Inicio / Inteligencia Artificial

Inteligencia Artificial

IA aplicada al negocio: del caso de uso a producción, con tus datos bajo control.

Qué hacemos

La IA donde genera más valor

Identificamos los procesos con mayor potencial de mejora, desplegamos soluciones integradas en tu operativa y las dejamos gobernadas, medidas y preparadas para escalar.

Impacto tangible, retorno medible y resultados sostenibles desde el primer día.

Interfaz de inteligencia artificial sobre un entorno industrial
Conocimiento operativo

Asistentes que responden con la documentación de tu empresa (manuales, procedimientos, histórico de incidencias) y citan la fuente. Menos dependencia de los expertos clave y un onboarding más rápido.

Automatización de procesos

Agentes que leen, extraen y generan documentación corporativa y ejecutan tareas en tu CRM, ERP o ticketing. Lo crítico siempre lo valida una persona (human-in-the-loop).

IA privada y gobernada

Plataforma corporativa propia y multimodelo, en tu nube o en tu planta. Trazabilidad, control de gasto y cumplimiento (RGPD, AI Act). Se acabó la shadow AI.

Casos

Lo que ya está funcionando

Proyectos reales, desplegados y generando valor.

Industria · Automoción

Un técnico experto en cada turno

El reto. Los técnicos de mantenimiento, inyección y calidad perdían tiempo buscando soluciones en manuales de cientos de páginas, y el conocimiento estaba en pocas cabezas.

La solución. Un asistente que trabaja sobre 17 manuales técnicos, incluido uno escaneado que recuperamos con OCR. Responde paso a paso, cita manual y página, no inventa datos críticos y pone la seguridad por delante. Puede funcionar 100 % dentro de la planta, sin que los datos salgan.

  • ≈2.260 páginas consultables
  • Respuestas con cita verificable
  • 0,2 s en consultas recurrentes
Talento · Uso interno

Del CV al dossier técnico, sin trabajo manual

El reto. Pasar cada CV al formato corporativo antes de presentarlo al cliente era manual, lento y daba resultados distintos según quién lo hiciera.

La solución. Una cadena de agentes de IA lee el CV, incluidas sus imágenes, estructura la experiencia y las competencias y genera el dossier corporativo en Word desde el chat de la empresa.

  • En producción
  • Formato corporativo homogéneo
  • Cero copiar y pegar
Gobierno de la IA · Uso interno

Una IA propia para toda la compañía

El reto. La plantilla usaba IA pública sin control: riesgo de fuga de datos y gasto opaco.

La solución. Una plataforma privada y multimodelo sobre Kubernetes. Cada consulta va al modelo adecuado según su complejidad, todo queda trazado, el gasto está controlado y la IA externa está bloqueada en los dispositivos corporativos.

  • Más de 13.000 consultas el primer mes
  • Datos dentro del perímetro
  • Coste por consulta medido
Seguridad · Desarrollo

Equipos que programan con IA

El reto. Licencias de asistentes de código compradas, pero sin adopción real ni forma de medirla.

La solución. Un programa en tres fases: formación oficial, certificación GitHub Copilot (GH-300) con KPIs de uso y soporte continuo por ticket.

  • Itinerario en 3 fases
  • Certificación oficial
  • KPIs de adopción

Tecnología

Con qué trabajamos

Elegimos el modelo por coste y calidad, no por moda. El criterio es que tu equipo pueda sostenerlo cuando nosotros no estemos.

Modelos

Claude, GPT, Gemini, Qwen y modelos abiertos que pueden correr en tus propios servidores (vLLM) cuando el dato no puede salir.

Agentes e integración

LangGraph, Claude Agent SDK y MCP para conectar la IA con tu CRM, tu ERP, el ticketing y la documentación.

Conocimiento

Asistentes que buscan en tus documentos por significado y por palabra exacta, priorizan lo más relevante y leen también documentación escaneada (OCR).

Plataforma y LLMOps

Kubernetes, OpenWebUI, OpenTelemetry y Arize Phoenix para trazabilidad, calidad y control de coste.

Método

Cómo trabajamos

Avanzamos por etapas, validando resultados antes de dar el siguiente paso.

  1. PASO 01
    Diagnóstico

    Casos de uso priorizados por retorno (ROI) y viabilidad.

  2. PASO 02
    Prueba con tus datos reales

    No con ejemplos de catálogo.

  3. PASO 03
    Producción

    Observabilidad, evaluación de la calidad y coste por consulta.

  4. PASO 04
    Gobierno y adopción

    Políticas, formación y supervisión humana en lo crítico.

Equipo de programadores trabajando en tareas de IA en un centro de datos
Equipo

Perfiles complementarios que trabajan como un único equipo

Desde la construcción del modelo hasta su operación en producción.

01
Data Scientist

Diseña y entrena modelos enfocados a resolver problemas de negocio con impacto medible.

02
ML Engineer

Convierte esos modelos en soluciones operativas, integradas, escalables y seguras.

03
MLOps y DevOps de IA

Garantiza que todo siga funcionando: infraestructura, automatización, monitorización y control de costes.

¿Dónde encaja la IA en tu negocio?

Cuéntanos qué proceso, tarea o decisión quieres mejorar. Analizaremos el contexto y te diremos dónde la IA puede generar valor real y dónde existen alternativas más adecuadas.

Con criterio, experiencia y foco en resultados.