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IMPLEMENTACIÓN DE IA · STACK MODERNO

Implementación de IA para empresas latinoamericanas.

Asistentes sobre datos propios, automatización de reportería, clasificación a gran escala, búsqueda semántica. Aplicaciones de IA que entregan resultado, no demos. Pilotamos en una o dos semanas antes de escalar.

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Claude · GPT · modelos open-sourceevaluaciones automatizadas por proyectodatos privados en tu propia infraestructura

01/Qué es implementación de IA bien hecha

Implementación de IA, sin la espuma.

Implementación de IA bien hecha es código que entrega valor concreto en producción — no una demo de viernes en la tarde, no un PoC que nadie usa después del Q1, no un agente autónomo que reemplaza al equipo entero. Construimos aplicaciones de IA para empresas medianas en Chile, Argentina, Colombia, México y Brasil que tienen un proceso repetitivo, datos propietarios, y un equipo que pasa demasiado tiempo en trabajo que un modelo bien dirigido haría mejor.

La diferencia entre una implementación que funciona y una que no, casi nunca está en el modelo. Claude, GPT-4 y Gemini son todos buenos. Está en cómo se conecta la IA al dato real, al flujo de trabajo del equipo, y a una interfaz que la gente abre el lunes a las nueve de la mañana. Eso es lo que hacemos: tomamos un caso de uso específico de tu operación y lo construimos como una pieza de software a medida con un modelo de IA por dentro.

Si la IA agrega valor en tu caso, lo construimos. Si no, te lo decimos abierto. No vamos a vender una capa de IA encima de un problema que se resuelve con una planilla bien hecha — eso ya lo está haciendo el resto del mercado.

02/Lo que sí construimos con IA

Aplicaciones de IA con casos de uso concretos.

Cada implementación tiene un objetivo medible. Estos son los casos que entregamos una y otra vez.

  • § Asistentes sobre datos propios

    Búsqueda semántica más Claude.

    Un asistente que responde sobre tu documentación interna, tus contratos, tu base de clientes o tu histórico de tickets. Construido con embedding más recuperación más generación (RAG), no con un prompt suelto. La IA cita la fuente; no inventa.

  • § Automatización de reportería

    Reportes ejecutivos generados por agente.

    Resúmenes semanales o mensuales en lenguaje natural, generados sobre tus métricas reales: ventas, marketing, operaciones, soporte. Cuatro párrafos coherentes, exportables a PDF, listos para enviar al directorio sin pasar por el equipo de BI a las once de la noche.

  • § Clasificación a escala

    Etiquetar lo que la gente no alcanza a leer.

    Tickets de soporte, leads entrantes, correos, documentos legales, transcripciones de llamadas. Una capa de IA clasifica, prioriza y enruta antes de que llegue al humano. Más volumen procesado con el mismo equipo, sin contratar más manos.

  • § Generación asistida

    Borradores que la gente arregla, no que escribe.

    Propuestas comerciales, respuestas a clientes, descripciones de producto, contenido para WhatsApp Business. El humano sigue dirigiendo el tono y aprobando antes de enviar; la IA elimina la página en blanco.

  • § Búsqueda semántica

    Encontrar lo que el buscador tradicional no encuentra.

    Bases de conocimiento internas, catálogos de producto, contratos. El usuario escribe lo que quiere; el sistema entiende la intención, no solo las palabras. Útil cuando la gente de tu empresa busca por concepto, no por palabra clave exacta.

  • § Voz y transcripción

    Procesar lo que pasa en la llamada.

    Transcripción más análisis de llamadas comerciales o de soporte. Resúmenes automáticos post-llamada, detección de objeciones, métricas de calidad. Lo que un equipo de coaching haría manualmente, hecho continuo y a escala.

03/Cómo trabajamos

Cómo entregamos IA en semanas, no en trimestres.

  1. § 01

    Pilotamos primero (USD 2.500–3.500).

    Antes de comprometernos a un proyecto grande, hacemos un piloto de una a dos semanas: una funcionalidad puntual, datos reales, una interfaz mínima. El piloto te dice si la IA agrega valor en tu caso específico — no en la presentación del proveedor, en tu operación real.

  2. § 02

    Si el piloto funciona, escalamos a Aplicación.

    Una vez probado el caso de uso, construimos la herramienta completa en cuatro semanas: interfaz pulida, permisos, integración con tus sistemas, despliegue a producción, documentación. Precio fijo en USD desde el día uno.

  3. § 03

    Dirigimos el modelo con prompting y evals.

    No usamos modelos sin medición. Cada salida pasa por un set de evaluaciones automatizadas que construimos para tu caso. Eso nos permite cambiar de modelo (Claude → GPT → modelo local) sin romper el comportamiento, y te da certeza de calidad — no fe.

  4. § 04

    Documentamos cómo y por qué.

    Cada implementación de IA llega con un documento técnico: qué prompts usamos, qué evaluaciones pasaron, qué casos siguen siendo débiles, cómo extender. Si tu equipo o un futuro proveedor quiere modificar el comportamiento del sistema, tiene el mapa para empezar.

04/Para quién es esto

Tres perfiles donde la IA paga su costo en menos de un trimestre.

Si te ves en uno de ellos, la conversación tiene sentido.

