Servicios de integración de IA para empresas

Encontramos las tareas de su empresa en las que la IA realmente compensa, construimos un piloto con sus datos reales, medimos lo bien que funciona y después lo llevamos al uso diario con los controles que su equipo necesita.

Cuándo tiene sentido hablar con nosotros

Integrar IA merece la pena cuando mucha gente dedica mucho tiempo a leer, clasificar, responder o volver a teclear texto. No merece la pena solo porque la competencia mencione la IA en sus notas de prensa.

Su equipo responde cada día a las mismas preguntas de clientes o empleados, y las respuestas ya están escritas en algún sitio: documentos, una wiki o tickets antiguos
Facturas, contratos, solicitudes o formularios llegan en PDF y por correo, y alguien copia los datos a mano en un CRM o en el sistema contable
Las solicitudes entrantes se acumulan en un buzón compartido y hay que leerlas, clasificarlas y derivarlas antes de que alguien pueda trabajar en ellas
Tiene un producto móvil o web y quiere añadir búsqueda, resúmenes, recomendaciones o un asistente de chat que trabaje con su propio contenido
Ya probaron ChatGPT o Claude en la empresa y quieren lo mismo conectado a sus sistemas, con reglas de acceso y sin que el personal pegue datos en herramientas públicas
La dirección ha pedido una estrategia de IA y necesita una lista honesta de qué construir primero, qué aplazar y qué descartar

Qué desarrollamos

Evaluación de oportunidades de IA

Revisamos sus procesos con las personas que los llevan y enumeramos las tareas en las que la IA puede ahorrar tiempo o reducir errores. Cada candidata recibe una nota sobre disponibilidad de datos, riesgo y esfuerzo, para que elija el primer proyecto con hechos y no con entusiasmo.

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.

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.

Agentes de IA para procesos

Agentes que ejecutan por sí solos una secuencia de pasos: leer una solicitud, buscar al cliente en el CRM, crear una tarea, enviar una respuesta o derivar el caso a una persona. Definimos exactamente qué acciones puede realizar el agente y dónde tiene que confirmar un humano.

Funciones de IA en apps

Búsqueda inteligente, resúmenes, generación de contenido, soporte por chat y personalización dentro de su producto iOS, Android o web existente. También nos ocupamos de la parte de backend: prompts, llamadas al modelo, límites de coste y alternativas para cuando el proveedor del modelo va lento o no está disponible.

Soporte y mejora

Los modelos cambian, los precios cambian y sus documentos cambian cada semana. Mantenemos la solución en funcionamiento tras el lanzamiento: actualizamos la base de conocimiento, repetimos los controles de calidad, pasamos a modelos más recientes cuando tiene sentido y corregimos lo que comunican los usuarios.

Empezar por la tarea, no por el modelo

La mayoría de los proyectos de IA que decepcionan empezaron con una tecnología y buscaron el problema después. Nosotros lo hacemos al revés. Primero miramos dónde se va realmente el tiempo: cuántas solicitudes llegan, cuánto lleva cada una, con qué frecuencia hay errores y cuánto cuestan. Después comprobamos si los datos que necesita la IA existen y se pueden usar. Algunas tareas resultan encajar mejor con una automatización sencilla sin ningún modelo, y se lo decimos.

Una lista breve de casos de uso ordenados por beneficio esperado, riesgo y esfuerzo
Para cada uno: qué datos necesita, qué puede salir mal y cómo mediremos el éxito
Una recomendación clara de qué construir primero y qué dejar para más adelante
Una nota honesta cuando una regla, un formulario o una integración sencilla resuelven mejor el problema que la IA

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

Análisis inicial

Entrevistas con las personas que hacen el trabajo y revisión de los datos y sistemas implicados. Recibe una lista ordenada de casos de uso y una recomendación para el piloto.

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

Backend e integración

Dónde aparece la IA

Cómo podemos colaborar

Piloto de alcance cerrado

Un caso de uso definido, un conjunto de pruebas acordado y un piloto funcional al final. Una buena forma de averiguar si la IA le compensa antes de un compromiso mayor.

Equipo dedicado

Un equipo que pone en marcha varios casos de uso uno tras otro y los mantiene en funcionamiento. Adecuado para empresas que tratan la IA como un programa continuo y no como un proyecto aislado.

Por horas

Consultoría, auditorías de una solución de IA existente, mejoras de prompts y de calidad o soporte. Paga por el tiempo realmente dedicado.

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.

¿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.

¿Cómo sabemos si el proyecto ha compensado?

Acordamos la medida antes del piloto: tiempo por solicitud, proporción de solicitudes resueltas sin una persona, número de correcciones, tiempo de respuesta a los clientes. Registramos la situación de partida y después comparamos las mismas cifras tras el lanzamiento. Si las cifras no se mueven, lo sabrá en el piloto, no después de un despliegue completo.