Integración de IA
Integración de IA
Todo debería partir de un problema. Identificamos dónde la IA aporta de verdad a tu negocio y dónde un simple script da mejor resultado. Y entonces construimos el que toca.
IA dentro del producto, no encima de él.
Integrar IA solo compensa cuando cambia la forma en que la gente usa el producto. Tres cosas que medimos en cada proyecto.
El tiempo hasta la respuesta baja de los 8 segundos
Búsqueda y razonamiento anclados en tus datos. Los clientes dan con la respuesta antes de lo que tardarían en preguntarle a una persona, siempre y en cualquier canal.
Tasa de alucinación por debajo del 2%
Cada respuesta se mide contra un banco de evaluación fijo antes de salir a producción. Las alucinaciones se detectan, se puntúan y se tratan como bugs.
Automatización de marketing, no solo chat
Agentes de IA que redactan mensajes de captación, resumen llamadas y cualifican leads. El chat es solo una cara; el ahorro de verdad está en las automatizaciones de back-office.
Tus datos fluyen a través de capas de inteligencia
No le pegamos la IA a tus sistemas por encima. La integramos en tu pipeline de datos para que aprenda de todo lo que tu empresa ya sabe.
Cómo se ve realmente
Un vistazo a la superficie con la que clientes y operadores trabajan a diario; nada de capturas de marketing ni datos falsos.
IA llevada a producción; no demos.
Cada proyecto de aquí abajo tiene un banco de evaluación real, un techo de coste real y usuarios reales lanzando consultas a diario.
Cuándo usar IA y cuándo dejarla a un lado
No todo problema necesita una red neuronal. Así evaluamos si la IA es la herramienta adecuada en un proyecto real de cliente.
¿Construir un modelo a medida o usar uno preentrenado?
Why
El cliente tenía 800 ejemplos etiquetados. No bastaba para entrenar desde cero, pero sí para afinar un modelo base. El fine-tuning nos dio un 89% de precisión en 3 semanas, en lugar de 6 meses recopilando datos.
Alternatives Considered
Entrenar desde cero daría más control, pero exige 10 veces más datos. Para este caso, el fine-tuning alcanzó el objetivo de precisión por una fracción del coste.
¿Inferencia en la nube u on-premise?
Why
El cliente procesa 500 documentos al día. En la nube eso cuesta unos 200 € al mes a ese volumen. Montar el hardware on-premise costaría 40.000 € de entrada más mantenimiento. La cuenta salía sola.
Alternatives Considered
El on-premise tiene sentido cuando procesas más de 50.000 documentos al día o tienes normas estrictas de residencia de datos. Este cliente no tenía ninguna de las dos restricciones.
¿Procesamiento en tiempo real o por lotes?
Why
El cliente no necesita clasificación instantánea. Los correos se ordenan a las 8 y a las 14 h. El procesamiento por lotes es un 70% más barato que la inferencia en tiempo real y nos da margen para validar los resultados antes de enrutarlos.
Alternatives Considered
El procesamiento en tiempo real es imprescindible para chat de cara al cliente o enrutado de soporte en vivo. Para procesar documentos internos, el batch casi siempre es la mejor opción.
¿Automatizamos también los casos límite?
Why
El modelo resuelve el 87% de los casos con alta confianza. El 13% restante es ambiguo. Intentar automatizarlo exigiría 3 veces más datos de entrenamiento y aun así fallaría en algunos. Sale más barato y más preciso dejar las excepciones a una persona.
Alternatives Considered
Si el volumen de casos límite es muy alto (miles al día), invertir en un modelo especializado para ellos puede compensar. Para este cliente eran 26 casos al día. La revisión humana basta.
Una superficie de IA funcionando, un banco de evaluación y el equipo formado para hacerla evolucionar.
Los proyectos de IA fracasan cuando el modelo se desvía y nadie se da cuenta. Entregamos un sistema que puedes medir y un equipo que sabe cuándo volver a medirlo.
- Pipeline de búsqueda y razonamiento conectado a tus fuentes de datos
- Banco de evaluación con al menos 50 casos de prueba puntuados por superficie
- Dashboard de costes con desglose por modelo y por cliente
- Enrutado de respaldo (modelo pequeño → modelo grande) al alcanzar el techo de coste
- Registro de prompts con control de versiones y rollback
- Sprint de formación de dos semanas para tu equipo sobre iteración de prompts y búsqueda
Sube un documento y mira a la IA extraer los datos
Suelta una factura o un contrato de ejemplo. Mira cómo el modelo identifica los campos, extrae los valores y asigna una puntuación de confianza. Sin registro.
Lo que la IA aporta de verdad
Precisión en el primer despliegue
Mejora de velocidad en procesamiento de datos
Reducción de la clasificación manual
Tiempo medio hasta el primer modelo en producción
Tres maneras de plantear un proyecto de IA.
