Inteligencia artificial aplicada
Modelos de lenguaje integrados a procesos reales, con evaluación, costos controlados y revisión humana donde hace falta.
El problema
«Queremos usar IA en un proceso concreto, no otro piloto que se queda en una demo.»
Conectar un modelo de lenguaje a una API toma una tarde. Hacer que funcione con documentos reales, datos incompletos, usuarios con permisos distintos y un presupuesto de costos es otro trabajo, y es ingeniería. La mayoría de los proyectos de IA se quedan en esa distancia.
Qué hacemos
Procesamiento de documentos
Extracción de datos de facturas, contratos o formularios, con validaciones y un puntaje de confianza por campo.
Búsqueda sobre tu información
Preguntas en lenguaje natural sobre tu documentación interna, con respuestas que citan la fuente y respetan quién puede ver qué.
Clasificación y ruteo
Correos, tickets o solicitudes clasificados y derivados al lugar correcto sin intervención manual.
Flujos asistidos
El modelo prepara el trabajo y una persona decide: borradores, revisiones, resúmenes, controles.
Agentes, cuando corresponde
Modelos que ejecutan acciones sobre tus sistemas, con límites explícitos y aprobación humana en los pasos sensibles.
Evaluación y observabilidad
Casos de prueba reales, métricas de calidad, costo por operación y registro de cada decisión del sistema.
Cuándo tiene sentido
- Hay un proceso de alto volumen con información no estructurada: PDFs, correos, texto libre.
- El conocimiento de la empresa existe, pero nadie lo encuentra a tiempo.
- Probaste una herramienta genérica y no alcanzó la precisión que el proceso necesita.
Qué obtienes
Un proceso que funciona en producción, con precisión medida, costos previsibles y un camino claro para cuando el modelo se equivoca.
Cómo lo construimos
Primero reglas, después modelos. Si una regla o una extracción determinística resuelven el caso, son más baratas y más fáciles de auditar. El modelo entra donde aporta, y lo que no alcanza la confianza necesaria pasa a una persona.
Así piensa Alfred: etapas cada vez más finas, y la IA justo donde más aporta. Leer cómo lo diseñamos
Preguntas frecuentes
¿Qué modelos usan?
El que resuelva mejor el caso en calidad, costo y privacidad. Diseñamos la integración para poder cambiar de proveedor sin rehacer el sistema.
¿Nuestros datos terminan entrenando modelos de terceros?
No. Usamos servicios y configuraciones que excluyen tus datos del entrenamiento, y lo dejamos documentado antes de procesar información sensible.
¿Cómo saben si la IA está funcionando bien?
Con un conjunto de casos reales etiquetados que medimos antes de salir a producción y en cada cambio. Si la precisión baja, lo vemos en las métricas, no en un reclamo.
¿Siempre hace falta IA?
No. Si una regla o una integración resuelven el problema, te lo vamos a decir: es más barato y más fácil de mantener.
Otros servicios
- Desarrollo de software a medidaSistemas internos, plataformas y APIs diseñados para cómo trabaja tu empresa, no para el caso promedio.
- Desarrollo de productos digitalesDe la primera versión a un producto que usan clientes reales, sin reescribirlo en el camino.
- Modernización de sistemasEvolucionar sistemas que el negocio no puede apagar: por etapas, medibles y sin congelar la operación.
- Datos, integración y automatizaciónDatos que llegan solos al lugar correcto: integraciones, pipelines, automatización y tableros como Power BI.
Hablemos de tu proyecto.
Cuéntanos qué necesitas resolver. La primera conversación es para entender el problema, no para venderte algo.
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