Inteligencia Artificial para Empresas

Lo primero que hacemos es sentarnos a entender vuestro día a día, qué tareas repetitivas consumen más horas y dónde se pierde información entre departamentos. A partir de ahí proponemos uno o dos casos de uso concretos y medibles, no un proyecto enorme de golpe. La idea es empezar por algo que aporte resultados visibles en pocas semanas, no por la tecnología más llamativa.

Trabajamos con PYMES industriales, distribuidoras y de servicios en proyectos como automatización de presupuestos, clasificación de correos de clientes, lectura automática de facturas o asistentes internos para consultar documentación. Podemos enseñaros casos concretos del sector más cercano al vuestro y, si lo deseáis, poneros en contacto con algún cliente para que os cuente su experiencia de primera mano.

ChatGPT Enterprise y Copilot son excelentes como copilotos generalistas, pero no se conectan de forma nativa a vuestro ERP, CRM o bases de datos internas, ni ejecutan procesos de negocio end-to-end. Nosotros construimos agentes y automatizaciones que leen y escriben en vuestros sistemas, aplican vuestras reglas y dejan trazabilidad. Dicho de otra forma: ChatGPT responde, una solución a medida actúa dentro de vuestros flujos.

Para tareas individuales como redactar, resumir o analizar documentos, los copilotos de mercado suelen ser suficientes. Cuando el caso de uso implica orquestar varios sistemas, aplicar lógica propia, automatizar un proceso recurrente o exponer la funcionalidad a clientes finales, los productos genéricos se quedan cortos y conviene un desarrollo a medida que encaje en vuestra operativa.

El día 1 el equipo sigue trabajando como siempre: la IA se despliega en paralelo y solo se activa para casos piloto acotados. Durante las primeras semanas hay una carga adicional de validación y feedback de las personas clave para corregir respuestas y afinar el modelo. A partir del mes 2-3, esa carga baja y el equipo empieza a recuperar tiempo en las tareas automatizadas. Planificamos la implantación por fases para que nunca compita con los picos operativos.

Diseñamos el sistema con guardarraíles: validaciones automáticas, umbrales de confianza y human-in-the-loop en los casos sensibles, de modo que las respuestas dudosas se escalan a una persona antes de salir. Cada error se registra con su contexto en un panel de incidencias para poder reproducirlo, corregir el prompt o el dato fuente y reentrenar si hace falta. Además acordamos contigo qué casos de uso pueden ser autónomos y cuáles siempre requieren revisión humana.

Un piloto acotado suele estar operativo en 4-8 semanas, con resultados visibles aunque limitados. El despliegue completo en los procesos principales se estabiliza entre el mes 3 y el mes 6, una vez ajustado el modelo con datos reales y formado el equipo. A partir del año 1 entramos en fase de mejora continua y ampliación a nuevos casos. Cualquier promesa de despliegue total en pocas semanas suele esconder deuda técnica posterior.

No. Todo lo que desarrollamos queda documentado y la propiedad del software, los datos y los flujos es vuestra. Usamos tecnologías estándar y abiertas siempre que es posible, y diseñamos con una capa de abstracción que permite cambiar de modelo o proveedor sin rehacer el sistema. Queremos que sigáis con Interconecta por los resultados, no por dependencia técnica.

Trabajamos con un enfoque multimodelo: GPT-4o y o1 de OpenAI, Claude Sonnet y Opus de Anthropic, Gemini de Google, y modelos open-source como Llama 3 o Mistral cuando el caso lo requiere. La elección depende del caso de uso: razonamiento complejo, latencia, ventana de contexto, capacidades multimodales o necesidad de despliegue on-premise. Diseñamos la capa de abstracción para que el modelo sea intercambiable sin reescribir la lógica de negocio.

Construimos integraciones vía APIs REST/GraphQL, webhooks, colas de mensajería o conectores nativos contra SAP, Dynamics, Salesforce, Odoo, Dolibarr y bases SQL/NoSQL. Para RAG sobre datos corporativos usamos bases vectoriales como Qdrant, Weaviate o pgvector dentro de vuestro perímetro. Aplicamos SSO con vuestro IdP, cifrado en tránsito y reposo, gestión de secretos y trazas completas con OpenTelemetry o Langfuse para auditoría y debugging.

Trabajamos exclusivamente con endpoints empresariales (OpenAI API, Anthropic API, Azure OpenAI, AWS Bedrock) donde por contrato los datos no se utilizan para reentrenar modelos, manteniendo el procesamiento en regiones europeas siempre que es posible. Para datos sensibles o regulados desplegamos modelos open-source on-premise con vLLM, Ollama o TGI. Firmamos DPA conforme al artículo 28 del RGPD y, si hay transferencia internacional, aplicamos Cláusulas Contractuales Tipo y Transfer Impact Assessment según Schrems II.

Clasificamos cada sistema según el Reglamento (UE) 2024/1689: si es de alto riesgo (anexo III) aplicamos las obligaciones reforzadas de gestión de riesgos, gobernanza de datos, documentación técnica y supervisión humana; descartamos de origen cualquier práctica prohibida del artículo 5. Para decisiones que afecten a personas garantizamos intervención humana, derecho a obtener explicación y a impugnar la decisión, conforme al artículo 22 del RGPD. Cuando procede, realizamos la Evaluación de Impacto en Protección de Datos exigida por el artículo 35 antes del despliegue.