Inteligencia artificial aplicada a problemas reales

Funcionalidades donde el modelo se ocupa de una parte bien delimitada del trabajo: redactar un borrador, resumir un historial, sugerir una clasificación o comparar dos documentos.

El resultado se presenta a quien decide, no se aplica a ciegas. La ganancia está en acortar el camino hasta un buen primer borrador, no en eliminar el criterio humano.

RAG consiste en dar al modelo acceso a tu documentación en el momento de la pregunta, en lugar de confiar en que ya la conozca. La respuesta se construye a partir de tus documentos y cita su fuente.

Es el enfoque adecuado cuando el conocimiento cambia a menudo, es específico de la empresa y debe poder verificarse. Evita el fallo esencial de preguntar a un modelo genérico sobre asuntos internos: respuestas verosímiles pero inventadas.

Automatizaciones en las que un paso exige interpretación: leer un correo para entender qué se pide, extraer importes de facturas con formatos dispares o clasificar una reclamación por tipo y urgencia.

La automatización convencional no llega porque la entrada no tiene estructura fija. Combinamos ambos enfoques: reglas deterministas donde hay certeza y modelo solo donde hay ambigüedad real.

Un asistente que responde preguntas sobre procedimientos, contratos, historial de clientes o documentación técnica, dentro de los permisos de quien pregunta.

Reduce el tiempo de búsqueda de información y la dependencia de quien sabe dónde está cada cosa. Si necesitas algo que ejecute acciones y no solo responda, consulta la página de agentes de IA.