Un ingeniero y una gerente de operaciones discutiendo un diagrama de procesos en un pizarrón

/Integración de IA

Integración de IA sin rodeos.

Integramos IA en los sistemas que ya usas. Le quita trabajo repetitivo a tu equipo, te ayuda a decidir más rápido y te da capacidades que antes no tenías.

IA que trabaja
para tu negocio

Casi todas las empresas saben que la IA importa. Pocas saben por dónde empezar. Entre "deberíamos usar IA" y tener algo funcionando de verdad es donde los proyectos se atoran y el presupuesto se va.

Nosotros cerramos esa brecha. Construimos funciones con LLM para extraer datos, buscar información y atender clientes, además de modelos predictivos cuando los datos dan para eso, y los conectamos con las herramientas que ya usas. En Samacare, la extracción de datos con LLM fue parte del trabajo detrás de un aumento de 115% en la interacción de usuarios.

Usamos las mismas herramientas en casa. Nuestra plataforma de inteligencia competitiva con IA, hoy en beta privada, la construyen los mismos ingenieros. En los centros aliados que seleccionamos y gestionamos para atención a clientes, la IA ordena, transcribe, prepara respuestas y califica la calidad de cada interacción, y una persona contesta y decide.

Lo que construimos

Funciones con LLM

Extracción de datos, resúmenes, búsqueda en tus propios documentos y redacción, con GPT, Claude o modelos abiertos, conectado a tu forma de trabajar.

Automatización de Procesos

Automatización que le quita trabajo repetitivo a tu equipo: asignar casos, procesar documentos y capturar datos. Estimamos las horas ahorradas antes de construir y las medimos después.

Asistentes y Chatbots

Asistentes que responden dudas de clientes, califican prospectos y pasan el caso a una persona cuando hace falta.

Modelos Predictivos

Pronósticos, detección de anomalías y calificación de prospectos, cuando tienes los datos para sostenerlos.

Puesta en Marcha y Costos

Diseño de prompts, evaluación, monitoreo y ajuste fino cuando vale la pena, eligiendo modelos que mantengan el costo mensual bajo control.

Estrategia de IA

Qué casos de uso vale la pena construir, cuáles no y en qué orden.

Para quién es,
y para quién no

Le sirve a empresas con una tarea repetitiva y cara: documentos que leer, solicitudes que clasificar, datos que pasar de un sistema a otro. Funciona mejor cuando hay un responsable claro y una forma de medir si la IA está haciendo bien su trabajo.

No te conviene si la meta es "hacer algo con IA" sin un problema concreto. Te ayudamos a encontrar el problema primero, o te decimos que basta con algo más sencillo, como un mejor formulario o un pequeño script.

Cómo trabajamos

01

Descubrimiento

Revisamos tus sistemas, datos y procesos, y ordenamos los casos de uso por valor y esfuerzo. Recibes opciones concretas, no una hoja de ruta genérica.

02

Diseño

Elegimos modelos y herramientas, diseñamos cómo se conecta con tus sistemas y planeamos datos, seguridad y costos.

03

Construcción

Entregamos por partes pequeñas, para que veas algo funcionando antes de que termine el proyecto.

04

Pruebas

Probamos precisión, casos raros, sesgos y comportamiento con carga antes de que algo llegue a producción.

05

Monitoreo

Vigilamos calidad y costo después del lanzamiento y ajustamos conforme cambian tus datos y los modelos. La IA no se instala y se olvida.

Caso de estudio

Samacare

IA para una plataforma de salud. Optimización de plataforma de salud con extracción de datos basada en LLM y una extensión de Chrome renovada: 115% de aumento en compromiso de usuario.

  • 115% de aumento en compromiso de usuario
  • Automatización basada en LLM de extracción de datos
  • Automatización de inscripción de pacientes multi-proveedor
Lee el caso completo

Preguntas frecuentes

¿Qué tipos de IA construyen?

