Sistemas que responden preguntas buscando en tus documentos y datos internos: manuales, contratos, bases de conocimiento, wikis. Citan fuentes, no inventan. Conectamos a bases de datos, SharePoint, Confluence y sistemas propios.
La infraestructura que hace funcionar la búsqueda inteligente: vectorización de documentos, bases de datos vectoriales (ChromaDB, Pinecone, pgvector), indexación semántica y pipelines de ingesta. Es lo que permite que un agente RAG entienda el significado de una pregunta, no solo las palabras.
Flujos inteligentes que eliminan tareas repetitivas: clasificación de tickets, extracción de datos de documentos, generación de reportes, respuestas automáticas y enriquecimiento de CRM. Con n8n, LangChain y LLMs en producción.
IA generativa sin sacar tus datos de tu red. Modelos open source (Llama, Mistral, DeepSeek) corriendo en tu infraestructura con API compatible con OpenAI, panel de control y observabilidad completa.
Clasificación, regresión y series de tiempo para churn, scoring de crédito, forecasting de demanda y predicción de fallas. Desde el feature engineering hasta el modelo en producción.
Pipelines de reentrenamiento, monitoreo de drift, A/B testing de modelos y CI/CD para mantener la precisión en producción. Sin MLOps, los modelos se degradan — con MLOps, la inversión se sostiene.
Base de conocimiento de +2.000 documentos · respuestas con fuentes citadas · integrado a Slack y Teams
Clasificación automática por área · respuestas sugeridas · reducción de 60% en tiempo de primera respuesta
40% menos falsos positivos · scoring sub-segundo · reentrenamiento semanal
Reducción de quiebre de stock 30% · horizonte 8 semanas · granularidad SKU-tienda
Identifica el 70% de los clientes que cancelarán 30 días antes · acción preventiva automatizada
Un agente RAG busca primero en tus documentos y datos internos, y luego genera una respuesta basada en esa información real. A diferencia de un chatbot genérico, no inventa: cita fuentes internas. Sirve para consultas sobre manuales, contratos, políticas, bases de conocimiento y cualquier documentación interna que hoy se busca manualmente.
Clasificación de tickets de soporte, extracción de datos de documentos (facturas, contratos, formularios), generación de reportes a partir de datos crudos, respuestas automáticas a solicitudes recurrentes, y enriquecimiento de registros CRM. La clave es definir guardrails y validaciones para que la automatización sea confiable.
Sí. Con nuestro LLM Gateway, los modelos corren dentro de tu infraestructura. Usamos modelos open source (Llama, Mistral, DeepSeek) con API compatible con OpenAI. Los datos nunca salen de tu red. Ideal para banca, salud, gobierno y empresas con políticas de soberanía de datos.
Churn de clientes, fraude transaccional, forecasting de demanda, scoring de crédito y predicción de fallas. El común denominador: hay datos históricos y una decisión repetitiva que se puede mejorar con un modelo en producción.
Sí. Desarrollamos APIs que exponen las predicciones para que cualquier sistema las consuma en tiempo real o por batch. Hemos integrado modelos con SAP, Salesforce, sistemas legacy y plataformas cloud.
Es el conjunto de prácticas para llevar modelos a producción y mantenerlos. Sin MLOps, los modelos se degradan porque los datos cambian. Implementamos reentrenamiento automático, monitoreo de drift y versionado.
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