Implementación de IA
IA que se gana su sitio. En su negocio, no como demo.
IA práctica desplegada dentro de los sistemas que su equipo ya usa. Scoring de leads sobre datos del CRM. Predicción de demanda sobre su inventario. Extracción de documentos desde facturas de proveedores. Triaje de soporte. Redacción contra sus guías de marca. Construida sobre sus datos, desplegada donde se trabaja (Odoo, navegador, correo), ROI medible en 90 días.
Es para usted si
- Tiene un problema de negocio específico, no "deberíamos usar IA en algún lado".
- Tiene datos contra los que la IA pueda entrenarse o anclarse.
- Quiere desplegarla dentro de sus herramientas existentes, no como otro SaaS al que el equipo se conecte aparte.
No es para usted si
- Quiere un chatbot público para el sitio de marketing. Otro alcance, pregunte aparte.
- Quiere entrenar un modelo fundacional desde cero. Componemos con Anthropic, OpenAI y open-weights; no preentrenamos.
- Espera que la IA reemplace personal el día uno. Entregamos aumento que se paga en meses; la decisión sobre headcount es suya después.
Metodología
Cómo funciona realmente un proyecto de Implementación de IA.
5 fases. Cada artefacto escrito, cada decisión registrada, cada traspaso documentado.
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01
Definición del caso
Un problema con resultado medible. Scoring de leads con meta de uplift, extracción de facturas con meta de tasa de error, predicción con meta de MAPE. Descartamos las demos vistosas que no llegan a producción.
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02
Evaluación de datos
Auditoría de los datos que el modelo necesita: volumen, calidad, etiquetas, frescura. Análisis de brecha honesto: construir ahora, o arreglar los datos primero. Nos hemos retirado en este punto cuando los datos no estaban listos.
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03
Prueba de concepto
Modelo funcional sobre una porción aislada de sus datos reales. Reportado con accuracy, precision, recall y matriz de confusión legible. Verá si funciona antes de construir la integración.
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04
Integración
Desplegar donde el equipo trabaja. Dentro de Odoo como campo o asistente, en el navegador como side-panel, en correo como generador de borradores, o como API detrás de sus herramientas. El usuario no aprende un producto nuevo.
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05
Medir e iterar
Monitoreo de producción sobre accuracy y KPI de negocio juntos. Cadencia de reentrenamiento acordada. Reporte de ROI cada 30 días el primer trimestre, para que vea al sistema pagarse solo.
Lo que recibe
Entregables.
Cada artefacto se le entrega. Código, configuración, documentación, material de formación. Suyo para conservar, suyo para compartir con cualquier sucesor.
- Alcance y métrica de éxito firmados antes de empezar
- Modelo POC con validación aislada
- Despliegue en producción dentro del sistema que su equipo usa
- Monitoreo sobre accuracy, latencia, costo y KPI de negocio
- Pipeline de reentrenamiento, programado o disparado por deriva
- Runbook de operador para que su equipo opere el modelo sin nosotros
- Reporte de ROI a 30-60-90 días
Preguntas frecuentes
Preguntas sobre Implementación de IA.
¿Qué modelos usan? ¿Anthropic, OpenAI, open-weights? +
El que se ajuste al problema y a sus reglas de residencia. Anthropic Claude para razonamiento, comprensión de documentos y generación. OpenAI similar más imagen. Open-weights (Llama, Qwen, Mistral) cuando los datos no pueden salir de su infraestructura o cuando el fine-tuning corresponde. Elegimos después de definir el caso.
¿Nuestros datos entrenan el siguiente modelo del proveedor? +
No. Usamos las modalidades sin entrenamiento de Anthropic y OpenAI por defecto (sus planes enterprise/API excluyen entrenamiento sobre datos del cliente). Para open-weights corremos inferencia en infraestructura que usted elija; los datos no salen. Documentamos el flujo de datos antes del despliegue.
¿Y las alucinaciones? ¿Confiamos en la salida? +
Cada despliegue está anclado: retrieval-augmented contra sus datos reales, esquemas de salida estructurada, y un umbral de confianza por debajo del cual la salida pasa a revisión humana en lugar de actuarse. Medimos la tasa de alucinación explícitamente y la reportamos mensualmente.
¿Pueden integrar IA dentro de Odoo? +
Sí, es el patrón más común. Campos personalizados poblados por IA al crear lead, asistentes de extracción de facturas, respuestas sugeridas en helpdesk, todo en UI nativa de Odoo. El usuario trabaja en Odoo y el modelo es invisible.
¿Cómo manejan PII y consentimiento? +
PII se enmascara o tokeniza antes de salir de su entorno donde la regulación lo exige. Las flags de consentimiento de la fuente se respetan aguas abajo. Firmamos DPA, encajamos en su DPIA, y documentamos linaje de datos para una pista de auditoría completa.
¿Cómo se ve el éxito a 90 días? +
Un alcance firmado alcanzando su meta de accuracy, en producción, en uso diario, con un movimiento medible de KPI de negocio y un ROI que paga el proyecto dentro del primer año. Si no vemos ese camino al definir el caso, lo decimos y no empezamos.
Otros servicios
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