  • Operaciones con volumen repetitivo (soporte, leads, documentos, transcripciones) donde un humano hace mil veces lo mismo al mes, y un modelo bien dirigido haría mejor el 90% del trabajo.
  • Equipos comerciales o de marketing que necesitan capas de generación asistida — propuestas, contenido, respuestas — sin contratar más manos.
  • Empresas con datos propietarios densos (contratos, historial de clientes, base de conocimiento técnica) donde un asistente sobre esos datos transforma cómo el equipo accede a la información.

Si lo que necesitas es un chatbot genérico de marketing, un agente autónomo que reemplaza al equipo entero, o una visión estratégica de "IA empresarial" a dos años con tres talleres y un Notion, hay otros proveedores mejores que nosotros para eso. Construimos cosas concretas que entran en producción este mes.

05/Precios y plazos

Pilotos primero. Precio fijo siempre.

La IA es un caso donde el piloto importa. Las primeras semanas son para validar que el modelo agrega valor en tu caso real — recién después se escala a una aplicación completa.

  • Piloto

    Una funcionalidad puntual con tus datos reales, evaluada antes de escalar.

    $2.500–3.500 USD

    1 a 2 semanas

  • Aplicación con IA

    Una herramienta completa con interfaz, integraciones y evaluación continua.

    $7.500 USD

    4 semanas

  • Sistema con IA

    Múltiples capas de IA conectadas, con permisos, orquestación y evals continuas.

    $13.500 USD

    4 a 8 semanas

Si el piloto demuestra que la IA no es lo que tu caso necesita, lo decimos abierto. El piloto cubre el descubrimiento; no se infla a un proyecto que no resuelve.

06/Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes sobre implementación de IA empresarial.

¿Qué modelo de IA usan en sus implementaciones?
Claude (Anthropic) como modelo principal y GPT-4 (OpenAI) como respaldo o para casos específicos donde rinde mejor. Para proyectos con requerimientos de privacidad o costo a escala, evaluamos modelos open-source (Llama, Mistral) desplegados en tu propia infraestructura. La elección del modelo no es ideológica: depende de qué evalúa mejor en tu caso real.
¿Cómo aseguran que la IA no invente respuestas (alucinaciones)?
Tres capas. Primero, construimos sistemas RAG (recuperación de información) que obligan al modelo a responder solo desde tus fuentes reales, citando el documento de origen. Segundo, escribimos un set de evaluaciones automatizadas que mide la salida contra casos esperados. Tercero, diseñamos la interfaz para que el usuario vea la confianza y la fuente — la IA asiste, el humano valida. Las alucinaciones se mitigan con arquitectura, no con buena suerte.
¿Pueden integrar IA con nuestros datos privados sin comprometer la privacidad?
Sí. Trabajamos con APIs comerciales (Anthropic, OpenAI) bajo términos de uso empresarial que excluyen el entrenamiento sobre tus datos. Para casos con restricciones más duras — salud, finanzas, defensa — desplegamos modelos open-source en tu propia infraestructura (AWS, Azure, on-premise). El dato nunca sale de donde tú decides que viva.
¿Cuánto cuesta implementar IA en una empresa mediana en Latinoamérica?
Un piloto válido parte en USD 2.500–3.500 (una a dos semanas). Una aplicación completa con IA parte en USD 7.500 (cuatro semanas). Un sistema con múltiples capas de IA y orquestación parte en USD 13.500 (cuatro a ocho semanas). Precios fijos en USD antes de empezar. Para referencia: las consultoras tradicionales cotizan implementaciones equivalentes entre USD 40.000 y 200.000, con plazos de seis meses a un año.
¿Mi equipo necesita conocimientos técnicos para mantener la implementación?
No. Entregamos la implementación lista para usarse por personas no técnicas, con interfaz pulida y permisos. La documentación técnica está para tu próximo proveedor o para tu equipo, si decides traer la mantención in-house. Los prompts y evals quedan en el repositorio y se pueden modificar — no son una caja negra que solo Telori entiende.
¿Pueden trabajar con datos en español, portugués e inglés?
Sí. Es uno de los casos donde el modelo brilla más en Latam: clasificación, búsqueda y generación nativas en español y portugués brasileño, sin la fricción de auto-traducción. Si tu operación es bilingüe (Chile + Brasil, México + Estados Unidos), el sistema responde en el idioma del usuario sin configuración manual adicional.
¿Qué pasa si el modelo de IA cambia o queda obsoleto?
Diseñamos los sistemas para ser portables. La lógica de tu aplicación no depende del modelo específico; cambia el conector y se evalúan los nuevos resultados contra el mismo set de evaluaciones. Cuando Anthropic libera un nuevo Claude o cuando OpenAI saca la siguiente generación, evaluamos si conviene migrar — y si conviene, la migración es un cambio puntual, no una reescritura.
07/Servicio relacionado

¿Tu proyecto es software a medida sin IA?

Muchos proyectos no necesitan inteligencia artificial. Construimos software a medida tradicional — aplicaciones internas, integraciones, portales de cliente — con la misma disciplina de plazos y precio fijo. Si tu necesidad es funcional antes que inteligente, ese es el camino más corto.

Software a medida

§ Si tienes datos y un proceso repetitivo, conversemos.

Un piloto en dos semanas. Precio fijo en USD.

Cuéntanos qué proceso interno te gustaría que la IA ayudara a resolver. Si encaja, partimos con un piloto en una o dos semanas. Si no encaja, te decimos por qué y te sugerimos otro camino — no inflamos el alcance para forzar un proyecto que no resuelve.

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