Integración de inteligencia artificial y agentes
Modelos de lenguaje y agentes de IA metidos en procesos reales, donde quitan trabajo. Con acceso controlado a tus datos y registro de cada acción.
Qué incluye exactamente
- Agentes con acceso a APIs y bases de datos internas, con permisos acotados.
- Asistentes para atención a clientes o para equipos internos.
- Automatización de clasificación, resúmenes y extracción de datos de documentos.
- Búsqueda sobre documentación interna (RAG).
- Evaluación de modelos para tu caso antes de comprometer presupuesto.
- Integración con Claude y OpenAI, y con modelos abiertos cuando el dato no puede salir.
Qué se entrega
- Integración funcionando dentro de tu proceso, no un demo.
- Conjunto de pruebas con casos reales y métricas de acierto acordadas.
- Registro de cada llamada y cada acción del agente, auditable.
- Documentación de límites: qué hace, qué no y quién aprueba.
Cómo trabajamos
- 01Un proceso medible. Elegimos un proceso repetitivo con volumen y una métrica clara.
- 02Prototipo. Con tus datos reales, para saber pronto si funciona y cuánto acierta.
- 03Evaluación. Casos de prueba y métricas antes de decidir si se integra.
- 04Integración. Permisos, registro, monitoreo y aprobación humana donde haga falta.
Para quién es
Empresas en México que ya tienen un proceso repetitivo con texto o documentos y quieren medir resultados antes de escalar.
Preguntas frecuentes
¿Mis datos se usan para entrenar modelos?
No. Usamos las APIs de los proveedores bajo condiciones que excluyen el entrenamiento con tus datos, y configuramos la retención según tu política. Cuando el dato no puede salir, usamos modelos abiertos en tu infraestructura.
¿Qué modelos usan?
Claude, OpenAI y modelos abiertos. La elección depende del caso: costo, latencia, idioma y dónde puede vivir el dato. Lo evaluamos con tus casos antes de decidir.
¿Cómo se controla lo que hace un agente?
Permisos acotados por acción, registro de cada llamada y aprobación humana para operaciones que cambian datos o dinero.
¿Qué pasa cuando el modelo se equivoca?
Se equivoca. Por eso medimos con casos reales, definimos qué acierto es aceptable para tu proceso y dejamos a una persona en el circuito donde el error cuesta.
¿Necesito tener los datos ordenados antes de empezar?
No para el prototipo. Sí para escalar. Parte del trabajo es decir qué datos hacen falta y en qué forma.
¿Hablamos de ia aplicada?
Cuéntanos del proyecto. Respondemos en menos de 48 horas hábiles con cotización: alcance, tiempos y costo.