Servicio · Equipo Aurafy

IA aplicada
a procesos reales del negocio.

No demos bonitas: agentes, copilots y automatización que ahorran horas todos los días. De la idea al piloto en semanas, con métricas que importan al CFO.

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Tipos de proyecto

Donde la IA sí mueve la aguja.

Implementamos lo que vale la pena medir. Si tu caso no encaja, te lo decimos.

Agentes empresariales

Agentes que ejecutan tareas reales: cotizar, agendar, escalar tickets, generar reportes. Con guardrails y trazabilidad.

Copilots internos

Asistentes para áreas específicas: ventas, soporte, RR.HH., legal. Conectados a tus sistemas.

RAG sobre tu conocimiento

Búsqueda y respuestas sobre manuales, contratos, base de clientes y política interna. Con citas a la fuente.

Automatización de procesos

OCR, clasificación, extracción y enrutamiento. Pasamos formularios a datos sin tipear.

Análisis predictivo

Forecasting, churn, scoring y detección de anomalías sobre tu propia data histórica.

Voz y transcripción

Transcripción inteligente, resúmenes y agentes de voz para call centers e instancias internas.

Cómo lo hacemos

Idea → piloto → producción.

Sin proyectos eternos. Validamos pronto, escalamos sólo cuando hay tracción real.

Caso de uso definido

Identificamos un problema con métrica clara: tiempo, costo o calidad. Si no se puede medir, no entra.

Piloto en semanas

Versión usable con un grupo pequeño. Iteramos con feedback real, no con focus groups.

Producción con guardrails

Observabilidad, evaluación continua, control de costos y privacidad de datos. Sin sorpresas.

FAQ — IA aplicada

Preguntas frecuentes sobre Inteligencia Artificial.

Lo que más nos preguntan CTOs, CDOs y líderes de operaciones antes de empezar un piloto.

¿Qué es RAG (Retrieval-Augmented Generation) y para qué sirve?

RAG es una técnica donde un modelo de lenguaje grande (LLM) responde usando información recuperada de tu propia base de conocimiento (manuales, contratos, base de clientes), no sólo con lo que aprendió en su entrenamiento. Resultado: respuestas precisas, con citas a la fuente y sin alucinaciones inventadas. Es la columna vertebral de copilots internos y soporte automatizado.

¿Mis datos quedan expuestos al usar IA?

No, si se diseña bien. Trabajamos con: (1) modelos en tu propio cloud (Azure OpenAI, AWS Bedrock, GCP Vertex), (2) acuerdos de no entrenamiento sobre tus datos, (3) PII redaction antes del prompt, (4) logs y observabilidad de qué se envió. Si la sensibilidad es máxima, modelos open source (Llama, Mistral) corriendo en tu infraestructura.

¿En cuánto tiempo se puede tener un piloto en producción?

Para casos acotados (un copilot interno, un agente de soporte, un automatizador de un proceso), entre 4 y 8 semanas desde el discovery hasta producción. La clave es escoger un caso de uso medible y limitar el alcance — no construir "una IA para todo".

¿Qué casos de uso de IA realmente mueven la aguja?

Los que más resultado entregan: (1) automatización de tareas repetitivas con datos estructurados (extracción OCR, clasificación, ruteo), (2) copilots para áreas con mucho conocimiento documental (legal, soporte técnico, RR.HH.), (3) análisis predictivo donde ya tienes data histórica (forecasting, churn, scoring), (4) asistentes de productividad para roles intensivos en escritura. Lo que NO suele funcionar: agentes "mágicos" sin caso de uso definido.

¿Cómo controlan los costos de la IA en producción?

Tres palancas: (1) selección de modelo (no todo necesita GPT-4 o Claude Opus — muchos casos corren bien con modelos pequeños), (2) caching de respuestas frecuentes, (3) observabilidad de tokens por caso de uso para detectar leaks. Diseñamos con presupuesto desde el día 1, no como afterthought.

IA aplicadaa procesos reales del negocio.