Inteligencia artificial aplicada

Construimos sistemas con IA que corren en producción, conectados a sus datos y a sus reglas. Una prueba de concepto es fácil; lo difícil es lo que sobrevive al primer mes de uso real.

Casi toda empresa ya probó un chatbot y se quedó ahí. El piloto impresiona en la demostración y falla en el caso de verdad: datos repartidos en tres sistemas, reglas que nadie escribió, un costo por conversación que nadie mide y ninguna forma de saber por qué el modelo respondió eso.

IA dentro del proceso: agentes que ejecutan tareas con herramientas controladas, automatización de clasificación y extracción, búsqueda sobre su base documental y modelos integrados al software que ya tiene. Con registro de cada ejecución, techo de costo y una persona en el circuito donde tiene que haberla.

Tiene sentido cuando el trabajo repetitivo ya ocupa gente a tiempo completo, cuando la información existe pero nadie la encuentra, o cuando probó IA en un piloto y no logró llevarla a producción.

Agentes con herramientas

Agentes que hacen, no solo responden: consultan la base, llaman a su API, abren un ticket, actualizan un registro. Cada herramienta está declarada, acotada y auditada — el agente no hace nada que usted no haya autorizado.

Chatbot de WhatsApp con IA

Atención sobre la WhatsApp Business API conectada a sus sistemas. Responde lo que puede, consulta lo que necesita, registra lo acordado y deriva a una persona en el momento justo.

Búsqueda y preguntas sobre su base

Contratos, manuales e histórico se vuelven algo que se pregunta en lenguaje natural, con la fuente citada en cada respuesta. Una respuesta sin fuente no se puede verificar, y lo que no se verifica no se usa.

Automatización de procesos

Clasificación, extracción y ruteo de documentos, correos y mensajes. Lo que hoy es alguien leyendo y reenviando se vuelve un flujo, con las excepciones subiendo a una persona en lugar de desaparecer.

IA dentro de su producto

Llevar generación, resumen y sugerencia al software que ya vende, con control de costo por usuario y un comportamiento definido para cuando el proveedor del modelo se cae o se pone lento.

Evaluación y costo

Un conjunto de casos de prueba para medir si el cambio de prompt o de modelo mejoró o empeoró, y medición de costo por ejecución. Sin eso, tocar la IA es un tiro caro al aire.