Cirugía, no reescritura
Identificamos los 2 o 3 puntos donde la IA suma valor real. No reemplazamos lo que funciona — lo potenciamos.
Servicio · Integración de IA
Ponele IA a lo que ya funciona — sin reescribirlo.
No hace falta tirar abajo el sistema para ganar con IA. Identificamos dónde agregar valor real, integramos quirúrgicamente y medimos ROI desde el primer día. Lo que funcionaba ayer sigue funcionando hoy — ahora con superpoderes.
El contexto
La tentación es reescribir todo. Casi nunca es la respuesta.
Tenés un sistema que funciona, que tu equipo conoce, que los usuarios adoptaron. La presión de “sumar IA” no justifica tirarlo abajo. La mayoría de las mejoras más valiosas se consiguen embebiendo IA en lugares específicos del flujo existente — sin tocar lo que ya gira bien.
Integración quirúrgica, no trasplante.
ROI medible desde el día uno
Antes de integrar, definimos la métrica de éxito. Si no movemos la aguja, no llegamos a producción.
Humano en el loop
Donde el costo del error es alto, la IA sugiere y un humano aprueba. Donde es bajo, corre sola. Decidimos caso por caso.
Tu dato no sale del perímetro
Modelos self-hosted, proveedores con BAA o enmascaramiento previo. Diseñamos para tu realidad de compliance.
Respetamos tu stack
Integramos en .NET, Java, Node, Python, GeneXus o lo que corra. No te hacemos adoptar un framework nuevo para esto.
Entregas cortas
Primera integración productiva acotada en alcance. Después iteramos con métricas en la mano.
Las capacidades que más mueven la aguja.
Asistencia contextual
Un copiloto embebido en pantallas clave de tu sistema, que responde con el dato de tu negocio — no con una enciclopedia genérica.
Automatización de procesos
Flujos que antes pasaban por tres personas hoy los resuelve un agente — con escalado a humano cuando hace falta.
Enriquecimiento de datos
Clasificación automática, extracción de entidades, detección de anomalías. Tu data entra igual; sale con metadatos que sirven.
Búsqueda semántica
Buscar por intención en lugar de por palabras exactas. RAG sobre tus tickets, documentos, contratos, KBs o tu base de conocimiento interna.
Resumen y generación
Actas de reunión, respuestas a tickets, documentación técnica, propuestas. La IA redacta; una persona valida.
Triage y priorización
Clasifica tickets, leads, alertas o incidentes por severidad real — no por orden de llegada.
Del mapeo a la integración productiva.
- 01
Mapeo de oportunidad
Trabajamos con tu equipo para identificar dónde la IA suma — y dónde no. Salimos con 2 o 3 candidatos priorizados por impacto y factibilidad.
- 02
PoC con datos reales
Armamos un prototipo funcional sobre el candidato más fuerte, usando data real enmascarada. Se mide contra la métrica acordada.
- 03
Integración en el sistema
Conectamos al flujo productivo con feature flag y rollout gradual. Observabilidad completa: latencia, costo, calidad, adopción.
- 04
Medición y ajuste
Producción supervisada con ajustes. Tuneamos prompts, thresholds y modelos contra datos reales, no asunciones.
- 05
Handoff y evolución
Dejamos runbook, métricas de operación y playbook de ajuste. Tu equipo puede operarlo; si preferís que sigamos, seguimos.
A quién le sirve esta integración.
Preferimos decirte que no antes que vendernos mal. Si algo acá no te cierra, en la primera llamada lo charlamos.
Tiene sentido si…
- Tenés un sistema o proceso funcionando y querés ganarle eficiencia sin reconstruirlo.
- Probaste un PoC de IA en dev y ahora necesitás llevarlo a producción en serio.
- Tu volumen de tickets, mails, documentos o alertas creció y el equipo no da abasto.
- Tenés data valiosa (tickets, contratos, KBs, logs) que hoy nadie busca porque buscar es un calvario.
- Operás en industria regulada y necesitás IA con controles estrictos — modelos self-hosted, auditoría, humano en el loop.
