Desarrollo de
inteligencia artificial
para un trabajo real,
no para una demo
La mayoría de los proyectos de desarrollo de IA se estancan porque nadie acordó para qué servía la IA. Nosotros partimos de la tarea —la pregunta que tus clientes repiten una y otra vez, el contenido que nadie tiene tiempo de escribir, el proceso que alguien vuelve a teclear a mano cada mañana— y construimos la solución más pequeña que la resuelva bien.
* Asistentes, agentes de IA y automatizaciones basados en tus propios datos, y revisados antes de que nada llegue a un cliente.
Dónde la IA rinde de verdad
Dos lugares donde vale lo que cuesta
Las soluciones de IA para empresas tienen sentido en dos lugares: de cara a tus clientes, donde responden a las preguntas que tu equipo contesta una y otra vez, y entre bastidores, donde hacen el trabajo repetitivo que mantiene en marcha un catálogo, un feed o una cola de pedidos.
Todo lo demás es una demo. Preferimos decirte que no vale la pena automatizar una tarea antes que construir algo vistoso que nadie use después del primer mes.
El trabajo es desarrollo de software normal y corriente con un modelo dentro. Necesita lo mismo que cualquier otro sistema: datos a los que pueda acceder, una definición clara de qué es correcto, una forma de saber cuándo se equivoca y alguien que pueda arreglarlo. Por eso este servicio está junto al desarrollo de software a medida y al desarrollo e integración de APIs, y no aparte.
Si lo que buscas es que la búsqueda con IA te encuentre y te cite, y no usar IA tú mismo, es otro trabajo: lo cubren nuestros servicios de SEO y GEO.
Dos mitades del mismo trabajo
01
De cara a los clientes
Asistentes que ayudan a alguien a elegir, entender o resolver un problema, respondiendo a partir de tu catálogo, tus políticas y tu documentación, con tu tono.
02
Entre bastidores
Contenido de producto a escala de catálogo, clasificación y cotejo de datos en feeds desordenados, priorización y derivación de solicitudes, y los pasos de un proceso que hoy una persona repite a mano.
Qué desarrollamos
Qué
desarrollamos
Seis tipos de trabajo; todos los hemos puesto en producción y los seguimos operando. Cada uno empieza como la versión útil más pequeña, medida frente a cómo se hacía esa tarea antes.
Ver también: Desarrollo de software a medida · Desarrollo e integración de APIs · Blog (en inglés): Should you switch AI models? A business checklist · Blog (en inglés): AI chatbots for business: what they can and cannot do · Blog (en inglés): When does a business need AI development?
Asistentes de compra y de soporte
Un asistente en la propia página que ayuda a elegir: relaciona lo que la persona describe con lo que de verdad tienes disponible, explica la diferencia entre dos productos y pasa la conversación a una persona del equipo cuando debe hacerlo. Como se basa en tu catálogo y tus políticas, no puede prometer un producto ni una fecha de entrega que no tienes.
Contenido de producto a escala de catálogo
Descripciones, beneficios, títulos SEO, modo de empleo y advertencias en miles de productos, con un único estilo de la casa y contrastados con la información del propio fabricante en lugar de inventados. Organizado para que tu equipo revise y apruebe en lugar de volver a teclearlo todo.
Clasificación, cotejo y datos limpios
Asignar productos a una taxonomía, extraer atributos de los feeds de proveedores, detectar duplicados entre catálogos y normalizar nombres, marcas y slugs de URL. El trabajo poco vistoso que decide si la búsqueda, los filtros y los feeds funcionan bien.
Agentes de IA conectados a tus sistemas
Cuando una respuesta no basta y algo tiene que pasar: avanzar un pedido, tramitar un reembolso, derivar un ticket, actualizar un registro. Le damos al modelo el conjunto de herramientas más reducido que haga el trabajo, y cada acción que puede realizar es una que podrías auditar después.
Una búsqueda que entiende la pregunta
Búsqueda semántica sobre tu propio contenido y tu catálogo, para que una búsqueda hecha con las palabras del cliente encuentre el producto o la página correctos. A menudo aporta más valor que una conversación, y es mucho más barata de mantener en marcha.
Salvaguardas, evaluación y control del gasto
Salidas validadas, negativas a responder cuando el modelo no sabe, límites de uso y gestión de abusos, registros que puedes revisar y un conjunto de pruebas que te dice si un cambio en el prompt mejoró o empeoró las cosas. Esta es la parte que decide si una funcionalidad de IA sobrevive al contacto con el tráfico real.
