IA con criterio.
No con prisa.
Media de proyectos ejecutados en laboratorio interno · muestra limitada · cada caso varía
Antes de producción,
el banco de pruebas.
Cada caso de uso pasa por nuestro laboratorio interno: dataset propio del cliente, evaluación medible, métricas que importan al negocio antes de tocar producción. Sin demo bonita, con kpi feo que sube.
Caso ilustrativo basado en proyecto interno de laboratorio, 2025. Los valores reales varían según dataset y configuración de producción.
Evaluamos contra dataset del cliente, no contra benchmarks públicos.
Hay siempre una vía a persona humana, medida y documentada.
El indicador que se nos olvida y que rompe los proyectos a los 6 meses.
Seis maneras de aplicarla.
Ninguno de estos servicios se vende en bruto. Todos arrancan con un piloto medible de 6–8 semanas. Si no mejora el KPI acordado, no pasa a producción.
Agentes para back office
Automatización de tareas multi-paso: facturas, devoluciones, cotizaciones, atención de pedidos.
Búsqueda interna (RAG)
Conocimiento de la empresa, accesible por chat.
Voz & transcripción
Llamadas, reuniones, formación. Transcripción + analítica.
Visión por computador
Inspección, conteo, OCR para documentos no estructurados.
Forecast & planning
Demanda, stock, capacidad. Modelos clásicos + ml.
Gobierno de la IA
Compliance AI Act, trazabilidad, auditoría.
Modelos que funcionan.
No demos: producción. Estos son los sectores donde tenemos modelos vivos, medidos y manteniendo el KPI que se acordó.
Lo que entregamos.
Una muestra. Los detalles, las métricas y el antes/después están en la página de casos.
Ver todos los casos→Devoluciones autónomas
Alta autonomía: la mayoría resueltas sin intervención humana. Reducción drástica del coste por caso.
Leer el caso →RAG · 14.200 documentos
Alta precisión con cita siempre a la fuente. Reducción muy notable del tiempo de onboarding.
Leer el caso →Visión · defectos soldadura
Recall muy alto en defectos críticos. Mejora sustancial del throughput de línea.
Leer el caso →“Nos dijeron que un caso no lo resolvía la IA, sino un cambio de proceso. Esa honestidad es la razón por la que seguimos trabajando con ellos.”
La inteligencia no se compra:
se aplica con criterio.