02Revisamos
Decisiones contigo dentro de inteligencia artificial.
- 03Entregamos
Un resultado comprobable y documentado.
Proceso06 — De principio a fin
Cuatro pasos.
Una decisión útil en cada uno.
El proceso de inteligencia artificial hace visibles las actividades, entregables y criterios de avance. Selecciona una fase para entender qué hacemos y qué decisión permite tomar.
Paso 01 · Inteligencia artificial
Detectar
Buscamos problemas repetidos donde la IA pueda ahorrar tiempo o mejorar una decisión, no una demostración llamativa sin uso.
Buscamos tareas, información y decisiones repetidas.
- 01Observación de tareas, consultas y documentos frecuentes
- 02Inventario de fuentes de datos y conocimiento
- 03Selección de usuarios y situaciones de mayor valor
Paso 02 · Inteligencia artificial
Evaluar
Contrastamos utilidad, calidad de datos, riesgo y coste antes de elegir arquitectura, modelo o proveedor.
Comparamos impacto, datos, riesgo, coste y adopción.
- 01Muestra representativa de datos y respuestas esperadas
- 02Evaluación de privacidad, permisos y supervisión
- 03Estimación de calidad, latencia y coste operativo
Paso 03 · Inteligencia artificial
Pilotar
Probamos la solución con ejemplos reales y un alcance controlado antes de conectarla a procesos críticos.
Probamos un caso acotado con ejemplos y métricas reales.
- 01Prototipo conectado a fuentes autorizadas
- 02Pruebas con casos normales y excepciones
- 03Medición de calidad, tiempo, coste y aceptación
Paso 04 · Inteligencia artificial
Gobernar
Integramos la IA con control humano, trazabilidad y mantenimiento para que siga siendo fiable después del lanzamiento.
Integramos permisos, revisión, monitorización y formación.
- 01Permisos, aprobaciones y registro de actividad
- 02Monitorización de calidad, coste y cambios de modelo
- 03Formación, documentación y protocolo de incidencias
Preguntas frecuentes07 — Antes de empezar
Lo importante,
sin letra pequeña.
Capacidades relacionadas08 — Completar el sistema
04
Automatización de procesos
Flujos que conectan herramientas, eliminan pasos manuales y dejan trazabilidad y control.
↗
05
Diseño web
Webs corporativas y landing pages rápidas, accesibles, medibles y fáciles de mantener.
↗
06
Branding y UX/UI
Posicionamiento, identidad, sistemas visuales, interfaces y aplicaciones digitales y físicas.
↗
DigitalAcompañamiento a largo plazo
No queremos desaparecer después de la entrega.
Podemos empezar con inteligencia artificial y seguir presentes durante su evolución: asesoría, soporte y nuevas mejoras, con atención presencial en Córdoba o Madrid cuando la necesites y seguimiento remoto en toda España.