IA y machine learning
IA que resuelve el problema, no solo conversa
Empezamos por una métrica, no por un modelo. Definimos qué debe ser más rápido, más barato o más preciso, creamos un prototipo en un par de semanas, medimos la calidad y solo entonces escalamos.
Qué nos piden los clientes
- 01Quitar carga al equipo de soporte y de ventas
- 02Encontrar respuestas entre miles de documentos en segundos
- 03Incorporar funciones de IA a un producto existente
- 04Automatizar tareas rutinarias que requieren sentido común
Qué construimos
- Asistentes y agentes LLM conectados a tus sistemas
- RAG: respuestas desde tu base de conocimiento, con fuentes
- Clasificación, extracción de datos, moderación
- Interfaces de voz y chat en lenguaje natural
- Pipelines de datos y evaluación de la calidad de los modelos
- Elección del modelo según la tarea y el presupuesto, incluidos modelos autoalojados
Normas y estándares
- Preparación para el Reglamento de IA de la UE (AI Act)
- RGPD
- Modelos autoalojados cuando los datos no pueden salir de la empresa
Diseñamos teniendo en cuenta estos requisitos. El conjunto exacto se define durante el brief.
Caso conceptual
ConceptoIA y machine learningE-commerce
Un asistente de IA para el soporte de una tienda online
- Cliente
- Tienda de electrónica, 3000 consultas al día
- Reto
- Los agentes se ahogan en preguntas repetitivas sobre el estado de los pedidos y las devoluciones.
- Solución
- Un asistente LLM con acceso a los pedidos y a la base de conocimiento
- Derivación de los casos complejos a un agente, con todo el contexto
- Respuestas con enlaces a las fuentes
- Un panel de calidad de las respuestas
- Objetivos
- Preguntas rutinarias resueltas sin un agente
- Respuestas en segundos, 24/7
- Cada respuesta se puede verificar
Stack
- Python
- LLM
- RAG
- pgvector
- React
Plazo8 semanas
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