Soluciones de Inteligencia Artificialy Machine Learning para Empresas

RAG (Retrieval-Augmented Generation) significa que el chatbot consulta tu documentación en tiempo real antes de responder. Indexamos tu contenido (manuales, base de conocimiento, catálogo) en una base vectorial (Pinecone, Qdrant o pgvector), y cuando llega una pregunta el modelo recupera los fragmentos relevantes y genera la respuesta citando fuentes. Resultado: precisión superior al 95% y cero alucinaciones inventadas.

Por defecto trabajamos con proveedores que NO entrenan con tus datos (OpenAI API con opt-out, Anthropic con política DPA, Azure OpenAI con aislamiento europeo). Si manejas datos especialmente sensibles, desplegamos modelos open-source (Llama, Mistral) en infraestructura propia o europea. Firmamos DPA conforme RGPD y documentamos qué dato va a dónde.

Sí. Aplicamos modelos predictivos para forecasting de demanda, detección de churn, identificación de anomalías, scoring de leads y clasificación automática. Empezamos siempre con un análisis exploratorio de tus datos, validamos hipótesis con el equipo de negocio y desplegamos modelos con métricas claras (precisión, recall, F1) antes de pasar a producción.

Un MVP de chatbot interno con RAG suele oscilar entre 4.000-12.000 € según el volumen de documentos y el nivel de integración. Una automatización de procesos típica (clasificación de tickets, generación de respuestas a clientes) se amortiza en 3-6 meses si el equipo gestiona >100 casos diarios. Antes de cotizar hacemos siempre un diagnóstico de viabilidad gratuito.

Depende del proceso. Para tareas con impacto bajo (clasificación, sugerencias) automatizamos al 100% con monitorización. Para tareas críticas (decisiones financieras, comunicaciones a clientes) usamos patrones human-in-the-loop: la IA propone, una persona aprueba. Cada modelo en producción tiene métricas de drift, alertas de degradación y kill-switch para revertir al flujo manual sin downtime.

Sí, hay tres caminos según el volumen de datos. Con pocos ejemplos (< 100) usamos few-shot prompting. Con datasets medios (500-5.000 ejemplos) hacemos fine-tuning sobre modelos base (GPT-4o-mini, Llama 3.1). Con datasets grandes y dominio muy específico (legal, médico) entrenamos modelos desde checkpoints open-source. Te ayudamos a estructurar el dataset y elegir la opción con mejor coste/beneficio.

Conectamos vía APIs REST/GraphQL, webhooks o conectores nativos para los sistemas más comunes (HubSpot, Salesforce, Holded, Odoo, Shopify, WooCommerce). Para sistemas legacy sin API usamos un capa de integración (Make, n8n, o Node.js custom) que sincroniza datos en batch o en tiempo real. La IA nunca sustituye a tu sistema actual — lo enriquece.