Implementación e Integración de IA
IA a medida para automatizar el trabajo de tu equipo.
Nuestro sistema único junto a la IA entregan resultados más rápido
Más de 100 proyectos. Desarrollamos software desde 2012
Confían en nosotros grandes marcas, pymes y startups
Oriol Lanuza
Desarrollo backend y DevOpsLa verdadera potencia de la IA no reside en el modelo, sino en el contexto. Nuestro trabajo no es re-inventar la inteligencia, sino construir los puentes técnicos necesarios para que esa inteligencia entienda tus datos y resuelva problemas reales de negocio.
Valoración de 5 estrellas en Google
Miembro de Tech Barcelona
IA conectada a tu negocio
Automatiza tareas en las herramientas que ya utiliza tu equipo.
La implementación e integración de inteligencia artificial permite automatizar trabajo repetitivo: lectura de documentos aunque cada uno llegue en un formato distinto, preparación de información y conexión con aplicaciones de negocio. Empezamos por una tarea concreta y ejemplos reales para comprobar si aporta valor.
Definimos qué puede leer el modelo, qué puede modificar y cuándo debe intervenir una persona.
En Quiralis, desarrollamos IA documental para extraer información de autorizaciones de aseguradoras, que el equipo administrativo revisa.
De la primera prueba al uso diario
Comprobamos qué aporta la implementación de IA antes de ampliar la integración. Definimos datos, permisos y criterios de evaluación con tu equipo.
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Elegimos una tarea concreta
Identificamos el trabajo que quieres reducir, cómo se hace hoy y si es técnicamente viable automatizarlo. Acordamos qué debe mejorar y qué ejemplos servirán para comprobarlo.
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Preparamos los datos y accesos
Revisamos las fuentes disponibles y los permisos necesarios. Definimos qué información puede consultar el sistema y qué acciones puede ejecutar.
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Probamos con casos reales
Comparamos los resultados con ejemplos representativos, incluidos errores y datos incompletos. Valoramos calidad, tiempo y coste antes de continuar.
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Definimos la revisión humana
Decidimos qué puede hacer el sistema automáticamente y qué necesita validación. Preparamos el tratamiento de las excepciones y la corrección de los resultados.
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Integramos la solución
Conectamos la funcionalidad con el software y el flujo de trabajo. Gestionamos permisos, errores de conexión y seguimiento de las operaciones.
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Acompañamos la evolución
Acordamos el mantenimiento y el seguimiento de calidad y costes. Revisamos los cambios de modelos o proveedores antes de su incorporación.
Experiencia en software, aplicada a la IA
La integración debe funcionar en el día a día.
Desarrollamos software a medida desde 2012, y esa experiencia nos ayuda a integrar la IA con los datos, permisos y herramientas del negocio.
Definimos las medidas de privacidad según los datos y el proveedor, y revisamos sus condiciones de uso, retención y entrenamiento antes de pasar a producción.
Escogemos la técnica según la tarea: modelos de lenguaje para el procesamiento del lenguaje natural (NLP), machine learning cuando hay datos para entrenar un modelo propio, o agentes de IA para coordinar acciones con permisos delimitados.
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Creamos productos digitales a medida para impulsar el crecimiento de nuestros clientes.
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Resolvemos tus dudas sobre Integración de IA
Entendemos que la adopción de Inteligencia Artificial genera incertidumbre sobre privacidad, costes y viabilidad técnica.
Una tarea concreta, resultados evaluados y control humano.
Muchos que hasta ahora no se podían automatizar porque exigían leer, interpretar o resumir información sin un formato fijo. Lo hemos aplicado al procesamiento de documentación, al resumen de reuniones y al enriquecimiento de catálogos de productos. El equipo deja de dedicar tiempo al trabajo repetitivo y conserva la revisión de lo más delicado.
Seleccionamos el servicio y la configuración según la sensibilidad de los datos. Antes de la integración revisamos las condiciones de tratamiento, retención y uso para entrenamiento, así como los controles de acceso y el cifrado. Estas condiciones dependen del producto, el contrato y la configuración.
RAG permite recuperar información de tus documentos y sistemas para que el modelo la utilice en sus respuestas. Es útil cuando necesita conocimiento específico de la empresa. Puede reducir respuestas sin fundamento, pero sigue requiriendo evaluación y controles porque el modelo puede equivocarse.
Depende de la tarea, los datos disponibles, las integraciones y los controles a implementar. Separamos el desarrollo de los costes recurrentes de modelos, infraestructura y mantenimiento. Un piloto acotado ayuda a estimar el consumo antes de ampliar la solución. Ajustamos el modelo y la configuración para que el coste de cada tarea guarde proporción con el valor que aporta.
Trabajamos con modelos de terceros cuando encajan con los requisitos del proyecto. Comparamos calidad, costes, privacidad y mantenimiento antes de elegir entre una integración, la adaptación de un modelo u otras alternativas.
Cuando hay una tarea concreta, ejemplos representativos y un criterio para comprobar el resultado. El piloto permite comparar la IA con el proceso actual antes de ampliar la inversión. Si bastan reglas sencillas o no hay datos adecuados, estudiamos otras formas de automatizar.
Sí. Podemos acordar el seguimiento de calidad y costes, la revisión de instrucciones y la adaptación a los cambios de los modelos o APIs. El alcance del mantenimiento se define según el uso y necesidades del proyecto.