Conjunto de evaluación
Ejemplos reales y criterios claros para comparar cambios y detectar regresiones.
Inteligencia artificial aplicada
IA integrada en un proceso, no una demo aislada.
Identificamos dónde la IA aporta valor, diseñamos cómo medirla y la conectamos con el trabajo diario hasta dejarla operando.
Aplicaciones
Automatizar donde existe una decisión repetible.
La IA puede reducir trabajo manual o hacer accesible información dispersa, pero también introduce incertidumbre. Por eso el caso de uso, la evaluación y el control importan tanto como el modelo.
Problemas que solemos explorar
- Clasificación y extracción de información en documentos.
- Búsqueda y respuestas sobre conocimiento interno con fuentes.
- Asistentes para preparar trabajo, no para ocultar decisiones.
- Automatización de tareas con herramientas y reglas de aprobación.
- Priorización de casos para revisión por parte del equipo.
Cuándo no utilizar IA
Si una regla clara, una integración o un cambio de proceso resuelve mejor el problema, esa alternativa debe prevalecer. La complejidad solo se justifica cuando mejora el resultado.
Producción responsable
Evaluar antes de confiar.
Una solución útil necesita límites, trazabilidad y un comportamiento observable.
Guardarraíles
Validaciones, permisos y límites adaptados al impacto de una respuesta incorrecta.
Control humano
Aprobación o escalado cuando una decisión requiere contexto o responsabilidad.
Coste y observabilidad
Seguimiento del uso, errores y coste para decidir con datos una vez desplegado.
Decisiones
Preguntas frecuentes
¿Cómo sabéis si un proceso necesita inteligencia artificial?
Comparamos la IA con alternativas deterministas y manuales. Solo la proponemos cuando los datos, la variabilidad del problema y el impacto esperado justifican su coste y riesgo.
¿Cómo se evalúa un sistema de IA?
Definimos ejemplos representativos, criterios de calidad y umbrales antes de producción. Después monitorizamos errores, coste y comportamiento sobre casos reales.
¿Puede existir revisión humana?
Sí. Cuando el impacto de un error lo requiere, diseñamos aprobación, escalado o muestreo humano dentro del flujo, no como una corrección improvisada.
¿Qué ocurre con los datos de la empresa?
El tratamiento depende de la arquitectura y proveedores elegidos. Antes de construir se revisan sensibilidad, permisos, retención y opciones de aislamiento para tomar una decisión explícita.
Cuéntanos el cuello de botella.
En una primera conversación de 30 minutos entendemos el problema y te decimos con claridad si podemos ayudar.