IA que resuelve un problema real — no una demo

Casos de uso que funcionan hoy

• Asistentes sobre tu propio contenido — responden preguntas de clientes o empleados a partir de tu documentación, mostrando las fuentes
• Procesamiento de documentos — extraer datos de facturas, formularios, contratos o correos en registros estructurados
• Clasificación y enrutamiento — ordenar automáticamente tickets de soporte, contactos o mensajes
• Búsqueda que entiende el significado en tus productos o tu base de conocimiento
• Modelos de predicción — demanda, abandono o puntuación de riesgo a partir de tus datos históricos
• Ayuda con contenidos — borradores y resúmenes que una persona revisa antes de publicar

Cómo hacemos que la IA sea fiable

1. Definir la tarea y qué es un resultado «bueno», con un conjunto de pruebas de ejemplos reales.
2. Elegir el enfoque más sencillo que alcance el listón — a veces unas reglas o el ML clásico superan a un modelo grande.
3. Medir precisión, latencia y coste antes del lanzamiento, y seguir monitorizando después.
4. Añadir salvaguardas: recuperación desde fuentes de confianza, controles de entrada y salida y revisión humana en las decisiones importantes.

Primero, la protección de datos

Minimizamos lo que se envía a modelos externos, preferimos proveedores con opciones de tratamiento de datos en la UE y condiciones de uso claras, y documentamos el flujo de datos para tu registro del RGPD. Si hace falta, los modelos pueden ejecutarse en una infraestructura que tú controlas.