Implementació i integració d'IA
IA a mida per automatitzar la feina del teu equip.
Més de 100 projectes. Desenvolupem software des de 2012
El nostre sistema únic juntament amb la IA lliuren resultats més ràpid
Confien en nosaltres grans marques, pimes i startups
Oriol Lanuza
Desenvolupament backend i DevOpsLa veritable potència de la IA no rau en el model, sinó en el context. La nostra feina no és reinventar la intel·ligència, sinó construir els ponts tècnics necessaris perquè aquesta intel·ligència entengui les teves dades i resolgui problemes reals de negoci.
IA connectada al teu negoci
Automatitza tasques dins les eines que ja utilitza el teu equip.
La implementació i integració d'intel·ligència artificial permet automatitzar feina repetitiva: lectura de documents encara que cadascun arribi en un format diferent, preparació d'informació i connexió amb aplicacions de negoci. Comencem per una tasca concreta i exemples reals per comprovar si aporta valor.
Definim què pot llegir el model, què pot modificar i quan ha d'intervenir una persona.
A Quiralis vam desenvolupar IA documental per extreure informació d'autoritzacions d'asseguradores, que l'equip administratiu revisa.
De la primera prova a l’ús diari
Comprovem què aporta la implementació d'IA abans d'ampliar la integració. Definim dades, permisos i criteris d'avaluació amb el teu equip.
-
Triem una tasca concreta
Identifiquem la feina que vols reduir, com es fa avui i si és tècnicament viable automatitzar-la. Acordem què ha de millorar i quins exemples serviran per comprovar-ho.
-
Preparem les dades i els accessos
Revisem les fonts disponibles i els permisos necessaris. Definim quina informació pot consultar el sistema i quines accions pot executar.
-
Provem amb casos reals
Comparem els resultats amb exemples representatius, inclosos errors i dades incompletes. Valorem qualitat, temps i cost abans de continuar.
-
Definim la revisió humana
Decidim què pot fer el sistema automàticament i què necessita validació. Preparem el tractament de les excepcions i la correcció dels resultats.
-
Integrem la solució
Connectem la funcionalitat amb el programari i el flux de treball. Gestionem permisos, errors de connexió i seguiment de les operacions.
-
Acompanyem l’evolució
Acordem el manteniment i el seguiment de qualitat i costos. Revisem els canvis de models o proveïdors abans d’incorporar-los.
Experiència en software, aplicada a la IA
La integració ha de funcionar en el dia a dia.
Desenvolupem software a mida des del 2012, i aquesta experiència ens ajuda a integrar la IA amb les dades, els permisos i les eines del negoci.
Definim les mesures de privacitat segons les dades i el proveïdor, i en revisem les condicions d'ús, retenció i entrenament abans de passar a producció.
Escollim la tècnica segons la tasca: models de llenguatge per al processament del llenguatge natural (NLP), machine learning quan hi ha dades per entrenar un model propi, o agents d'IA per coordinar accions amb permisos delimitats.
Projectes relacionats
Creem productes digitals a mida per impulsar el creixement dels nostres clients.
-
anar a Més de deu anys construint el programari a mida d'una gestoriaBabià One
Més de deu anys construint el programari a mida d'una gestoria
Resolem els vostres dubtes sobre Integració d'IA
Entenem que l'adopció d'Intel·ligència Artificial genera incertesa sobre privadesa, costos i viabilitat tècnica.
Una tasca concreta, resultats avaluats i control humà.
Molts que fins ara no es podien automatitzar perquè exigien llegir, interpretar o resumir informació sense un format fix. Ho hem aplicat al processament de documentació, al resum de reunions i a l'enriquiment de catàlegs de productes. L'equip deixa de dedicar temps a la feina repetitiva i conserva la revisió del més delicat.
Seleccionem el servei i la configuració segons la sensibilitat de les dades. Abans de la integració revisem les condicions de tractament, retenció i ús per a entrenament, així com els controls d'accés i el xifratge. Aquestes condicions depenen del producte, el contracte i la configuració.
RAG permet recuperar informació dels teus documents i sistemes perquè el model la utilitzi en les respostes. És útil quan necessita coneixement específic de l'empresa. Pot reduir respostes sense fonament, però continua requerint avaluació i controls perquè el model es pot equivocar.
Depèn de la tasca, les dades disponibles, les integracions i els controls que cal implementar. Separem el desenvolupament dels costos recurrents de models, infraestructura i manteniment. Un pilot acotat ajuda a estimar el consum abans d’ampliar la solució. Ajustem el model i la configuració perquè el cost de cada tasca sigui proporcional al valor que aporta.
Treballem amb models de tercers quan encaixen amb els requisits del projecte. Comparem qualitat, costos, privadesa i manteniment abans d'escollir entre una integració, l'adaptació d'un model o altres alternatives.
Quan hi ha una tasca concreta, exemples representatius i un criteri per comprovar el resultat. El pilot permet comparar la IA amb el procés actual abans d’ampliar la inversió. Si n’hi ha prou amb regles senzilles o no hi ha dades adequades, estudiem altres formes d’automatitzar.
Sí. Podem acordar el seguiment de qualitat i costos, la revisió d’instruccions i l’adaptació als canvis dels models o de les APIs. L’abast del manteniment es defineix segons l’ús i les necessitats del projecte.