Servicios de integración de IA para empresas

Su piloto de IA impresionó a todos en la demo y se desmorona en la décima ejecución real. Construimos y reparamos IA en producción: funciones LLM dentro de productos en funcionamiento, asistentes que trabajan con sus propios datos y pipelines de agentes que se reanudan tras un fallo, muestran lo que realmente han comprobado y cuestan lo previsto.

Cuándo tiene sentido hablar con nosotros

Entramos cuando la IA tiene que hacer trabajo real cada día, dentro de un producto o un proceso, y alguien tiene que responder del resultado.

Un pipeline de agentes se ejecuta durante horas, falla a mitad y vuelve a empezar desde cero
Las comprobaciones salen en verde con resultados que nadie ha revisado, y los errores aparecen en casa del cliente
Nadie sabe decir cuánto cuesta una ejecución ni en qué se va el tiempo
Tiene un producto en producción y quiere añadirle funciones de IA, con un ingeniero que se haga cargo de ellas después del lanzamiento
Su equipo responde cada día a las mismas preguntas a partir de documentos, una wiki o tickets antiguos, y quiere un asistente que cite sus fuentes
Sus desarrolladores usan herramientas de programación con IA y quiere reglas, comprobaciones y revisiones que hagan al equipo más rápido sin bajar la calidad

Qué construimos y reparamos

Pipelines de agentes en producción

Pipelines de varios pasos con Claude, modelos de OpenAI y herramientas similares: pasos aislados, puntos de control y ejecuciones reanudables, colas y workers en lugar de una única ejecución larga, y un conjunto fijo de herramientas para cada paso.

Comprobaciones fiables

Comprobaciones deterministas y seguimiento de la cobertura en lugar de fiarse del visto bueno de un script. Cada ejecución termina con un informe de lo que se ha comprobado y lo que no, además del tiempo y el coste de cada paso.

Asistentes con los datos de la empresa

Asistentes de chat y búsqueda interna basados en GPT o Claude que responden a partir de sus documentos, su base de conocimiento y su historial de tickets (generación aumentada por recuperación, RAG). Las respuestas citan la fuente, y cada usuario solo ve lo que le permiten sus derechos de acceso.

Funciones de IA en productos en producción

Búsqueda inteligente, resúmenes, generación de contenido, soporte por chat y personalización dentro de su producto iOS, Android o web. También nos ocupamos de la parte de backend: prompts, llamadas al modelo, límites de coste y alternativas de respaldo, y seguimos con la función después del lanzamiento.

Procesamiento de documentos y correos

Extracción de campos de facturas, contratos, solicitudes y formularios escaneados, clasificación de los correos entrantes y borradores de respuesta. El resultado llega a su CRM, ERP o sistema contable en lugar de a una hoja de cálculo que alguien tiene que volver a teclear.

Desarrollo asistido por IA para su equipo

Configuramos herramientas de programación con IA como Claude Code en su repositorio: reglas para su código, subagentes con roles definidos, comprobaciones antes del merge y un modelo elegido para cada tarea según el coste de un error. Medido en tareas reales antes y después.

Pipelines que aguantan la décima ejecución

Los pipelines de agentes fallan de maneras en que no falla el software corriente. Una comprobación automatizada da por buena una página que nadie ha comparado. El agente se sale del proceso y empieza a construirse una herramienta nueva. Un solo cierre inesperado de un navegador headless tumba una ejecución que llevaba toda la noche. Empezamos ejecutando su pipeline en una tarea real y midiendo la cobertura, el tiempo y el coste en tokens de cada paso. Después corregimos lo que muestran las cifras: un proceso del que el agente no puede salirse, cobertura medida en lugar de confianza y ejecuciones que se reanudan desde el último punto de control. Para un caso de uso nuevo, el orden es el mismo: primero la tarea y los datos, después el modelo.

