Evaluación honesta del caso
Antes de implementar, evaluamos si la IA es la mejor solución. Si un flujo determinístico funciona mejor, lo decimos.
Tecnología y transformación digital
Inteligencia artificial aplicada con criterio
Incorporamos modelos de lenguaje y visión donde aportan valor concreto. Sin promesas mágicas, con controles humanos donde el riesgo lo exige.
LLMBúsqueda semánticaExtracción de datosAsistentes internos
Problema que resolvemos
El hype de la IA generativa está empujando a muchas empresas a comprar herramientas sin un problema definido, o a exponer datos sensibles en servicios que no controlan. Bien aplicada, la IA reduce trabajo real; mal aplicada, genera riesgo legal, filtraciones de datos y decisiones automatizadas sin auditoría.
Para quién es este servicio
Empresas que ya identificaron un caso concreto donde la IA podría ayudar (extracción de datos de documentos, clasificación de tickets, búsqueda interna, asistentes acotados) y quieren implementarla con controles reales, no con un prompt suelto.
Qué entregamos
Diseño con datos aislados
Nunca enviamos datos sensibles a un proveedor externo sin acuerdos de tratamiento. Preferimos modelos alojables cuando el caso lo justifica.
Sistema con humano en el bucle
Toda decisión con impacto legal, financiero o de salud lleva revisión humana. Documentamos por qué.
Métricas de calidad reales
Evaluación cuantitativa de la salida del modelo con casos de prueba. Reporte periódico.
Plan de fallback
Qué pasa si el proveedor de IA cae, cambia precio o deprecia el modelo. Nunca dejamos al cliente sin salida.
Cómo lo hacemos
Aplicamos nuestro sistema de trabajo a cada proyecto: decisiones documentadas, entregables auditables, releases reversibles.
Paso 1: Definición del caso
Un caso concreto, medible. Rechazamos "queremos usar IA" sin problema definido.
Paso 2: Prueba de concepto
Prototipo en 2-3 semanas con datos reales del cliente. Si no funciona, se detiene sin escalar el gasto.
Paso 3: Diseño de controles
Aislamiento de datos, validación humana, logs auditables, procedimiento de reversión.
Paso 4: Implementación con métricas
Despliegue con instrumentación. Cada respuesta del modelo se puede auditar.
Paso 5: Revisión continua
El modelo mejora, se degrada o el caso cambia. Revisamos trimestralmente si sigue justificado.
Evidencia
Sin evidencia publicable todavía.
Cuando tengamos un caso o cifra que podamos demostrar y esté autorizada, aparecerá aquí. No publicamos números sin fuente.
Preguntas frecuentes
¿Usan ChatGPT / Claude / Gemini directamente?
Usamos el proveedor que mejor sirva al caso, tras evaluar costo, calidad, latencia y política de tratamiento de datos. Documentamos la elección y la revisamos periódicamente.
¿Mis datos van a entrenar el modelo?
No, si elegimos correctamente el proveedor y el plan. Los planes empresariales de los principales proveedores excluyen los datos del cliente del entrenamiento. Verificamos y documentamos la cláusula específica antes de conectar.
¿Puedo confiar en las respuestas del modelo para decisiones críticas?
No sin validación humana. Ninguna implementación nuestra deja a un LLM decidiendo sobre pagos, contratos, salud o cumplimiento sin un humano firmando la decisión.
¿Cuánto cuesta operar esto al mes?
Depende del volumen y el modelo. Damos estimados honestos antes de implementar, con rangos, no cifras únicas. Los costos reales se miden y comparten en cada revisión trimestral.
¿Necesita evaluar una idea o problema empresarial?
Enviamos una respuesta escrita en menos de dos días hábiles. Sin compromiso.