Construyamos una IA adaptada a sus datos y herramientas.

Desde la definición hasta el prototipo e integración: asistentes, RAG, agentes, automatizaciones y aplicaciones IA. Alcance y validación se acuerdan antes del desarrollo.

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Presupuesto personalizado

La solución adecuada para el trabajo

Pruebas de concepto y prototipos

Probar una idea con alcance limitado. Definir qué debe funcionar, qué ejemplos evaluar y cuándo continuar o detenerse.

Asistentes profesionales y RAG

Consultar documentos en vez de buscar cada archivo manualmente. RAG aporta fuentes; pertinencia, permisos y exactitud deben probarse.

Agentes y automatizaciones

Organizar pasos y herramientas: leer documentos, preparar acciones o conectar aplicaciones. Las acciones sensibles pueden requerir aprobación humana.

Aplicaciones IA e integración

Una interfaz, API y modelo de lenguaje conectados a su entorno. MCP puede estandarizar conexiones cuando resulta útil; no sustituye la gestión de permisos.

Datos, accesos y alojamiento: elecciones explícitas

¿Qué datos se pueden enviar a un proveedor? ¿Quién puede consultar documentos? ¿Dónde alojar la solución? Estas preguntas orientan la arquitectura. Las promesas de seguridad o soberanía no sustituyen la comprobación.

Proyectos de IA que construimos

Partir de la necesidad. Probar. Construir. Verificar.

  1. Definir

    La tarea, usuarios, datos, herramientas y criterio de éxito.

  2. Probar

    Un alcance limitado y ejemplos representativos antes de avanzar.

  3. Construir

    La solución e integraciones acordadas, con reglas de uso.

  4. Verificar

    El funcionamiento, respuestas, accesos y uso antes de ampliar.

¿Cuánto se tarda en crear un prototipo de IA?

No existe un plazo universal. Un prototipo para una tarea con datos accesibles difiere de una herramienta conectada a varios sistemas. IAfluence define alcance, accesos, pruebas y calendario antes de comprometerse con un plazo.

No hay un precio único. Depende del alcance, datos, accesos e integraciones. La primera conversación define qué debe demostrarse antes de presupuestar.

Hablemos del trabajo que quiere confiar a la IA.

Su contexto, lo que ya ha probado y lo que quiere comprobar: empecemos con una conversación gratuita de 30 minutos.