Una ejecución de referencia con la cobertura, el tiempo y el coste de cada paso
Puntos de fallo ordenados según lo que le cuestan
Ejecuciones reanudables con puntos de control y reintentos seguros
Modelos más baratos para los pasos mecánicos y más potentes donde un error sale caro

Sus datos, sus reglas

Antes de escribir código acordamos dónde vivirán los datos y qué modelos pueden verlos. Para muchas empresas basta con una API comercial, como la de OpenAI o Anthropic, con condiciones empresariales y sin entrenamiento con sus datos. Cuando no basta, las opciones incluyen despliegues de estos modelos en la nube alojados en la UE o modelos de pesos abiertos en sus propios servidores, de modo que los datos nunca salen de su infraestructura. Diseñamos el acceso para que el asistente no pueda mostrar a un empleado un documento que no tiene permiso para abrir. Nuestra entidad jurídica está en Estonia, así que por defecto trabajamos conforme a las normas de la UE sobre datos personales.

Un mapa de datos por escrito: qué se envía al modelo, qué se almacena, dónde y durante cuánto tiempo
Una elección de modelo acorde con sus requisitos de confidencialidad, incluidas opciones autoalojadas
Acceso a documentos por roles que se respeta también en las respuestas de la IA
Eliminación o enmascaramiento de datos personales cuando la tarea no los necesita
Registros de prompts y acciones, para que pueda revisar qué hizo el sistema y por qué

Calidad que se puede medir, errores que se pueden detectar

Los modelos de lenguaje suenan seguros incluso cuando se equivocan, así que no juzgamos un piloto por unas cuantas demos impresionantes. Junto con su equipo creamos un conjunto de pruebas con preguntas y documentos reales y sus respuestas correctas, y ejecutamos cada versión del sistema contra él. En producción añadimos los controles adecuados al riesgo: umbrales de confianza, citas de las fuentes, validación de los campos extraídos contra sus registros y revisión humana para las decisiones importantes. En el plano normativo, el Reglamento de IA de la UE establece obligaciones distintas según cómo se use la IA. Le ayudamos a identificar cuáles es probable que se apliquen a su caso de uso e incorporamos elementos como avisar claramente a los usuarios de que están hablando con una IA, mientras que la evaluación jurídica corresponde a sus abogados.

Un conjunto de pruebas basado en sus casos reales y una puntuación de calidad reproducible para cada versión
Salvaguardas: citas, negativa a responder cuando la respuesta no está en las fuentes, validación de campos
Pasos con intervención humana donde una respuesta errónea saldría cara
Seguimiento de la calidad de las respuestas, el coste por solicitud y la opinión de los usuarios tras el lanzamiento

Cómo se desarrolla un proyecto de IA

Auditoría o análisis inicial

Para un pipeline o una función existentes: una ejecución en una tarea real con la cobertura, el tiempo y el coste medidos. Para uno nuevo: entrevistas y un análisis de los datos. Recibe un informe por escrito y un plan priorizado.

Piloto con datos reales

Un prototipo funcional para un caso de uso, conectado a una muestra de sus documentos o solicitudes reales. Ve lo que hace con su material, no con la demo de un proveedor.

Evaluación de calidad

Medimos el piloto con un conjunto de pruebas acordado y revisamos los errores con su equipo. Recibe una decisión clara, basada en resultados, entre seguir, ajustar o parar.

Puesta en producción

Integración con su CRM, ERP, correo, app o intranet, control de acceso, registros y monitorización. Su equipo recibe una herramienta que puede usar a diario y las instrucciones para hacerlo.

Soporte e iteración

Seguimos la calidad y el coste, actualizamos la base de conocimiento y los prompts, y pasamos a mejores modelos cuando aparecen. Recibe informes periódicos y una lista de las próximas mejoras.

Modelos y herramientas

Modelos de lenguaje

Recuperación y datos

Pipelines y herramientas

Backend e integración

Cómo podemos colaborar

Auditoría o piloto

Una ejecución medida de su pipeline actual, o un piloto para un caso de uso nuevo con sus datos reales. En ambos casos, un informe por escrito al final.

