Modelos y agentes con criterio.
Agentes que atienden, responden y operan sobre los sistemas que ya existen, con la memoria de la organización a mano. Y la base para que la IA escale: dónde corre, cómo se construye con ella y bajo qué reglas.
Seis capacidades, un mismo sistema
Cada pieza se puede contratar sola, pero están pensadas para convivir: los agentes usan el conocimiento, el conocimiento vive en los sistemas y todo corre bajo un mismo marco de gobernanza.
Agentes conversacionales
Asistentes en WhatsApp, web y voz que atienden, responden y derivan a una persona cuando hace falta. Agentes de negocio —agendar, cotizar, recuperar ventas, recomendar, calificar leads— y agentes de gestión: turnos e inscripciones, trámites y habilitaciones, gestión de contenidos.
Gestión del conocimiento (RAG)
La memoria institucional, accesible sin depender de la cabeza de nadie: un agente que consulta bases, listas y documentos en lenguaje natural, con confidencialidad por permisos. Resúmenes y alertas automáticas sobre fuentes públicas o internas.
Integración de IA con sistemas
MCP y tool use para exponer los productos y datos de la organización a los modelos, con trazabilidad. Orquestación de agentes y flujos; estrategia multi-modelo para cambiar de proveedor sin rehacer la arquitectura.
Infraestructura local de IA
Modelos open-source desplegados on-premise o en nube privada para datos sensibles. Al menos una experiencia 100% local, con evaluación de privacidad y retención de datos.
Desarrollo asistido por IA
Una software factory aumentada con agentes de código: proyectos documentados desde el día uno, agentes que proponen cambios, revisión humana y despliegue automático. Generación de documentos, presentaciones, mockups y contenido con plantillas propias.
Gobernanza y ética de IA
Marco de uso responsable: catálogo de activos de IA, política de datos, evaluación de riesgos, cumplimiento normativo y el estándar de calidad que cada caso exige.
Cinco claves para implementar IA
Un marco para adoptar IA de forma escalable y ética, probado en organizaciones grandes del sector público y en empresas.
- Definir un planUn plan estratégico estructura la adopción de IA y asegura una implementación escalable y ética: gobernanza, I+D y producción.
- Sostener una I+D permanenteApostar a una plataforma o partner evaluándolo de forma continua, aprovechar la competencia entre proveedores y diseñar ciclos de vida cortos para casos específicos.
- Equilibrar estrategia y corto plazoEl plan perdura y se adapta; los quick wins resuelven un caso inmediato y le dan oxígeno. Ninguno reemplaza al otro.
- Seleccionar casos de uso de alto valorSi se resuelve con software tradicional, no requiere IA. La calidad de los datos determina la calidad del resultado. Reducir el alcance, robustecer y luego escalar.
- Adaptación continuaInvestigar ante novedades constantes, gestionar la presión por implementar de inmediato y dar los primeros pasos en terreno nuevo exige adaptación y paciencia.
Herramientas con las que trabajamos
Agrupadas por capa. Se eligen según costo, criticidad y el ecosistema que la organización ya tiene; cambiar de modelo debería ser cambiar un string.
Modelos
Agentes y orquestación
Automatización y datos
Infraestructura
Hablemos.
¿Hay un proceso, un equipo o un servicio para transformar con datos e inteligencia artificial? Escribinos y lo vemos.