Implementación de inteligencia artificial en empresas, con criterio
Modelos de lenguaje trabajando sobre tus datos, con permisos, coste por consulta medido y una regla: si no hace falta IA, no la ponemos.
- Asistentes con tus datos (RAG)
- Clasificación y extracción de documentos
- Respuesta automática a reseñas y correos
- Agentes con herramientas
- Evaluación y coste por consulta
- Claude · GPT · Gemini · modelos abiertos
Qué hacemos
La inteligencia artificial empieza por una pregunta concreta. Qué trabajo queremos mejorar, con qué información contamos y cómo sabremos que la respuesta es buena. El modelo viene después.
Nosotros construimos con IA a diario: la memoria por cliente de AltureOS, la respuesta a reseñas de El Reseñador, el companion de Limen. Sabemos lo que un modelo hace bien, lo que inventa y cuánto cuesta a fin de mes. Ese criterio es lo que vendemos, antes que el modelo.
Asistentes con el contexto de tu empresa
Búsqueda semántica (pgvector) sobre tus documentos, catálogo o histórico, con permisos por usuario. Diseñamos respuestas con fuentes y una salida clara cuando falta información. Evaluamos los errores antes de ampliar su uso.
Clasificación y extracción
Correos, facturas, partes, formularios: un modelo lee, etiqueta y rellena tu sistema. Se mide por precisión sobre una muestra real antes de encenderlo.
Respuesta automática con aprobación
Reseñas, correos de soporte, presupuestos repetidos. Con el tono de tu negocio y un clic humano antes de enviar mientras no se demuestre que sobra.
Agentes con herramientas
Cuando la tarea exige actuar (consultar el ERP, crear una cita, mover un pedido), un agente con herramientas acotadas, registro de cada acción y un humano en el bucle donde el error cuesta dinero.
Cómo se decide, antes de presupuestar.
- Cuándo compensa
- Cuando hay un trabajo repetitivo sobre lenguaje o documentos que hoy hace una persona y del que existen ejemplos: correos, reseñas, facturas, consultas de clientes.
- Cuándo no
- Cuando el problema es de datos que no se hablan entre sí o de reglas claras: eso es software, y un modelo solo lo encarecería. Lo decimos en el diagnóstico aunque nos cueste el proyecto.
- Qué modelos
- El que mejor rinda en tu muestra al coste que aguante tu margen: Claude, GPT, Gemini o un modelo abierto en servidor propio si el dato no puede salir.
- Tus datos
- Definimos qué datos necesita el sistema y revisamos alojamiento, retención y condiciones de los proveedores. Si deben permanecer en tu infraestructura, estudiamos la viabilidad de un modelo abierto.
Una buena respuesta debe poder comprobarse.
Pasar de una prueba llamativa a una herramienta de trabajo exige contexto, evaluación y control. Esa es la parte del proyecto que diseñamos contigo.
- Contexto y recuperación
- Fuentes, permisos, fragmentación de documentos y búsqueda. Un sistema RAG recupera información pertinente antes de pedir al modelo una respuesta; no elimina por sí solo los errores.
- Muestra de evaluación
- Casos habituales, preguntas difíciles y situaciones que el sistema debe rechazar. Comparamos utilidad, errores, latencia y coste por tarea sobre esa misma muestra.
- Acciones y aprobación
- Herramientas acotadas, validación de entradas y registro de ejecuciones. Los envíos, pagos o cambios sensibles pueden requerir confirmación humana según el flujo acordado.
- Datos y costes
- Revisamos qué información llega a cada proveedor, sus condiciones y las alternativas de alojamiento. Definimos límites de uso y seguimiento del coste antes de ampliar el acceso.
Inteligencia aplicada, con criterio
IA donde aporta. Criterio en todo.
La tecnología empieza por una buena pregunta. Elige una situación y mira por dónde empezaríamos.
Nuestra primera lectura / 01
Aquí sí.
IA.
Clasificación y extracción: un modelo lee, etiqueta y rellena el CRM. Se mide por precisión sobre una muestra real y por coste por correo antes de encenderlo.
Hablemos de tu casoUna orientación inicial. El diagnóstico empieza con tus datos.
IA
Clasificación y extracción: un modelo lee, etiqueta y rellena el CRM. Se mide por precisión sobre una muestra real y por coste por correo antes de encenderlo.
Preguntas frecuentes.
¿Cuánto cuesta implementar inteligencia artificial en una pyme?
Dos partidas: el proyecto y el coste por consulta. El proyecto depende de cuántos procesos toca y de si los datos están ordenados. El coste por consulta se mide en el diagnóstico con una muestra real, y se diseña para que quepa en el margen del proceso que sustituye. Sin esa cifra no encendemos nada.
¿Usáis ChatGPT, Claude o Gemini?
Los tres, y modelos abiertos. Se elige por resultado sobre tu muestra y por coste, no por marca. Lo habitual es combinar un modelo barato para clasificar y uno mejor para redactar.
¿Qué pasa con nuestros datos y el RGPD?
Firmamos con cada proveedor el contrato de encargado del tratamiento, elegimos regiones europeas cuando existen y documentamos qué dato sale, a dónde y durante cuánto tiempo. Si un dato no puede salir, se usa un modelo abierto en tu infraestructura.
¿La IA se puede equivocar?
Sí, y por eso el diseño empieza por dónde puede equivocarse. Donde el error cuesta dinero hay una aprobación humana; donde no, hay una muestra medida y un registro para revisar.
Antes de decidir.
Las dos partidas que decide el coste de la IA en una pyme: el proyecto y el coste por consulta. Qué las mueve, cómo se miden antes de encender nada y cuándo no compensa.
Cuánto cuesta implementar inteligencia artificial en una pyme (y de qué depende)Tu próximo proyecto empieza aquí.
Cuéntanos tu idea, qué quieres mejorar o dónde se atasca tu equipo. Contestamos en menos de 24 horas laborables con una primera lectura y, si encaja, una fecha para el diagnóstico.