Funcionando
en producción
Cuatro trabajos de IA que hemos desarrollado y que seguimos manteniendo. No nombramos a nuestros clientes en esta página, pero te contamos cualquiera de ellos en detalle.
Un comercio online cuyo asistente hace el papel del vendedor en tienda
Antes, los clientes recibían el consejo en el mostrador. Construimos el asistente que lo hace online: pregunta qué usan ahora, explica los pros y los contras de dos opciones y señala el producto que encaja, apoyándose en las pautas de asesoramiento que el cliente ya había publicado y no en la opinión del modelo.
Un marketplace de salud con miles de productos que describir
Un catálogo de suplementos en el que cada producto necesita marca, una URL limpia, meta title y meta description, beneficios, modo de empleo y advertencias, todo ello coherente y verificable con el fabricante. Construimos el proceso automatizado que lo redacta a partir de las fuentes de la propia marca y se lo pasa a una persona para que lo apruebe, además del asistente al que preguntan los clientes en la tienda.
Una plataforma mayorista donde el proceso funciona solo
Proveedores y revendedores que comercian a través de catálogos en tiempo real, con pedidos, plazos, cancelaciones, reembolsos y liberación de pagos gestionados por el sistema y no desde una bandeja de entrada. Los datos de producto llegan desordenados desde muchos proveedores y tienen que encajar en una sola taxonomía antes de que nadie pueda buscarlos.
Este sitio
Un asistente basado en nuestro propio contenido, con salidas validadas, límites de uso, caché de prompts y una forma de negarse a responder. Es lo bastante pequeño como para leerlo en una tarde, y esa es la idea. Pregúntale algo que no hayamos publicado y verás cómo te lo dice.
De la idea
a algo que funciona
El trabajo con IA suele salir mal de una forma previsible: una demo prometedora y después meses en los que nadie sabe decir si es lo bastante buena. Definimos la medida antes de desarrollar, para que esa pregunta siempre tenga respuesta.
01
Acordar la tarea y la medida
Una sola tarea, y cómo sabremos que se hace lo bastante bien para ponerla en producción.
02
Poner tus datos a su alcance
Catálogo, documentos y políticas, en una forma que el modelo pueda usar de verdad.
03
Desarrollar la versión útil más pequeña
Alcance acotado, salidas comprobadas, una forma de negarse a responder y un gasto que conoces de antemano.
04
Medirla con tráfico real
Ver qué pregunta la gente de verdad, corregir lo que hace mal y ampliar el alcance solo cuando se lo gane.
Desarrollo de IA: preguntas frecuentes
Lo que nos preguntan antes de empezar, incluido lo que no podemos prometer.
Un agente de IA es un software que usa un modelo de IA para realizar una tarea por ti, en lugar de limitarse a responder una pregunta: puede buscar información, usar tus otros sistemas y dar pasos hacia un objetivo. Vale la pena desarrollarlo cuando una tarea repetitiva necesita criterio además de pasos, y no cuando bastaría una regla fija o una integración sencilla. Partimos de la tarea, no de la tecnología, y te decimos cuándo la respuesta honesta es una opción más simple.
Casi nunca. La mayor parte del valor viene de usar bien un buen modelo generalista: tu propio contenido a su alcance, una tarea acotada y una comprobación de lo que devuelve. Entrenar o ajustar (fine-tuning) un modelo es una decisión que te justificaríamos antes de gastar nada en ella.
El asistente solo responde a partir de la información que le damos, y validamos la forma de cada respuesta antes de que llegue a un cliente. Cuando la respuesta no está en lo que se le ha dado, lo dice en lugar de adivinar. Puedes verlo funcionar en nuestra propia web: CogniBot responde con el contenido de este sitio y nada más.
Son tuyos. Las cuentas de los proveedores de modelos y las claves de API son tuyas, los prompts y las evaluaciones están en tu repositorio, y los datos se quedan en sistemas que tú controlas. Nada está diseñado para que cueste llevárselo a otra parte.
El uso se cobra por consulta, así que el gasto de funcionamiento depende del tráfico y de cuánto contexto necesita cada respuesta. Lo tenemos en cuenta desde el diseño —guardamos en caché lo que se repite, mantenemos el contexto ajustado y limitamos los abusos— y te damos la cifra mensual prevista antes de que te comprometas a lanzarla.
Siguiente paso
Cuéntanos la tarea,
no la tecnología
Descríbenos la pregunta que tu equipo contesta una y otra vez, o el trabajo que alguien repite cada mañana. Te diremos si la IA es la herramienta adecuada, cómo sería la versión útil más pequeña y cuánto costaría desarrollarla y mantenerla en funcionamiento.