Agentes para automatizar trabajo
Agentes que leen correos, facturas, remitos y formularios, extraen los datos, los cargan en el sistema, avisan las excepciones y escalan a una persona cuando algo no cierra.
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Modelo de negocio
Laboratorio de inteligencia artificial
Agentes que automatizan trabajo repetitivo, visión por computadora e integraciones de IA llave en mano sobre los sistemas que la empresa ya usa.
Cómo trabajamos esta área
Laboratorio IA.
El Laboratorio IA es el área donde probamos y llevamos a producción lo que la inteligencia artificial hace bien hoy: leer documentos, clasificar, responder, resumir, detectar y contar. No vendemos promesas de futuro; implementamos tareas concretas que una empresa hace todos los días y que pueden hacerse solas.
Empezamos siempre por un relevamiento honesto: qué proceso consume horas, con qué datos contamos y cuál sería el ahorro real. De ahí sale una prueba de concepto acotada, con métricas definidas de antemano. Si los números cierran, se lleva a producción; si no cierran, lo decimos.
Trabajamos sobre la infraestructura que el cliente prefiera —modelos en la nube o modelos abiertos ejecutados en servidor propio cuando los datos no pueden salir de la empresa— y dejamos la solución integrada a los sistemas existentes, documentada y con tablero de control de uso y costos.
Servicios
Qué incluye esta línea.
Asistentes conversacionales
Asistentes entrenados sobre la documentación real de la empresa: atención de primer nivel, consultas internas de procedimientos y respuestas con la fuente citada.
Visión por computadora
Conteo de personas y vehículos en tiempo real, detección de eventos, control de accesos y lectura de patentes, con procesamiento en el borde o en servidor.
Integración IA llave en mano
Incorporación de capacidades de IA a los sistemas que la empresa ya usa: clasificación, búsqueda semántica, resúmenes, transcripción y generación de documentos.
Prueba de concepto medida
Piloto acotado con objetivos, métricas y costo previstos antes de comprometer un desarrollo completo.
Despliegue privado
Modelos abiertos ejecutados en infraestructura del cliente —o en la nuestra, si prefiere no administrar servidores— para datos que no pueden salir de la organización, con control de acceso y registro de uso.
Proceso
De la consulta a la puesta en marcha.
Etapa 1
Relevamiento
Identificación de los procesos con mayor carga manual y de los datos disponibles.
Etapa 2
Piloto
Prueba de concepto con métricas y umbral de aprobación acordados por escrito.
Etapa 3
Producción
Integración a los sistemas existentes, controles de calidad y plan de excepciones.
Etapa 4
Mejora
Seguimiento de precisión, costos por operación y ampliación a nuevos procesos.
Tecnologías
PythonVisión por computadoraLLM / RAGModelos abiertosVector DBAPI de integraciónEdge computingHosting propio
Contanos qué necesitás resolver.
Respondemos con un diagnóstico y una propuesta concreta, sin costo.