Integración de IA

Integra IA en un proceso útil y decide qué ocurre cuando se equivoca.

Integramos modelos de lenguaje y voz en productos y operaciones donde pueden eliminar trabajo o mejorar una decisión. El modelo es solo una pieza. El contexto, evaluación, coste y control humano hacen que la función sea suficientemente fiable para utilizarla.

Hablemos de tu proceso de IA

Una buena opción

Cuándo tiene sentido integrar IA

Las personas leen, clasifican, resumen o redactan repetidamente a partir de información conocida del negocio.
Una conversación por voz o chat puede completar una tarea clara y transferir las excepciones a una persona.
El producto puede medir un resultado útil, no solo contar palabras generadas o mensajes del chatbot.

Qué puede incluir el trabajo

Empezamos con un proceso concreto y definimos cómo es una respuesta útil, una respuesta equivocada y una salida segura.

Proceso y contexto

Mapear la tarea real, fuentes de información, permisos y la decisión humana que debe apoyar la IA.

Elección de modelos y costes

Asignar trabajo a modelos de código abierto o avanzados según volumen, calidad necesaria y presupuesto.

Evaluación y gestión de errores

Probar casos representativos, registrar patrones débiles y definir qué ocurre cuando faltan confianza o evidencia.

Integración con el producto

Devolver resultados estructurados, conectar acciones aprobadas y mostrar las escaladas a las personas responsables.

De una demo a una función fiable

1
Elegir una tarea valiosa
Un proceso concreto permite evaluar algo real en lugar de una promesa de chatbot general.
2
Crear pruebas representativas
Los ejemplos útiles incluyen peticiones normales, entradas ambiguas y casos donde un error importa.
3
Integrar los controles
Añadir límites de coste, contexto, salida estructurada, registros y escalada humana cuando sea necesario.
4
Revisar evidencia de producción
Medir utilidad, correcciones, patrones de fallo y coste antes de ampliar la automatización.

Trabajo relacionado

Integraciones de IA que ya utilizamos

Separamos el trabajo para clientes de los productos propios. Ambos muestran capacidad, pero no son el mismo tipo de recomendación.

Informes financieros Topchecks, trabajo para cliente

Un módulo de IA separado usa modelos de código abierto más económicos para grandes lotes de resúmenes y un modelo avanzado para el informe final en rumano y la salida estructurada del producto.

La selección de modelos mantiene asequible el trabajo masivo
El historial de la empresa ayuda a presentar su fiabilidad
El producto recibe resultados estructurados, no texto pegado

Leer el caso de la plataforma financiera

Productos de voz y entrenamiento

Los agentes de voz para clientes usan información específica de la empresa y flujos telefónicos con Retell AI. FitProgress, una aplicación propia, crea planes personalizados con su biblioteca de ejercicios.

Chat, voz y teléfono con transferencia a una persona
FitProgress es un producto propio, no una recomendación de cliente
La atención al cliente por WhatsApp sigue en desarrollo

Ver el ejemplo del asistente de voz

Límites responsables

La IA puede escribir con seguridad y seguir estando equivocada. El proceso debe decidir qué puede sugerir, qué puede hacer y qué necesita una persona.

No presentamos una respuesta probabilística como un hecho garantizado.
Las acciones sensibles necesitan validación, permisos y control humano adecuados.
El modelo más caro no es automáticamente la respuesta correcta para cada paso.
Los registros de producción deben recoger señales operativas sin enviar textos privados ni datos personales innecesarios a analítica.

Preguntas habituales de los equipos

¿Qué modelo de IA utilizáis?

Depende del proceso. Comparamos calidad, velocidad, privacidad, volumen y coste, y podemos combinar modelos de código abierto y avanzados cuando resulte útil.

¿Cómo comprobáis si la IA es suficientemente buena?

Usamos ejemplos representativos y criterios claros para la tarea. La evaluación incluye entradas ambiguas y fallos importantes, no solo el camino perfecto.

¿Puede la IA realizar acciones automáticamente?

Solo cuando el negocio ha definido acciones aprobadas y medidas de seguridad. Los casos de mayor riesgo o poco claros deben pasar a una persona.

¿Podéis integrarla en nuestra aplicación actual?

Sí. La capa de IA puede devolver resultados estructurados o llamar funciones aprobadas de la aplicación, según la arquitectura y los permisos.

¿Cómo controlamos el coste continuo?

Medimos el uso por proceso, elegimos un modelo adecuado para cada paso, agrupamos trabajo cuando tiene sentido y mantenemos visibles los límites.

Empieza por el proceso, no por el modelo.

Cuéntanos qué hace hoy el equipo, qué información utiliza y qué cambiaría con un resultado útil.