Reparación y desarrollo

Las correcciones prioritarias de la auditoría, o un nuevo pipeline o función, con cifras de antes y después. Alcance cerrado o por horas.

Mantenimiento mensual

Ejecuciones fallidas atendidas dentro de un tiempo de respuesta acordado, actualizaciones para nuevas versiones de modelos y herramientas, y nuevos pasos a medida que crece su trabajo, dentro de un límite mensual de horas.

Opiniones

Tratamos a cada cliente y su proyecto con atención.

El equipo de Revol sigue reforzando la capacidad de desarrollo del cliente gracias a un trabajo de alta calidad y un soporte fiable. Se comunican con eficacia y demuestran una comprensión sólida de las necesidades y del negocio del cliente.

Tomas

CEO (Yukón, Canadá)

El trabajo de Revol ha cumplido plenamente las expectativas y ha dejado satisfecho al cliente. Su enfoque fresco y su disponibilidad para dar soporte han sido muy valiosos. Quien busque un equipo comunicativo y orientado al cliente para alcanzar sus objetivos puede contar con ellos.

Andrey

CEO, Stellium (EE. UU.)

Preguntas frecuentes

¿Por dónde empezamos si no tenemos ninguna experiencia con IA?

Por un breve análisis inicial: hablamos con los equipos que gestionan solicitudes, documentos y preguntas de clientes y revisamos los datos con los que trabajan. El resultado es una lista ordenada de casos de uso y un piloto para probar primero. No necesita preparar nada especial más allá de darnos acceso a las personas y a datos de muestra.

Nuestro pipeline de agentes falla continuamente. ¿Lo reconstruirán desde cero?

Normalmente no. Trabajamos sobre lo que ya tiene, primero medimos una ejecución real y corregimos los puntos que más cuestan. Reescribirlo todo es la recomendación fácil y rara vez la correcta.

¿Se usarán nuestros datos para entrenar el modelo de otro?

No, si lo configuramos correctamente. Las condiciones de las API empresariales de los principales proveedores excluyen el entrenamiento con sus datos y, cuando eso no basta, usamos modelos alojados en la UE o modelos de pesos abiertos en sus propios servidores. La opción adecuada se decide al principio y queda por escrito, junto con qué se almacena y durante cuánto tiempo.

¿Cómo gestionan las respuestas erróneas o inventadas?

No podemos hacer infalible un modelo de lenguaje, así que diseñamos el sistema teniendo en cuenta sus errores. Los asistentes responden solo a partir de sus fuentes y las citan, se niegan a responder cuando la respuesta no está ahí y se prueban con un conjunto de preguntas reales antes de cada versión. Donde un error sale caro, una persona confirma el resultado antes de que ocurra nada.

¿Qué pasa con el RGPD y el Reglamento de IA de la UE?

Desarrollamos pensando en el RGPD desde el primer día: minimización de datos, control de acceso, alojamiento en la UE cuando hace falta y registros claros de lo que se trata. En cuanto al Reglamento de IA, le ayudamos a entender qué obligaciones es probable que afecten a su caso de uso e implementamos la parte técnica, como avisar a los usuarios de que están hablando con una IA y conservar registros. Las conclusiones jurídicas deben venir de su propio asesor legal.

¿Pueden añadir funciones de IA a nuestra app o sitio web existente?

Sí. Añadimos la parte de backend que se comunica con el modelo, la conectamos con su contenido y los datos de sus usuarios, y creamos la interfaz en su producto iOS, Android o web. Esto incluye límites de coste por usuario y una alternativa para cuando el proveedor del modelo no está disponible.

¿Cuándo desaconsejarían usar IA?

Cuando las reglas son claras y estables, una integración o un formulario normales son más baratos, más rápidos y más predecibles. Cuando casi no hay datos de los que aprender, o cuando cada respuesta debe ser exacta y no se puede comprobar, la IA añade riesgo en lugar de quitar trabajo. En esos casos se lo decimos y normalmente proponemos en su lugar una automatización de procesos convencional.