PROGRAMACIÓN A MEDIDA / Inteligencia artificial aplicada
Desarrollo de inteligencia artificial aplicada a procesosUna tarea concreta. Una IA que se pueda evaluar.
Clasificar documentos o interpretar peticiones puede requerir revisar contenido muy variable. Desarrollamos soluciones de inteligencia artificial alrededor de una tarea definida, con ejemplos de trabajo, criterios de evaluación y un lugar claro para la revisión humana.
- Necesidad
- Interpretar documentos y lenguaje
- Alcance
- Definido por procesos y casos
- Entrega
- Por fases comprobables
- Equipo
- dev2bit · Puerto Real, Cádiz
Elegir una tarea donde la IA aporte valor
La primera decisión es concretar qué entrada recibirá el sistema y qué salida necesita el equipo. Clasificar un documento, extraer un dato o proponer una respuesta son tareas distintas, con errores y requisitos diferentes. Las acotamos antes de elegir un modelo.
También revisamos si unas reglas explícitas resuelven la necesidad. La IA se justifica por el contenido variable que debe interpretar, no por añadir una tecnología al proceso. Un piloto permite comprobar la viabilidad sobre ejemplos representativos antes de ampliar el desarrollo.
Preparar ejemplos y separar la evaluación
Necesitamos datos que representen el trabajo real, incluidos casos difíciles y entradas que no pertenecen a ninguna categoría. Revisamos su disponibilidad, los permisos de uso y la información que puede enviarse a servicios externos.
La evaluación utiliza ejemplos distintos de los empleados para ajustar la solución. Observamos los errores por tipo de caso, además del resultado agregado. Confundir dos documentos importantes puede tener un coste mayor que dejar una entrada pendiente de revisión; el criterio debe reflejarlo.
Integrar el resultado en el trabajo del equipo
El resultado del modelo debe llegar a una pantalla o un flujo donde alguien pueda utilizarlo. Definimos qué decisiones pueden apoyarse en él, cuáles requieren aprobación y cómo corregir una propuesta. Cuando sea posible, conservamos la referencia al documento o fragmento de origen.
Una salida con formato correcto no equivale a una respuesta correcta. Añadimos validaciones adecuadas a la tarea, límites de actuación y una vía de revisión. Las operaciones que modifican sistemas se diseñan como pasos explícitos, con permisos y controles propios.
De la prueba a una solución mantenible
La propuesta distingue el piloto, la integración y las condiciones de operación. Incluye los datos necesarios, el modelo o proveedor previsto, las pruebas, los costes de uso que deban estimarse y el procedimiento para revisar incidencias.
Después de un cambio de modelo, instrucciones o datos, repetimos las evaluaciones acordadas. Si los ejemplos del negocio cambian, la calidad también puede cambiar. El mantenimiento contempla esa evolución y evita tratar una prueba inicial como una garantía permanente.
DE LA NECESIDAD AL ALCANCE
Una solución que puedas comprobar.
| Si te ocurre esto | Qué planteamos | Qué revisamos |
|---|---|---|
| El contenido no sigue un formato fijo | Piloto sobre una tarea acotada | Ejemplos representativos y errores |
| Una propuesta puede ser incorrecta | Revisión y validación | Corrección antes de actuar |
| Cambian el modelo o los documentos | Evaluación repetible | Comparación con casos de referencia |
EXPERIENCIA CON NOMBRE PROPIO
Proyectos que explican nuestro trabajo.
garvi
Garvi: clasificación documental aplicada
En una colaboración histórica desarrollamos gestión documental automatizada, workflows y mecanismos de clasificación mediante IA.
Ver el caso y su alcance →es2bash
es2bash: lenguaje y comandos
Proyecto propio de I+D con modelo y dataset publicados para explorar peticiones en español y comandos Bash. Acredita investigación, sin atribuirle una precisión de producción no verificada.
Ver el caso y su alcance →quirl holonet
Quirl, Holonet y BitAion
Líneas de investigación propias sobre representación del lenguaje y arquitecturas de cómputo. Su carácter experimental se explica en el caso.
Ver el caso y su alcance →ANTES DE DECIDIR
Preguntas que ayudan a concretar el trabajo.
¿Necesitamos entrenar un modelo propio?
No siempre. Comparamos las opciones adecuadas a la tarea: reglas, modelos disponibles, adaptación o entrenamiento. Datos, calidad requerida, privacidad y coste condicionan la elección.
¿Podéis garantizar que no se equivoque?
No. Definimos cómo medir los errores, qué casos requieren revisión y qué acciones no deben depender de una salida sin validar. El diseño del proceso tiene que contemplar respuestas incorrectas o insuficientes.
¿Ofrecéis IA para posicionar la empresa en buscadores?
La visibilidad en respuestas de buscadores con IA pertenece al servicio de posicionamiento GEO. Esta página se centra en desarrollar software que utiliza IA para resolver una tarea.
CONCRETAR EL SIGUIENTE PASO
El alcance depende de tu necesidad.
Si tu necesidad es aparecer en buscadores y respuestas con IA, consulta posicionamiento GEO. Aquí el objeto del trabajo es el software, sus datos y la evaluación de una tarea.
TU PROCESO ES EL PUNTO DE PARTIDA
Cuéntanos qué necesitas que haga tu software.
Describe cómo trabajáis hoy, dónde aparece la dificultad y qué herramientas utilizáis. Con un ejemplo real podremos concretar el alcance, las dependencias y el siguiente paso.