Probaste ChatGPT y no supiste qué hacer después
La herramienta impresiona en la demo y luego nadie la usa, porque no conoce a tus clientes, no ve tus precios ni tus inventarios, y responde con seguridad cosas que no son ciertas de tu negocio.
Servicio
IA y agentes que trabajan dentro de tu operación
No es un chatbot pegado en la esquina de tu web. Son agentes conectados a tus datos y tus sistemas, que leen documentos, responden con información real de tu empresa y ejecutan tareas completas de principio a fin.
El problema
Señales de que necesitas esto
El conocimiento vive en la cabeza de tres personas
Contratos, manuales, historial de proyectos y criterios de decisión están repartidos en carpetas, correos y memoria de la gente. Cuando alguien sale de vacaciones, la operación se frena.
Hay trabajo que ninguna automatización clásica resuelve
Leer una factura escaneada, clasificar un reclamo por lo que dice, redactar una respuesta según el caso. Son tareas que exigen interpretar, no solo mover datos de una celda a otra.
Qué incluye
Lo que construimos
Diagnóstico de oportunidades de IA
Revisamos tus procesos y clasificamos cada tarea candidata en tres grupos: la que conviene automatizar con reglas, la que necesita IA de verdad y la que debe seguir siendo humana. Sale un mapa con costo estimado por caso, no una lista de deseos.
Agentes conectados a tus datos (RAG)
Un asistente que responde citando tus propios documentos: contratos, manuales, tarifarios, historial de tickets. Usa recuperación sobre tu base de conocimiento, así que responde con tus datos y muestra la fuente en vez de improvisar.
Agentes que ejecutan, no solo conversan
Se conectan por API a los sistemas que ya usas para hacer el trabajo completo: cotizar, registrar, agendar, emitir, actualizar el estado. Con límites explícitos de qué pueden hacer solos y qué requiere aprobación humana.
Lectura automática de documentos
Facturas, guías de despacho, órdenes de compra y formularios en papel que hoy alguien transcribe a mano. Se extraen los campos, se validan contra tus reglas y entran directo al sistema, con revisión solo de lo dudoso.
Modelos predictivos sobre tu historial
Demanda, atrasos, quiebres de stock, riesgo de fuga de clientes. Es lo mismo que hacemos en el Observatorio para predecir congestión: entrenar sobre datos reales y medir el error contra lo que efectivamente pasó.
Copilotos internos por área
Asistentes especializados para ventas, operaciones o administración, con acceso solo a lo que corresponde a cada rol. Tu equipo pregunta en lenguaje natural y obtiene la respuesta con el dato al día.
Evaluación y control de calidad
Cada agente se despliega con un conjunto de casos de prueba y métricas de acierto. Sin eso no hay forma de saber si funciona: una respuesta que suena bien y está mal es peor que no tener nada.
Gobierno, privacidad y costos
Definimos qué datos salen de tu infraestructura y cuáles no, dónde conviene un modelo abierto y autoalojado frente a una API comercial, y cuánto cuesta cada mil consultas. El presupuesto se conoce antes, no en la primera factura.
Cómo se implementa
De la idea a un agente en producción
La mayoría de los proyectos de IA muere en el piloto eterno. Este orden existe para que el tuyo llegue a producción o se descarte rápido y barato.
Diagnóstico
Una a dos semanas. Levantamos procesos, revisamos qué datos existen y en qué estado, y priorizamos por relación entre impacto y esfuerzo. Entregamos el mapa por escrito, lo contrates o no.
Prueba de concepto
Dos a cuatro semanas sobre un caso acotado y con tus datos reales, no con un ejemplo de demostración. Al final hay una métrica concreta de acierto y un costo por operación medido.
Puesta en producción
Integración con tus sistemas, permisos por rol, registro de cada acción del agente y ruta de escalamiento a una persona cuando no está seguro. Recién acá el agente toca la operación real.
Medición y ajuste
Los modelos se degradan y los procesos cambian. Se revisan los casos fallidos, se corrige el comportamiento y se decide si conviene ampliar el alcance o dejarlo donde está.
Qué esperar
Resultados típicos
Rangos observados en proyectos de este tipo. El resultado real depende del punto de partida, y eso es justamente lo que mide el diagnóstico.
2-4
semanas hasta la primera prueba de concepto
100%
de las respuestas con su fuente citada
−70%
tiempo en tareas de leer y clasificar
Preguntas frecuentes
Dudas habituales sobre este servicio
¿Qué es un agente de IA y en qué se diferencia de un chatbot?
Un chatbot responde preguntas dentro de una conversación. Un agente además decide qué pasos dar y los ejecuta usando herramientas: consulta tu base de datos, llama a una API, genera un documento, actualiza un registro. La diferencia práctica es que el chatbot te explica cómo emitir la cotización y el agente la emite, dentro de los límites que le definiste.
¿Sirve la IA en una empresa mediana o es solo para grandes?
Sirve, y el punto de partida no es el tamaño sino tener el proceso claro y los datos accesibles. Una empresa mediana suele obtener resultados más rápido porque hay menos capas de aprobación y los procesos caben en la cabeza de una persona. Lo que no funciona, en ninguna escala, es aplicar IA sobre un proceso que nadie sabe explicar.
¿Mis datos van a entrenar modelos de terceros?
No, salvo que tú lo decidas. Trabajamos con APIs que no reutilizan tus datos para entrenamiento y, cuando la información es sensible, desplegamos modelos abiertos en tu propia infraestructura. Ese análisis es parte del diagnóstico y queda escrito antes de mover un dato.
¿Qué pasa si el agente responde algo incorrecto?
Se diseña asumiendo que va a pasar. Las respuestas se apoyan en tus documentos y citan la fuente, hay casos de prueba que se corren en cada cambio, y las acciones con consecuencia real (emitir, pagar, comprometer una fecha) requieren confirmación humana. Cuando el agente no tiene base para responder, deriva a una persona en vez de inventar.
¿Cuánto cuesta operar esto todos los meses?
Depende del volumen y del modelo, y se calcula antes de construir. En la prueba de concepto medimos el costo por operación real, así que llegas a producción sabiendo el gasto mensual estimado. Para casos de alto volumen suele convenir un modelo autoalojado, y también lo evaluamos con números.
¿Necesito tener mis datos ordenados antes de empezar?
No, y esperar a tenerlos perfectos es la forma más común de no empezar nunca. Parte del trabajo es descubrir qué falta. Sí conviene saber dónde vive la información y quién la mantiene: si nadie en la empresa puede responder eso, el primer proyecto es ordenar los datos, no implementar IA.
¿Esto reemplaza a mi equipo?
La IA es buena en tareas acotadas y repetitivas, y sigue siendo mala en criterio, contexto y responsabilidad. Lo que ocurre en la práctica es que absorbe el trabajo mecánico que nadie quiere hacer y las mismas personas pasan a lo que el negocio no alcanzaba a cubrir. Si el objetivo fuera reducir dotación, el diagnóstico lo diría en vez de disfrazarlo.
Empecemos por el diagnóstico
Una hora, sin costo. Salimos con un documento que dice qué conviene hacer primero y qué impacto esperar.