Implementación de inteligencia artificial en tu empresa
ozeida implementa inteligencia artificial en empresas: conecta modelos de lenguaje (LLM) a los sistemas y datos que ya tienes para que respondan, clasifiquen, redacten o ejecuten pasos de un proceso, con permisos por usuario, registro de lo que hacen y un costo con tope. Cada proyecto arranca con una métrica acordada y un piloto con fecha de corte.
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Qué resolvemos
Asistentes con tus datos
Un asistente que responde a tu equipo o a tus clientes con base en tus documentos, catálogos, políticas y bases de datos, citando de dónde sale cada respuesta. Para soporte interno, atención a clientes, ventas y recursos humanos.
Agentes que ejecutan pasos
Un agente (un programa que usa un LLM para decidir y ejecutar pasos) que arma una cotización, da de alta un pedido, concilia facturas o prepara un reporte, consultando tus sistemas por API. Las acciones con consecuencias (enviar, cobrar, borrar) las confirma una persona o una regla fija.
Automatización de procesos
Clasificar correos y tickets, extraer datos de facturas, contratos y órdenes de compra, redactar respuestas y resúmenes, enrutar solicitudes.
IA sobre los datos de la empresa
Preguntas en lenguaje natural sobre ventas, inventario u operación, con respuestas calculadas sobre tus datos y no inventadas.
Integraciones
ERP, CRM, correo, WhatsApp Business, SharePoint/Drive, bases de datos SQL, hojas de cálculo. Si tiene API o base de datos, se conecta.
Antes de empezar
Antes de implementar inteligencia artificial en una empresa hacen falta tres cosas: un caso de uso claro (un proceso concreto, con un dueño), datos utilizables (se sabe dónde están, quién los tiene y en qué estado) y una métrica de impacto con su línea base (cuánto tarda, cuesta o falla hoy ese proceso). Si falta alguna, la primera fase del proyecto es conseguirla; no se construye nada encima de lo que no existe.
¿Cuándo tiene sentido implementar IA en una empresa?
Cuando se cumplen las tres condiciones a la vez:
- Caso de uso claro. Un proceso que alguien hace hoy a mano, con un principio y un final. «Responder cotizaciones que llegan por correo» es un caso de uso; «usar IA en ventas» no lo es.
- Datos utilizables. Los documentos, registros o conversaciones que ese proceso necesita existen, se puede acceder a ellos y tienen la calidad suficiente. Un ERP con los pedidos capturados sirve; una carpeta de PDF escaneados a mano, a veces no.
- Métrica de impacto. Un número que hoy se puede medir y que el proyecto debe mover: tiempo de respuesta, horas de captura, tasa de resolución sin intervención humana, costo por consulta.
Si una falta, lo decimos en la primera llamada. Es más barato ordenar los datos primero que mantener un asistente que responde mal.
¿Qué significa «datos utilizables»?
Que se cumplan tres condiciones mínimas, que en el proyecto llamamos la línea base de datos:
- Origen confiable. Se sabe de qué sistema sale cada dato y quién lo mantiene (el ERP, el CRM, una base SQL, un buzón de correo, un SharePoint).
- Calidad verificable. Se puede comprobar que los datos están completos y actualizados para el proceso elegido, con una muestra real, no con una suposición.
- Trazabilidad. Cada respuesta del sistema puede señalar de qué documento o registro salió. Sin eso, nadie puede revisar si la IA acertó.
Ejemplos de cómo se ve un caso bien planteado:
| Proceso | Caso de uso | Datos que necesita | Métrica y línea base |
|---|---|---|---|
| Cotizaciones por correo | Armar un borrador de cotización a partir del correo del cliente | Lista de precios vigente, historial de cotizaciones, reglas de descuento | Tiempo desde que llega el correo hasta que sale la cotización |
| Soporte interno | Responder preguntas de política y procedimiento al personal | Manuales y políticas en un repositorio de documentos con versión | Consultas resueltas sin pasar por una persona |
| Cuentas por pagar | Extraer datos de facturas de proveedores y proponer el registro | Facturas en PDF o XML, catálogo de proveedores, órdenes de compra | Horas de captura por semana y errores detectados en revisión |
Son ejemplos de planteamiento, no casos publicados.
¿Qué pasa si no tengo las tres condiciones?
Se convierte en la primera fase del proyecto, con su propio alcance y fecha de corte:
- Sin caso de uso claro: una sesión de diagnóstico para elegir un proceso y escribir qué entra y qué no.
- Sin datos utilizables: una fase corta para conectar o limpiar la fuente (por ejemplo, exportar del ERP, estructurar documentos, definir quién mantiene qué).
- Sin métrica: se mide la situación actual durante un periodo acordado antes de construir. Si no se puede medir, no se promete.
¿Cómo se mide el resultado de un proyecto de IA?
La métrica se define en el diagnóstico (tiempo, costo o precisión) y se mide la línea base antes de escribir código. El piloto se compara contra esa línea base en su fecha de corte, y en producción la misma métrica se sigue midiendo, junto con el costo por consulta y el gasto contra el tope mensual. Si el piloto no mueve la métrica, se dice y se para.
