01
El asistente responde, pero nadie ejecuta la tarea
Una persona pregunta, copia la respuesta y la pega en el sistema. El modelo pensó, pero el trabajo lo hizo igual un humano moviendo datos de una ventana a otra.
Software a medida con inteligencia artificial
Pon la inteligencia artificial a hacer el trabajo que hoy tu equipo hace a mano
No vendemos licencias de IA ni un chatbot pegado a tu sitio. Escribimos software que usa modelos de lenguaje para hacer una tarea concreta de tu operación —leer, clasificar, redactar, decidir— y lo dejamos conectado a los sistemas donde de verdad vive tu información.
La aplicación la escribimos nosotros, no la revendemos
La IA entra dentro de tu proceso, no en una pestaña aparte
Nuestra propia operación diaria corre con agentes que construimos
El punto de quiebre
Ya probaste la inteligencia artificial y el trabajo se sigue haciendo igual
Casi todas las empresas con las que hablamos ya usaron un asistente de IA. Escribieron mejores correos y resumieron alguna reunión. Y ahí se quedó: la tarea que de verdad consume horas sigue haciéndose a mano.
02
La IA genérica no sabe nada de tu empresa
No conoce tus precios, tus clientes, tus reglas de aprobación ni tu histórico. Sin acceso a esos datos responde en general, y en general no sirve para decidir.
03
Funcionó en la demostración y no en el proceso
La prueba de concepto salió bien con tres ejemplos elegidos. Al entrar el caso raro, el que se equivoca, el que llega incompleto, no había nada previsto para eso.
Lo que hacemos
Tres formas de meter la IA dentro de la operación, no al lado
Desarrollamos aplicaciones a medida donde el modelo de lenguaje es una pieza del software, no el producto. Estas son las tres que más pide una empresa que ya tiene sistemas funcionando.
Agentes que ejecutan la tarea
Software que recibe un caso, decide qué hacer con las reglas de tu negocio y lo deja hecho en el sistema: creado el registro, enviada la respuesta, escalado lo dudoso a una persona.
Lectura de documentos y correos
Facturas, órdenes de compra, remisiones, solicitudes que llegan por correo. El modelo extrae los campos, el software los valida contra lo que ya tienes y lo que no cuadra se marca, no se inventa.
Asistentes sobre tu propia información
Preguntar en lenguaje normal y recibir la respuesta con la fuente: qué documento, qué registro, qué fecha. Y con permisos, para que cada persona solo alcance lo que le corresponde.
Esto es una rama del desarrollo de software a la medida: mismo equipo y misma forma de trabajar. Si lo que falta es conectar los sistemas entre sí antes de automatizar nada, eso es integración de sistemas.
Cómo se construye
Qué lleva dentro una aplicación con IA que aguanta el día a día
La diferencia entre una demostración y algo que opera está en las cuatro piezas que rodean al modelo. Son las que hacen que el sistema sea revisable cuando alguien pregunta por qué respondió eso.
El modelo es una pieza intercambiable
Se elige el que convenga al caso y se puede cambiar sin rehacer la aplicación. No atamos tu operación a un proveedor de modelos.
Acceso controlado a tus datos
El agente consulta tus sistemas por las mismas puertas que una persona autorizada, con permisos y con registro de lo que leyó.
Reglas y límites escritos
Qué puede hacer solo, qué tiene que confirmar y qué no puede tocar nunca. Eso se define antes de programar y queda en el alcance.
Revisión humana donde duele
Donde un error cuesta dinero o credibilidad, el paso final lo aprueba una persona. La IA reduce el trabajo, no la responsabilidad.
El ejemplo que mejor conocemos es el nuestro: la operación diaria de DSC corre sobre una flota de agentes que escribimos y sostenemos nosotros. Ver los sistemas que operamos.
Alcance
Cuatro respuestas definen el tamaño de tu proyecto con IA
No publicamos tarifa porque el rango es enorme: hay automatizaciones de una tarea y hay sistemas completos. Estas cuatro cosas son las que mueven el número, y se revisan contigo antes de que exista una propuesta.
Qué tarea concreta va a hacer
«Usar IA» no es un alcance. «Clasificar las solicitudes que entran por correo y crear el caso» sí lo es, y se puede cotizar.
De dónde sale la información
Si el dato ya está en un sistema con el que se puede hablar, es conexión. Si está en carpetas y en la cabeza de alguien, primero hay que ordenarlo.
Qué pasa cuando se equivoca
Un error de redacción se corrige. Un error en un precio o en un inventario, no. Eso define cuánta validación y cuánta revisión humana hay que montar.
Quién lo opera después
Podemos entregarlo documentado para tu equipo o quedarnos operándolo y ajustándolo. Son dos alcances distintos y conviene decidirlo al principio.
En el diagnóstico revisamos estos cuatro puntos y de ahí sale una propuesta con alcance, entregables y compromisos por escrito. Agenda un diagnóstico gratis.
Encaje
Cuándo te decimos que todavía no
Quieres un chatbot en la web y nada más
Si el objetivo es responder preguntas frecuentes a visitantes, hay herramientas de catálogo que lo hacen por una fracción de lo que cuesta desarrollar. Te conviene esa vía.
El dato todavía no existe ordenado
Si la información vive en hojas de cálculo personales y cada área tiene su versión, ningún modelo lo arregla. Primero hay que ordenar la base; lo decimos antes de vender nada.
Preguntas
Lo que nos preguntan antes de empezar con IA
¿Qué modelo de inteligencia artificial usan?
El que convenga a la tarea, y queda escrito en la propuesta. Elegimos por lo que el caso necesita —calidad de razonamiento, idioma, costo por uso, si el dato puede salir de tu infraestructura— y la aplicación se escribe para poder cambiarlo después sin rehacerla.
¿Mis datos van a entrenar un modelo público?
Es una decisión de arquitectura, no un detalle. Se define en el diagnóstico qué información puede salir hacia un proveedor de modelos y qué no, y esa frontera queda por escrito en la propuesta junto con la alternativa técnica para el dato sensible.
¿Cuánto cuesta y cuánto se demora?
Depende de los cuatro puntos de alcance de arriba. No damos una cifra en esta página porque sería inventada: sale del diagnóstico y queda por escrito, con entregables y tiempos, en la propuesta.
¿Esto sirve si mi empresa no es grande?
Sirve cuando hay una tarea repetitiva con volumen suficiente para que automatizarla se pague. El tamaño de la empresa importa menos que el tamaño de la tarea, y eso se mide antes de proponer.
¿Y si la IA se equivoca?
Se asume que va a pasar y se diseña para eso: validación contra tus propios datos, registro de cada decisión para poder revisarla, y aprobación humana en los pasos donde el error cuesta. Lo que no hacemos es entregar algo que decide solo sin dejar rastro.
Siguiente paso
Cuéntanos qué tarea te está comiendo las horas
Con eso te decimos si hoy se puede automatizar con IA, si conviene resolverlo con software normal o si todavía no es el momento. Preferimos decírtelo antes que venderte un proyecto que no se va a pagar.
¿Prefieres escribirnos? Cuéntanos qué necesitas.