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Integración de inteligencia artificial

Metemos IA en los sistemas que ya usas, en los puntos concretos donde ahorra horas o detecta lo que a una persona se le escapa. Con el ahorro medido antes y después, no prometido.

Diagnóstico gratuito

El problema

La mayoría de proyectos de IA que se quedan a medias empiezan al revés: primero se elige la tecnología y después se busca dónde meterla. El resultado es una demo que impresiona en una reunión y que nadie usa el martes siguiente.

El otro fallo es no medir. Si no sabes cuántas horas costaba el proceso antes, no puedes saber si la IA lo ha mejorado, y acabas pagando una suscripción por algo que no sabes si funciona.

Dónde la metemos

Automatización de procesos

Clasificar, extraer y encaminar lo que hoy alguien revisa a mano: facturas, correos, incidencias, documentación. El trabajo repetitivo que se come el día.

Agentes conectados a tus datos

Asistentes que responden sobre tu propia información y no sobre internet, con control de quién puede ver qué. La parte difícil son los permisos, no el modelo.

Detección de anomalías

Encontrar lo que se sale del patrón en operaciones, contabilidad o uso: el apunte raro, el pico inesperado, la operación que no cuadra.

Elección de modelo y coste

Qué modelo para qué tarea y qué cuesta cada llamada. Con frecuencia el modelo más caro no mejora el resultado y sí multiplica la factura.

Puedes comprobarlo

El módulo de IA dentro de Navalón

En Navalón la IA no es un producto aparte: es un módulo integrado en la suite, con detección de anomalías sobre los datos contables y de operación que ya están dentro del sistema. Ese es el patrón que defendemos — la IA vive donde viven los datos, no en una herramienta al lado.

Ver el proyecto →

Lo que sueles preguntar antes de firmar

¿Mis datos acaban entrenando el modelo de otro?: No, si se monta bien. Se define desde el principio qué sale de tu infraestructura y qué no, y hay tareas que resolvemos con modelos ejecutándose en tu propio servidor. Es una decisión de arquitectura, y la tomas tú.
¿Y si la IA se equivoca?: Se equivoca. Por eso lo que automatizamos primero es lo reversible y lo que tiene revisión humana detrás. Un modelo que decide solo sobre algo que no se puede deshacer es un error de diseño, no de modelo.
¿Esto no quedará obsoleto en seis meses?: El modelo sí; la integración no, si está hecha para poder cambiarlo. Por eso el modelo se aísla detrás de una interfaz y sustituirlo es un cambio de configuración, no un proyecto nuevo.

Dinos qué tarea repetitiva te come el día

Te decimos si la IA la resuelve, cuánto ahorraría y cómo se mediría. Y si la respuesta es que no compensa, te lo decimos igual.