Servicios de IA

IA integrada en el software que ya usas.

Ayuda a tu equipo a encontrar información, preparar documentos y completar tareas en los sistemas que usa. Definimos contigo el alcance y construimos la IA, las integraciones y los controles necesarios.

Discovery: 2 semanas · precio fijo. Crédito del 100% si contratas la implementación con nosotros dentro de 90 días.

Qué construimos

  • Sprint de AI Discovery

    Dos semanas para priorizar oportunidades, comprobar la viabilidad con tus datos y sistemas, y definir una primera entrega. Una hoja de ruta para decidir qué construir.

  • Agentes y asistentes de IA

    Asistentes que responden preguntas, preparan borradores o realizan acciones en tus herramientas. Definimos con tu equipo sus accesos, las acciones permitidas y los requisitos de aprobación.

  • Inteligencia y búsqueda documental

    Extraer campos de contratos y facturas, buscar respuestas en tus documentos y preparar registros para revisión. Conectar los resultados con los sistemas donde tu equipo los usa.

  • Visión por computadora

    Detección, conteo e inspección visual conectados al software de tu operación. Comprobamos la viabilidad con tus grabaciones y acordamos cómo revisar los resultados dudosos.

  • IA responsable

    Evaluación, controles de permisos, procedimientos de revisión y registros de decisiones. Definimos los controles según la tarea, tus requisitos sobre los datos y las consecuencias de un error.

Pruebas

En 2019 entregamos Frankie a Amgen: un asistente de voz para iOS que permitía al equipo comercial consultar datos de la empresa, antes de la era de los LLM. En nuestro proceso de contratación usamos un agente desde comienzos de 2025 para convertir transcripciones de entrevistas en perfiles de candidatos.

Ver el caso →
Sophilabs nos presentó un producto que estábamos orgullosos de mostrar.
Noel GomezLíder de Ciencia de Datos, Amgen

Cómo trabajamos

Cómo definimos qué puede hacer la IA

Tu equipo decide qué acciones necesitan aprobación y quién las revisa. Los resultados de la evaluación y las consecuencias de un error orientan cualquier cambio de alcance. Algunas acciones pueden seguir requiriendo aprobación; tener menos correcciones por sí solo no justifica retirar la revisión.

  • Anclaje

    Definimos qué fuentes puede usar una función y cómo comprobar sus respuestas. Las pruebas incluyen información ausente o contradictoria y los casos en que el sistema debe pedir ayuda.

  • Alcance

    Documentamos los sistemas y las acciones permitidas, aplicamos los permisos en la aplicación y acordamos qué pasos requieren aprobación.

  • Evaluación

    Acordamos criterios de aceptación y probamos con casos representativos, incluidos los fallos. Evaluamos los cambios de prompts, modelos y datos antes de publicar.

  • Traza de auditoría

    Definimos qué registros hacen falta para revisar respuestas y acciones, junto con sus reglas de acceso y conservación.

Antes del lanzamiento acordamos quién monitorea los resultados, atiende los fallos y decide cuándo una acción debe volver a revisión humana.

Lecturas relacionadas

Preguntas frecuentes

  • ¿Pueden agregar funciones de IA a software que ya existe y tiene usuarios?

    Sí. Revisamos el proceso de trabajo, los datos, los permisos y los puntos de integración, y planificamos una función para quienes usan el producto. El alcance puede incluir un asistente, procesamiento de documentos, búsqueda o visión por computadora, con cambios que siguen tu proceso de publicación.

  • ¿Cómo trabajan dentro de nuestro modelo de permisos y de datos?

    Revisamos cómo funciona el acceso de cada usuario y organización, y aplicamos esas reglas a las consultas y acciones. Si una integración necesita permisos adicionales o cambios en el modelo de datos, los acordamos con tu equipo antes de implementarlos.

  • ¿Qué modelos usan, y quién elige?

    Comparamos modelos para tu tarea según su calidad, costo, latencia y restricciones sobre los datos, y decidimos con tu equipo. Las opciones pueden incluir modelos alojados por proveedores, modelos de pesos abiertos o aprendizaje automático convencional. Reemplazar un modelo puede exigir cambios en prompts, integraciones e infraestructura, y una evaluación antes de publicar.

  • ¿Cómo miden si una función de IA funcionó?

    Acordamos qué medir y registramos cómo se hace la tarea antes del cambio. Según el caso, podemos medir tiempo de ejecución, tasa de correcciones o borradores aceptados. Revisamos esos resultados junto con controles de calidad y comentarios de quienes hacen el trabajo.

  • ¿Qué pueden sostener nuestros datos hoy?

    Revisamos una muestra representativa de los datos, su calidad y los accesos disponibles para la tarea propuesta. Discovery identifica carencias como campos faltantes, registros inconsistentes o integraciones no disponibles. La hoja de ruta puede incluir esa preparación o recomendar posponer un caso de uso.

  • ¿Cómo manejan los datos que no pueden salir de nuestro entorno?

    Diseñamos con esa restricción y verificamos dónde se procesan, almacenan y registran los datos. Si un modelo alojado por un proveedor exige una transferencia que no permites, evaluamos modelos que puedan ejecutarse en tu entorno. Todo servicio externo autorizado debe cumplir también tus requisitos de conservación y uso para entrenamiento.

  • ¿Quién lo mantiene después del lanzamiento?

    Antes del lanzamiento acordamos quién se hace cargo del sistema, el monitoreo, el soporte y el traspaso. Tu equipo puede continuar con el código, los casos de evaluación y la documentación operativa. Si seguimos manteniendo o desarrollando el sistema, el acuerdo define el alcance, las responsabilidades y el precio.

¿Qué te gustaría que hiciera tu software?