Seleccion de casos con valor y riesgo controlable
Inteligencia artificial para empresas con datos, control y resultados medibles
Disenamos pruebas de concepto y soluciones de IA para problemas concretos. Antes de escalar definimos que datos pueden usarse, que calidad debe alcanzar el sistema, que decisiones requieren revision humana y cuanto cuesta operarlo.
- Casos viables antes de construir
- Datos y permisos definidos
- Calidad medida con ejemplos reales
IA con controles antes que promesas
Evaluamos casos de uso donde la IA puede ayudar en clasificacion, extraccion, resumen, comparacion, generacion de borradores, asistencia interna o analisis documental.
Datos permitidos, permisos y restricciones de uso
Calidad, evaluacion, coste y trazabilidad
Revision humana y criterios de descarte
Arquitectura minima
Definimos como se conectan modelos, documentos, APIs, usuarios y sistemas internos sin exponer datos sensibles ni automatizar decisiones irreversibles sin control.
Guardrails de datos y permisos
Registro de entradas, fuentes, decisiones y salidas
Evaluaciones y umbrales de confianza
Plan de escalado o descarte despues de la PoC
Valorar una PoC de IA
Cuentanos que tarea quieres mejorar, que datos estan disponibles y que consecuencias tendria un resultado incorrecto.
Valorar una PoC de IA