No es para vos si…
- Querés “IA” sin un problema específico. Primero conversemos sin contrato — no cobramos exploración.
- Buscás un chatbot web genérico para marketing. Hay SaaS más baratos para eso.
- Estás armando un producto nuevo desde cero: el servicio de software a medida te sirve más.
Por qué este servicio
Muchos equipos vienen pidiéndonos lo mismo: “tenemos un sistema que funciona, tenemos data, y ahora hay que sumar IA. Pero no podemos reescribir todo.” Exacto. Y tampoco deberían.
La mayor parte del valor que la IA puede aportar a un sistema existente se captura con integraciones puntuales en el flujo: un copiloto en la pantalla donde el usuario trabaja, un clasificador que prioriza la cola de tickets, un extractor que saca datos de PDFs que antes se cargaban a mano. Cosas chicas en impacto tecnológico, grandes en impacto de negocio.
Cómo pensamos el alcance
Antes de meter un modelo de IA en ningún lado, hacemos dos preguntas incómodas:
- ¿Cuál es la métrica que se va a mover? Si no podemos nombrarla, no arrancamos.
- ¿Qué pasa cuando falla? Si no podemos contestarlo bien, la integración no llega a producción.
Esto parece obvio y la mayoría de los proyectos de IA se saltea una o las dos.
Lo que queda cuando nos vamos
Una integración productiva con métricas, runbook de operación, playbook de ajuste y código de calidad. Tu equipo la puede mantener, evolucionar o apagar — sin depender de nosotros. Si preferís que sigamos, es un contrato aparte que no condiciona nada de lo entregado.
Lo que nos preguntan antes de integrar.
¿Con qué stack tecnológico puedo contar?
Integramos contra cualquier backend moderno vía API — REST, gRPC, colas o trigger de base. Trabajamos sobre .NET, Java, Node, Python, PHP, GeneXus y algunos legacy menos comunes. Si tu stack es más raro, lo conversamos en el discovery.
¿Qué modelos de IA usan?
Depende del caso. Por default evaluamos Claude (Anthropic), OpenAI y modelos open source (Llama, Mistral, Qwen) self-hosted. Elegimos por requerimiento de precisión, latencia, costo y compliance. La arquitectura queda agnóstica del proveedor — cambiar de modelo no te obliga a rehacer la integración.
¿Cómo se controla el costo de inferencia?
Con cuatro palancas: elegir el modelo más chico que resuelve el caso, cachear resultados estables, limitar contexto y batchear cuando el volumen lo permite. Te dejamos un dashboard con costo por operación y alertas antes de que algo se dispare.
¿Mi data sensible sale del perímetro?
Depende de lo que acordemos. Opciones: modelos self-hosted (nada sale), proveedores con BAA firmado, enmascaramiento previo de PII. Para industrias reguladas, diseñamos la opción que pase tu review de seguridad antes de escribir código.
¿Qué pasa si la IA se equivoca?
Lo tratamos como un hecho esperado, no como un accidente. Todo output crítico pasa por humano antes de impactar; los no críticos tienen umbrales de confianza, fallbacks y logs para revisar. La integración incluye el plan de qué hacer cuando falla.
¿Cuánto tarda una integración típica?
Cubrimos mapeo, PoC, integración y medición para la primera capacidad en producción. El calendario lo cerramos en el kickoff según alcance. Integraciones adicionales después son más rápidas porque la plataforma ya queda montada.
¿Pueden integrar IA sobre aplicaciones GeneXus?
Sí, es parte de nuestro ADN. Lo hacemos con webhooks, procedures que consumen APIs, integración con KBDeepdive para búsqueda semántica sobre la KB, o capas laterales que exponen IA sin tocar objetos core. Depende del caso y de tu versión de GeneXus.
Otros servicios
¿Tenés un proceso que pide IA?
Una llamada inicial alcanza para identificar si hay caso, estimar el tamaño y darte una opinión honesta — incluida “no lo hagas”, si corresponde.