Sobre todo funciones con modelos de lenguaje grandes, como GPT, Claude y modelos abiertos, para extraer datos, buscar información, resumir y atender clientes. Cuando los datos dan para eso, también hacemos modelos predictivos para pronósticos y calificación. Te decimos claro si tu problema necesita algo que no hacemos, y muchas veces sugerimos algo más sencillo cuando la IA no es la herramienta correcta.

¿Cuánto tarda un proyecto de integración de IA?

Una función acotada, como un asistente o un paso con LLM dentro de un proceso que ya existe, muchas veces sale en dos a cuatro semanas. Los modelos a la medida y las automatizaciones grandes suelen tomar de dos a cuatro meses. Empezamos con un descubrimiento corto para definir bien el alcance y luego entregamos por partes, para que veas resultados antes del final.

¿Necesitamos muchos datos para aprovechar la IA?

No necesariamente. Los modelos ya entrenados hacen trabajo útil con muy pocos datos tuyos, sobre todo para leer documentos o responder preguntas. Los modelos predictivos a la medida necesitan más, y revisamos lo que tienes antes de recomendar uno. Te decimos con honestidad qué es realista con tus datos, aunque la respuesta sea juntar mejores datos primero.

¿Cómo cuidan el uso responsable de la IA?

Antes del lanzamiento acordamos qué puede decidir el sistema solo y qué necesita a una persona, probamos sesgos y respuestas malas, y revisamos qué reglas te aplican, como las de datos de salud. Después vigilamos la calidad. Si quieres una referencia pública de los riesgos a revisar, está el marco de gestión de riesgos de IA del NIST.

¿La IA se puede conectar con las herramientas que ya usamos?

Para eso sirve. Conectamos la IA con los sistemas que ya tienes: CRM, ERP, mesa de ayuda, documentos y aplicaciones propias. Usamos las API cuando existen y construimos conectores cuando no, para que tu equipo siga trabajando en sus herramientas de siempre y la IA haga su parte por detrás.

¿Integrar IA va a afectar los sistemas que ya usamos?

No debería, y lo planeamos para que no pase. Nos conectamos por las API que tus sistemas ya tienen, construimos y probamos con datos realistas antes de tocar producción, y entregamos por partes pequeñas en lugar de un cambio de golpe. Tu equipo sigue en sus herramientas de siempre mientras la IA se encarga de un paso a la vez. Si un paso no pasa las pruebas, no sale.

¿Cómo controlan lo que la IA puede ver y hacer?

Lo decidimos en la etapa de diseño, antes de escribir código. Para cada caso de uso acordamos qué datos puede leer la IA, qué acciones puede hacer sola y cuáles necesitan la aprobación de una persona. Casi todo lo que construimos redacta, clasifica o sugiere, y una persona toma la decisión final. Tu equipo de seguridad puede revisar esos límites antes del lanzamiento.

¿Qué pasa con nuestros datos cuando usan un LLM?

Elegimos proveedores y configuraciones que no usan tus datos para entrenar sus modelos, y dejamos fuera de las instrucciones los datos sensibles cuando se puede. Si lo necesitas, los modelos pueden correr en tu propia cuenta de nube. Documentamos qué datos van a dónde para que tu equipo de seguridad lo revise, y seguimos tus reglas si son más estrictas que las nuestras.

¿Cuánto cuesta la integración de IA?

Cotizamos por proyecto después del descubrimiento, porque el costo depende de cuántos sistemas hay que conectar, cuánto trabajo de datos se necesita y lo que cuesta mantener el modelo funcionando. Ves el precio de construcción y un estimado del costo mensual antes de decidir. Empezar con un solo caso de uso bien elegido suele ser la forma más barata de ver qué puede hacer la IA por ti.

¿Hay una tarea
que la IA debería
hacer?

Cuéntanos cuál. Te decimos si la IA es la solución correcta y qué se necesita.

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