El trabajo de IA es iterativo; firmamos por sprints de dos semanas, no por contratos de 12 meses. La matriz fija el techo total de cada forma.
Una superficie de IA, evaluada de punta a punta
Listo en 4 semanas
- Una sola superficie de IA (chatbot, búsqueda, clasificador, etc.)
- Pipeline de búsqueda y banco de evaluación de 50 casos
- Dashboard de costes y alertas
- Un nivel de modelo de respaldo
- Despliegue multi-tenant
- Fine-tuning a medida
Integración de IA en producción
Listo en 8 semanas
- Hasta 3 superficies de IA coordinadas (chat + agente + clasificador)
- Banco de evaluación de más de 150 casos con CI de regresión
- Tool calling contra tu CRM / BD / APIs actuales
- Respaldo multimodelo con techos de coste por nivel
- Registro de prompts y control de versiones
- Retainer trimestral para la evolución de prompts
Plataforma de IA multiproducto
Proyecto a escala trimestral
- Superficies e integraciones con herramientas ilimitadas
- Fine-tuning a medida y RLHF donde aporte valor
- Despliegue multi-tenant con evaluación por cliente
- Ingeniero de ML integrado (a jornada completa)
- Auditoría trimestral de drift y sesgo
- Código en depósito (escrow) y cláusula de salida
No incluye el gasto en APIs de los modelos (OpenAI, Anthropic, Google). Trabajamos a través de tus cuentas para que el coste sea transparente. Nube y vector DB se repercuten aparte.
Súmalo a cualquier nivel.
Los proyectos de IA combinan muy bien con la automatización del lado de crecimiento. Estos cuatro encajan sin fricción.
Cómo una asesoría automatizó el 91% de la conciliación de facturas
3.000 facturas conciliadas a mano cada mes
Cuatro personas se pasaban la semana conciliando las facturas entrantes con los pedidos abiertos. Cada conciliación obligaba a comprobar el nombre del proveedor, el importe, las líneas y el número de pedido en dos sistemas distintos. Los errores le costaban a la firma una media de 8.000 € al mes en reclamaciones.
Extracción por OCR y conciliación con IA
Entrenamos un modelo para extraer los campos de las facturas (en cualquier formato e idioma) y cruzarlos con los pedidos abiertos. Las puntuaciones de confianza mandan las coincidencias seguras a aprobación automática y las dudosas a una cola de revisión humana con todo el contexto adjunto.
Cuatro personas que ahora solo gestionan excepciones
El 91% de las facturas se concilia automáticamente. El coste de las reclamaciones cayó casi a cero. El equipo ahora lleva la negociación con proveedores y la planificación financiera, en lugar de cotejar datos a mano.
Facturas conciliadas automáticamente (antes 0%)
Calculadora de coste de integración de IA
Coste de construcción más coste mensual de operación: la imagen completa.
Abrir la calculadora completa con metodologíaTus parámetros
05 fieldsInfluye en la tarifa media; un perfil senior cuesta un 35 % más.
Respuestas honestas
Lo que se pregunta antes de invertir en IA
Lo escuchamos en cada llamada comercial. Si tu pregunta no está aquí, agenda una llamada.
Puede que sí. Para tareas de clasificación necesitamos al menos unos cientos de ejemplos etiquetados. Para predicción, 6–12 meses de histórico es un buen punto de partida. Si no llegáis, a veces partimos de modelos pre-entrenados y los afinamos con vuestro dataset más pequeño. Lo evaluamos en las dos primeras semanas, antes de que os comprometáis.
Cada modelo tiene un umbral de confianza. Por debajo de ese umbral, el caso pasa a una persona. En decisiones de negocio críticas siempre mantenemos a un humano en el bucle. La IA absorbe el volumen; tu equipo aporta el criterio.
Probamos el sesgo antes de desplegar y monitorizamos el drift después. Para IA generativa, acotamos las salidas a vuestros datos de dominio y las validamos contra respuestas conocidas. Somos honestos con lo que la IA hace mal. Hay tareas que no deberían automatizarse.
Sí. Desplegamos la IA como una API REST que convive con vuestros sistemas actuales. Vuestro ERP, CRM o herramienta interna llama a la API y recibe un resultado. No hay que cambiar de plataforma.
Prueba de concepto en 4 semanas sobre datos reales. Ves las métricas de precisión y decides si vais a producción. El despliegue en producción suma otras 4–8 semanas según la complejidad de la integración.
En nuestra experiencia, no. La IA absorbe el trabajo repetitivo de volumen; las personas que lo hacían pasan a tareas que exigen criterio humano. El equipo de contabilidad que automatizó la conciliación de facturas dedica ahora ese tiempo a negociar con proveedores y resolver excepciones.
¿Listo para construir algo extraordinario?
Convirtamos tu visión en realidad. Nuestro equipo está listo para ayudarte a crear software que marque la diferencia.