01
Identificación de casos
Mapeamos procesos donde un LLM, agente o modelo produce mejora medible frente al baseline.
IA aplicada
Inteligencia artificial aplicada al negocio
La IA aplicada no es añadir un chatbot. Es identificar dónde un modelo (LLM, embeddings, agentes) produce impacto operativo medible, integrarlo con el contexto propio del negocio y gobernarlo con la misma seriedad que cualquier otro sistema crítico.
Problema que resolvemos
IA de demo, no IA de producción.
Muchas organizaciones han probado IA, pero no la han integrado. Experimentos sueltos, prompts ad hoc y ninguna medición del retorno real.
Prompts sueltos y sin gobernanza
Cada equipo usa IA a su manera con resultados inconsistentes y sin trazabilidad de decisiones.
Sin conexión con datos propios
LLMs usados sin contexto de la empresa. Los outputs son genéricos y no operables.
Casos de uso sin usuario real
Iniciativas de IA que nadie acaba usando porque no resuelven un problema concreto de un rol concreto.
Cómo trabajamos
Caso de uso → datos → modelo → gobernanza.
Partimos del caso de uso real. Construimos solo lo que produce impacto medible y lo dejamos bajo gobernanza.
02
Preparación de datos y contexto
Embeddings sobre documentación, CRM, producto. Los modelos responden desde el contexto propio.
03
Implementación
Integración nativa en las herramientas del equipo. Asistentes donde ya trabajan, no en otra pestaña.
04
Evaluación y gobernanza
Métricas de calidad, logs, revisión humana y evolución controlada.
Qué incluye
IA con caso, no con slogan.
Implementaciones serias con gobernanza técnica y de producto.
01
Copilots internos
- Asistente sobre documentación propia
- Resumen y clasificación de mensajes
- Generación asistida de propuestas
02
Agentes y automatización
- Agentes con tools sobre CRM y datos
- Enriquecimiento automático de leads
- Clasificación y priorización de tickets
03
Gobernanza
- Evaluación de calidad
- Logs y trazabilidad
- Políticas de acceso y PII
Integración con el sistema
Capa de inteligencia sobre el resto.
IA aplicada no sustituye capas: las acelera. Funciona sobre tracking, data, CRM y workflows existentes.
Pilar 04
Operación y cierre
Enriquece leads, clasifica mensajes y asiste a comerciales dentro del CRM.
CRM & PipelineAutomatización
Pilar 03
Medición y decisión
Analiza datos de pipeline y campañas para generar señal y anomalías.
Data & Reporting
Pilar 01
Adquisición
Soporte editorial en contenido y generación asistida de creatividad por segmento.
SEOPaid Media
Señales de impacto
Rangos típicos por caso de uso.
El impacto depende del caso. Estos son rangos que vemos en implementaciones en producción.
+218%
Caso · Servicios profesionales
Lumen Group
Del crecimiento por referidos al sistema propio
01
-55%
Tiempo en tareas repetitivas
02
+40%
Precisión de cualificación
03
3x
Velocidad en generación de propuestas
04
<1s
Respuesta de asistentes internos
Siguiente paso
¿Encaja IA aplicada con tu sistema? Lo vemos en 60 minutos.
El diagnóstico estratégico revisa tu situación actual y define qué capa construir primero. No vendemos antes de entender.
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