Creamos asistentes de IA alimentados por datos corporativos, generación de documentos y automatización de procesos; la reducción del trabajo manual repetitivo aumenta la productividad de los empleados.
Los temas críticos que aborda este servicio y el resultado que entregamos en cada uno.
Buscamos reducir el tiempo de generación de documentos de horas a minutos, trazable mediante criterios de aceptación y una base de medición.
Establecemos el valor de negocio del caso de uso como un registro de evidencia mediante un piloto MVP de 4-8 semanas.
Dentro del alcance contratado entregamos la aplicación de IA, las integraciones de datos y una interfaz de administración.
Si se elige despliegue on-premise o private cloud depende de la decisión de control de datos del propietario.
Cómo implementamos el servicio a través de los pilares de entrega, gobernanza y servicios conectados.
Empezamos con escenarios de alto volumen, repetitivos y de bajo riesgo, y construimos la preparación de datos, el chunking y la indexación con estrategias semánticas, recursivas y basadas en oraciones.
Gestionamos el riesgo de alucinación mediante límites de tarea, guardrails de política, puntuaciones de confianza y aprobación humana cuando es necesario, e integramos redacción de PII y protección contra prompt injection.
Incorporamos el fine-tuning solo cuando se requiere terminología, formato o comportamiento específicos del sector, y resolvemos la mayoría de escenarios con ingeniería de prompts y automatización de procesos.
Superficies ilustrativas donde este servicio se activa comúnmente.
Aceleramos el acceso de los empleados al conocimiento con un asistente alimentado por el contexto documental corporativo.
Mediante un flujo de atención al cliente contratado hacemos medible la calidad del servicio a través de un chatbot con guardrails.
Construimos aplicaciones integradas con Teams, Slack, SharePoint y ServiceNow vía SSO (SAML/OIDC).
La profundidad de este servicio en temas técnicos y de cumplimiento específicos del sector.
Aplicamos un modelo en el que los datos no se usan para entrenamiento bajo acuerdos de API empresarial y, cuando es necesario, mantenemos los datos bajo control organizacional con on-premise o private cloud.
Construimos una capa de control que apoya la consistencia de marca y la seguridad con content filter, topic boundary y redacción de PII.
Seguimos la distribución por usuario, departamento y escenario mediante un dashboard de costos basado en tokens y configuramos límites de presupuesto y alertas.
Los equipos empresariales dedican mucho tiempo a tareas de conocimiento repetitivas —redactar documentos, navegar por procesos internos, sintetizar informes y responder consultas rutinarias— desviando a profesionales cualificados de actividades de mayor valor. Nuestra práctica de IA Generativa diseña e implementa asistentes de IA corporativos, flujos de trabajo de IA gobernados por políticas y soluciones de automatización de procesos integrados con los sistemas propietarios de su organización y gobernados por controles de seguridad de nivel empresarial. Aseguramos que las implementaciones de GenAI sean precisas, explicables y cumplan con las políticas internas y la regulación emergente.
Reducir el tiempo del ciclo operativo frente a los objetivos de medición acordados y los criterios de aceptación
Apoyar la preparación para auditorías y el cumplimiento con registros de evidencia en lugar de promesas públicas de resultados sin respaldo
Nuestros proyectos de GenAI comienzan con un taller de priorización de casos de uso que mapea tareas de trabajo de conocimiento de alta frecuencia a patrones de capacidad de GenAI, estimando el impacto en la productividad y la complejidad de implementación para cada uno. Luego diseñamos, construimos e implementamos las soluciones seleccionadas con énfasis en la preparación para la producción, incluyendo acceso basado en roles, telemetría de uso, controles de costos y monitoreo continuo de la calidad. La gestión del cambio y el soporte para la adopción se incluyen en cada proyecto.
Identificar y priorizar casos de uso de GenAI con ROI cuantificado antes de las decisiones de inversión
Ingerir e indexar más de 100,000 documentos empresariales en el primer sprint de entrega
Hacer que la optimización de costes y recursos sea medible frente a la línea base acordada y la cadencia de revisión
Cada compromiso de GenAI entrega un asistente de IA o una solución de automatización lista para producción con documentación de gobernanza integral. Proporcionamos una Tarjeta de Sistema GenAI que documenta las elecciones del modelo, las fuentes de datos, los controles de seguridad y las limitaciones conocidas, alineada con los requisitos de la Ley de IA de la UE y el Marco de Gestión de Riesgos de IA del NIST. Todos los componentes de la solución se entregan como activos propiedad del cliente sin dependencia de proveedores propietarios.
Hacer que la velocidad operativa, la resiliencia y los resultados de respuesta sean medibles a través del alcance contratado y los criterios de aceptación
Mejorar los indicadores de calidad mediante líneas base, criterios de aceptación y evidencia revisada
Apoyar la preparación para auditorías y el cumplimiento con registros de evidencia en lugar de promesas públicas de resultados sin respaldo
Implementamos una estrategia de mitigación de alucinaciones de múltiples capas: las respuestas están restringidas por la política de tareas, la puntuación de confianza marca las salidas de baja certeza para revisión humana, y las tuberías de evaluación automatizadas miden continuamente la fidelidad y la relevancia de las respuestas contra un conjunto de pruebas curado.
Sí. Para organizaciones que requieren residencia de datos completa, desplegamos LLMs de código abierto (como Mistral, Llama 3 o Phi-3) en su propia infraestructura de GPU utilizando frameworks de servicio vLLM o Azure AI Foundry. Todo el stack de IA —servicio de modelos, conectores de datos aprobados e inferencia— permanece dentro de los límites de su red.
Implementamos una capa de gobernanza de costos desde el primer día: el almacenamiento en caché semántico (utilizando Redis o GPTCache) atiende consultas repetidas sin llamadas a la API, el enrutamiento multimodo dirige consultas simples a modelos más pequeños y económicos, mientras reserva los modelos insignia para tareas complejas, y las políticas de presupuesto de tokens con límites de gasto por usuario y por equipo evitan costos descontrolados.
Entregamos un programa de adopción estructurado que incluye sesiones informativas ejecutivas sobre las capacidades y limitaciones de la IA, sesiones de capacitación específicas por rol para usuarios finales y líderes de equipo, un manual de ingeniería de prompts adaptado a su dominio, y un panel de adopción de 60 días que rastrea usuarios activos, volúmenes de consultas y puntuaciones de satisfacción.
Integramos la capa de recuperación con su proveedor de identidad existente (Azure AD u Okta) para aplicar controles de acceso a nivel de documento en el momento de la consulta. El paso de recuperación filtra los resultados de la búsqueda vectorial para incluir solo los documentos que el usuario autenticado está autorizado a ver, asegurando que la IA solo pueda mostrar información a la que el usuario podría acceder directamente.
Sí. Diseñamos sistemas de IA agénticos utilizando LangGraph o Semantic Kernel que pueden ejecutar flujos de trabajo de varios pasos — como extraer datos de documentos, validar contra reglas de negocio, poblar sistemas de registro a través de API y escalar excepciones a revisores humanos — combinando el razonamiento basado en el conocimiento con capacidades de uso de herramientas.
Este formulario breve dirige su solicitud al equipo de soporte correcto. Primero aclaramos el contexto, luego definimos el método de intercambio seguro.
Primer contacto consciente de la privacidad; flujo de intercambio seguro cuando sea necesario; sin presión de ventas.