Cómo trabajamos
Diagnóstico (1 llamada + 1 sesión)
Elegimos un proceso, definimos la métrica (tiempo de respuesta, horas liberadas, tasa de resolución sin intervención humana, costo por consulta) y medimos la línea base actual.
Piloto (semanas, precio cerrado)
Construimos la versión mínima conectada a datos reales, con un conjunto de pruebas y usuarios reales. Fecha de corte fija.
Decisión con datos
Comparamos contra la métrica. Si cumple, pasa a producción. Si no, lo decimos, entregamos lo aprendido y paramos.
Producción
Permisos por usuario, registro auditable, tope de gasto mensual con corte automático, monitoreo y alarmas. Desplegado en tu cuenta de AWS si así lo quieres.
Operación y mejora
Evaluación continua con el conjunto de pruebas, revisión de respuestas, ajuste de costos. Opcional, no obligatorio.
Qué entregamos
- Aplicación en producción con código en tu repositorio.
- Conjunto de pruebas de calidad de respuestas que se corre antes de cada cambio.
- Panel de uso y costo: consultas, costo por consulta, gasto acumulado contra el tope.
- Documentación de qué hace, qué no hace y cómo se opera.
- Monitoreo y alarmas; cuando esté disponible para clientes, con ozeida Quality Control (hoy en acceso anticipado).
Seguridad y datos
Minimización
A los modelos se envía solo lo necesario para responder; datos personales anonimizados cuando se puede.
Proveedores con contrato empresarial
Modelos vía Amazon Bedrock u otros proveedores que, según su documentación pública, no usan los datos del cliente para entrenar.
Tu cuenta, tus datos
Despliegue en la cuenta de AWS del cliente cuando se requiere; nada sale del país si tu política lo exige, con regiones de AWS que lo permitan.
Permisos por usuario
El asistente ve lo que el usuario puede ver, no más.
Registro
Cada consulta y cada acción quedan registradas para auditoría.
Costo con tope, no con sorpresa
El presupuesto mensual de inferencia (lo que cuesta usar el modelo) es un parámetro de la aplicación: avisa al 50 % y al 80 %, y corta al 100 %. El costo por consulta se reporta desde el piloto, para que la decisión de pasar a producción se tome con números.
Preguntas frecuentes sobre implementación de IA
¿La IA se inventa cosas?
Un modelo sin contexto, sí. Por eso cada respuesta se basa en tus documentos y datos (recuperación con citas), hay un conjunto de pruebas que se corre antes de cada cambio y las acciones con consecuencias pasan por una persona o por reglas fijas, no por el modelo.
¿Mis datos se usan para entrenar modelos?
No. Usamos modelos por Amazon Bedrock u otros proveedores bajo contrato empresarial que no entrenan con datos del cliente, según su documentación pública. Además, a los modelos se envía solo lo necesario, y la aplicación puede correr en tu propia cuenta de AWS.
¿Cuánto tarda un piloto?
Semanas, no meses: el alcance se cierra en el diagnóstico y el piloto tiene fecha de corte. El plazo exacto depende del proceso y de las integraciones.
¿Qué pasa si el piloto no cumple la métrica?
Lo decimos, entregamos lo que se aprendió (datos, pruebas, lo que sí funcionó) y paramos. No se pasa a producción algo que no se midió.
¿Necesito tener un departamento de sistemas?
No. Hace falta una persona que conozca el proceso y acceso a los datos. Lo técnico lo resolvemos nosotros y lo documentamos para quien lo opere después.
¿Por qué no usar ChatGPT y ya?
Un chat genérico no conoce tus pedidos, inventarios ni clientes, no respeta permisos por usuario y no deja rastro auditable. Implementar IA es justo conectar el modelo a tus datos y sistemas con esas reglas.
¿Cómo controlan el costo?
El presupuesto mensual de inferencia es un parámetro de la aplicación con avisos y corte automático. El costo por consulta se reporta desde el piloto.
¿Qué modelos usan?
Los que mejor cumplan la métrica al menor costo para tu caso; normalmente modelos disponibles en Amazon Bedrock, y otros proveedores cuando conviene. Se comparan en el piloto con tus datos, no por catálogo.
¿Cuándo tiene sentido implementar inteligencia artificial en mi empresa?
Cuando existe un caso de uso claro, datos utilizables y una métrica de impacto con línea base. Si alguna de las tres falta, primero se resuelve esa parte, en una fase corta con alcance propio, antes de construir el asistente o el agente.
¿Qué necesito tener en orden antes de empezar un proyecto de IA?
Una línea base mínima de datos: origen confiable, calidad verificable con una muestra real y trazabilidad hasta el documento o registro de origen. Si no existe, la incluimos como primera fase del proyecto, con fecha de corte, en lugar de construir encima.
¿Cómo miden si el proyecto de IA sirvió?
Con la métrica acordada en el diagnóstico y su línea base, comparadas en la fecha de corte del piloto y después en producción. No se publican porcentajes de mejora que no salgan de una medición real.
¿Cuánto cuesta un proyecto de inteligencia artificial?
Depende de tres cosas: la disponibilidad y calidad de los datos, la complejidad del caso de uso y el alcance de la integración con tus sistemas. El piloto tiene precio cerrado y se define en el diagnóstico junto con la métrica; el costo de uso del modelo en producción tiene tope mensual con corte automático.
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