Soluciones de IA aplicada al negocio: copilots internos sobre tu base de conocimiento, extracción automática de documentos, modelos predictivos y agentes IA. Integrados en tus procesos y desplegados en tu infraestructura — los datos se quedan en tu entorno.
Consultoría para empresas en España con diagnóstico inicial, alcance cerrado antes de empezar y transferencia al equipo cuando el proyecto entra en producción.
Diagnóstico inicial, propuesta cerrada y coordinación directa durante el proyecto.
El reto
Tu equipo usa ChatGPT sin política de seguridad: los datos de clientes y contratos se están compartiendo con modelos externos
Procesas cientos de documentos manualmente cada día: facturas, contratos, solicitudes de clientes
No sabes qué clientes van a cancelar hasta que ya lo han hecho y es demasiado tarde para actuar
Tienes datos históricos valiosos pero no sabes cómo convertirlos en predicciones accionables para el negocio
Has intentado un proyecto de IA que no llegó a producción — o lo que se desplegó nadie usa
Qué incluye
Copilots internos (RAG) que responden con tus documentos, contratos y manuales
Clasificación y extracción automática de documentos: facturas, contratos, DNIs, pedidos
Modelos predictivos: churn, demanda, anomalías, mantenimiento preventivo
Integración con tus sistemas actuales via API, n8n o conectores nativos
Despliegue en tu infraestructura — los datos no salen de tu entorno
Impacto en negocio
Empleados más productivos sin riesgo de exponer datos confidenciales a modelos externos
Procesamiento de documentos que antes requería horas ahora funciona en segundos
Capacidad predictiva para anticipar problemas antes de que ocurran
IA explicable y auditable — sin cajas negras ni decisiones inexplicables
La transparencia evita sorpresas. Si necesitas alguno de estos elementos, podemos cotizarlo por separado.
No imponemos stack. Si ya usas otras herramientas, evaluamos si tiene sentido integrarnos con ellas.
Nuestro proceso
Definimos juntos el problema concreto que queremos resolver, validamos la disponibilidad y calidad de los datos necesarios, y estimamos el retorno esperado antes de comprometer ningún presupuesto.
Desarrollamos un prototipo funcional con datos reales para validar que el enfoque técnico funciona en vuestro contexto. Primero se demuestra, luego se escala. Sin prometer nada que no hayamos visto funcionar.
Construimos la solución definitiva: modelo entrenado o sistema RAG, pipeline de datos, API de inferencia e integración en los workflows del equipo. Testing riguroso antes de entrar en producción.
Desplegamos en vuestra infraestructura, configuramos monitorización del rendimiento del modelo y formamos al equipo para que entienda cuándo el sistema funciona correctamente y cuándo necesita supervisión.
Resultados
Copilot interno funcional en 3–5 semanas respondiendo con vuestros documentos y base de conocimiento
Automatización del 70–90% del procesamiento de documentos recurrentes (según tipo y calidad del documento)
Modelos predictivos con precisión superior al 80% validados con datos históricos antes de producción
Adopción real: los usuarios usan la herramienta porque les ayuda, no porque se lo imponen
FAQ
Depende del caso de uso. Para copilots RAG bastan decenas de documentos bien estructurados. Para modelos predictivos como churn o demanda, necesitamos habitualmente al menos 12 meses de histórico y varios miles de registros. Lo evaluamos en el discovery sin compromiso.
No. Usamos Azure OpenAI u otras opciones que garantizan que los datos no se usan para entrenamiento externo, o desplegamos modelos open-source en vuestra infraestructura. Lo documentamos por escrito en cada proyecto.
Los modelos cometen errores — es parte del diseño, no un fallo. Establecemos umbrales de confianza, alertas cuando el rendimiento cae y flujos de revisión humana para casos ambiguos. La IA asiste en la decisión; la decisión final la tiene el equipo.
Sí. Clasificamos cada sistema según el riesgo del AI Act, documentamos la base legal del tratamiento de datos, evaluamos sesgos potenciales y generamos la trazabilidad necesaria para auditorías internas o externas.
Habitualmente sí. La integración puede ser via API REST, conector nativo (Power Automate, n8n, Zapier) o extracción programada. Evaluamos la viabilidad técnica durante el discovery antes de comprometer ningún plazo.
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