Integramos IA a procesos y productos ya existentes, con foco en automatizar tareas repetitivas y apoyar decisiones. Y creamos, entrenamos y probamos modelos y agentes a medida, desde cero o ajustando un modelo existente, según la necesidad de cada cliente. El agente consulta sus datos en vez de improvisar la respuesta.
Un chatbot que solo responde bonito no resuelve nada. Lo que entregamos consulta su catálogo, escribe en su agenda, reserva su inventario y devuelve un número de ticket. La conversación es la interfaz, el trabajo es el producto.
Contar piezas en la cinta, encontrar un defecto en una foto, separar documentos por tipo. Eso no se resuelve con un prompt: necesita un modelo entrenado con datos de su proceso.
Encontrar y localizar un ítem en imagen o video: conteo, presencia, posición, conformidad visual.
Separar por categoría, aprobar o rechazar por criterio visual, identificar el tipo de documento.
Caso de prueba escrito en lenguaje natural, ejecutado en el navegador, con replanificación cuando la pantalla cambia.
Entrenamos un modelo nuevo cuando el dominio es demasiado específico, o ajustamos uno existente cuando ya se acerca. La elección viene de los datos que usted tiene.
Buena parte del trabajo está antes del entrenamiento: recolectar, limpiar, etiquetar y armar el conjunto de validación que no engaña.
La exactitud por sí sola esconde problemas. Reportamos dónde se equivoca el modelo, con qué frecuencia y en qué tipo de caso.
Un modelo de lenguaje inventa con confianza. Por eso la arquitectura importa más que el modelo elegido, y es en ella donde trabajamos.
Precio, plazo, disponibilidad e historial salen de una consulta al sistema. El agente tiene prohibido afirmar sin buscar antes.
Cuando la salida debe pertenecer a una lista, es el código el que verifica y descarta lo que queda fuera. Pedirle buen comportamiento al modelo no es control.
En contextos sensibles, la salida vuelve marcada como sugerencia y solo se convierte en registro cuando alguien la aprueba. Y existe un camino determinista para cuando el modelo falla.
Cuando la confidencialidad lo exige, servimos el modelo en su propia infraestructura, sin enviar datos a un servicio externo de IA, con una barrera que impide que la aplicación arranque apuntando hacia afuera. Y con revisión humana obligatoria de lo que el modelo genera antes de convertirse en entrega.
Usamos IA en nuestro servicio de calidad antes de proponerla a un cliente: análisis de riesgo, priorización de pruebas y ampliación de cobertura. Lo que ofrecemos ya pasó por nuestro equipo.
Cada uno de estos es producto nuestro, construido por el mismo equipo. Se puede abrir y verificar antes de contratar.
Agente que responde, agenda, confirma y recuerda por WhatsApp. RelatifyAI Beauty
Agente con herramienta de catálogo y reserva de inventario, con prohibición de inventar precio o marca. PedeMarket
Agente que conduce el triaje y prioriza señales de alarma, con el modelo en la infraestructura del cliente. LarClínica
IA que planifica las acciones y un driver propio que las ejecuta en el navegador. PilotQA AI
No todo problema necesita inteligencia artificial, y a veces una regla bien escrita resuelve más barato. Si es el caso, se lo decimos antes de proponer un proyecto.
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