Inteligencia artificial
Implementación de agentes IA en Cartagena
Tus datos ya cuentan cosas que nadie tiene tiempo de mirar: qué clientes dejan de comprar, qué productos se retrasan, qué incidencias se repiten. Un analista automático puede cruzar esas fuentes cada mañana y dejarte un resumen con lo que ha cambiado y por qué merece atención.
Casi todas las empresas tienen ya procesos que se repiten cada día: leer correos, buscar un dato en el ERP, preparar un presupuesto, contestar la misma duda interna. Un agente de IA bien acotado hace la parte mecánica de ese trabajo y deja a tu equipo la decisión y el trato con el cliente.
La transformación digital no fracasa por la tecnología, fracasa por proyectos que nadie cierra. Proponemos una gobernanza ligera, con revisiones periódicas y criterios para parar lo que no aporta.
Señales de que lo necesitas
Los informes llegan tarde o no llegan
Los datos de ventas, compras y operaciones están en sistemas distintos. Cruzarlos exige exportar hojas de cálculo a mano y, cuando el informe está listo, la decisión ya se tomó a ojo.
Dudas sobre dónde acaban tus datos
No sabes si lo que pegáis en herramientas de IA gratuitas se usa para entrenar modelos o se procesa fuera de la Unión Europea, y eso choca con tus obligaciones del RGPD.
Procesos manuales que consumen horas
Personas con perfil técnico o comercial dedican parte de su jornada a copiar datos entre documentos, preparar informes o clasificar correos.
Uso de IA sin control
La plantilla usa asistentes de IA con datos de clientes y documentos internos, sin política ni herramientas autorizadas. Dirección no sabe qué información está saliendo.
Cifras que no cuadran
Cada área presenta sus propios informes con datos de sistemas distintos, y las reuniones de dirección se van en discutir qué número es el correcto.
Con un asistente de IA que trabaja
Pix lee tus datos, prepara el trabajo y te pide permiso antes de hacer nada que no se pueda deshacer.
Nuestro método
Definir la necesidad
Redactamos con tu equipo qué problema se quiere resolver y qué requisitos son imprescindibles.
Preparar el pliego
Convertimos la necesidad en un documento que todos los proveedores puedan responder de la misma forma.
Evaluar propuestas
Puntuamos cada oferta con una matriz ponderada y pedimos aclaraciones donde haya ambigüedad.
Acompañar la decisión
Presentamos la comparativa, revisamos los puntos críticos del contrato y apoyamos el arranque con el proveedor elegido.
¿Hablamos de tu caso?
Te ayudamos a inventariar qué herramientas de IA usa ya tu equipo y qué datos están tocando.
El resultado, en concreto
- Integración con tus sistemas (correo, CRM, ERP, carpetas) mediante usuario de servicio propio y permisos mínimos.
- Mapa de procesos candidatos con una ficha por caso de uso: volumen, reglas, datos que usa, riesgo y valor esperado.
- Análisis de brechas frente a la normativa aplicable (RGPD, NIS2, ENS cuando corresponda) con plan de acción.
- Pliego de requisitos y matriz de evaluación de proveedores con criterios ponderados.
- Registro de actividad del agente: qué leyó, qué propuso, quién aprobó y qué se ejecutó, consultable por tu equipo.
- Política interna de uso de IA: herramientas permitidas, datos que no se comparten y cómo pedir un nuevo caso de uso.
- Batería de pruebas de aceptación con casos reales y casos límite, y el resultado de pasarla antes de abrir el agente al equipo.
Qué mirar antes de elegir
- Que el plan pueda ejecutarlo otro equipo sin depender de quien lo escribió.
- Que use agentes en su propia operación y pueda contarte qué ha aprendido.
- Que forme a tu equipo con sus propios casos y no con ejemplos genéricos.
- Que no prometa porcentajes de ahorro antes de conocer tus procesos.
- Que tenga un procedimiento claro para parar el agente si algo va mal.
Guías de nuestra biblioteca técnica
Datos e inteligencia artificial
Arquitectura MLOps: Pipeline de Entrenamiento Continuo con Apache Airflow y MLflow
Conclusión y Próximos Pasos
Integrar Airflow y MLflow bajo el paradigma de orquestación desacoplada permite separar las responsabilidades operativas (el job routing, monitorización de infraestructura) de las puramente algorítmicas o científicas (métricas, hiperparámetros, linaje de datos). Mediante el uso de herramientas cloud-native para la…
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Cómo evaluar agentes de IA antes de llevarlos a producción
Construye un conjunto de casos útil
Reúne ejemplos representativos del proceso, anonimizados y con permiso de uso. Incluye casos habituales, entradas incompletas, excepciones, datos contradictorios, solicitudes fuera de alcance y escenarios de abuso. Para cada caso, registra:
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Despliegue de Modelos LLM Locales con Ollama en Servidores GPU: Arquitectura y Rendimiento
Monitorización y Troubleshooting
El cuello de botella más común en la inferencia LLM es el Memory Bandwidth. Monitorizar el uso de VRAM y el estado de los Tensor Cores es vital.
Leer la guía completaNo es igual en todos los negocios
- Empresas de servicios IT
- Clasificación de tickets, propuesta de respuesta con la base de conocimiento interna y resumen de incidencias para el técnico que las resuelve.
- Industria
- Consultas sobre manuales técnicos y procedimientos en planta, partes de mantenimiento redactados a partir de notas rápidas y análisis de incidencias repetidas por máquina o turno.
- Inmobiliarias
- Respuesta inicial a consultas de portales, cualificación de interesados según criterios definidos y preparación de fichas de inmuebles con los datos del CRM.
- Logística
- Dependencia de sistemas que no pueden pararse y de integraciones con clientes. La hoja de ruta prioriza continuidad y reducción de puntos únicos de fallo.
En Cartagena y alrededores
Si diriges una pyme en Murcia y sientes que la tecnología crece sin plan, una consultoría 360 te da una foto completa y un orden de prioridades.
Si el proyecto lo requiere, como en una due diligence con instalaciones en Murcia, se puede plantear una visita puntual; el resto se trabaja en remoto.
Para una empresa de Murcia, el primer paso es una conversación sobre un proceso concreto, no una presentación genérica sobre inteligencia artificial.
Preguntas frecuentes
¿Cómo evitáis que alguien manipule al agente con un correo?+
Tratamos todo contenido externo como datos, no como órdenes. El agente tiene herramientas acotadas, credenciales separadas y no puede ejecutar acciones sensibles sin aprobación, así que un texto malicioso no basta para causar daño.
¿Cuándo sabré si ha merecido la pena?+
Cuando compares la línea base que medimos al principio con los resultados de las primeras semanas de uso real. Ese es el criterio, no una cifra genérica del sector.
¿Y si mis datos están desordenados?+
Es lo habitual. Parte del trabajo inicial es ver qué fuentes necesita el caso y ordenarlas. Un agente sobre datos malos da respuestas malas con mucha seguridad, así que esto no se salta.
¿Hacéis due diligence tecnológica para una compra?+
Sí. Revisamos sistemas, licencias, contratos con proveedores, seguridad y dependencias de personas clave, y te entregamos un informe de riesgos y de inversión pendiente para la negociación.
¿Tenéis algún interés en recomendar vuestros productos?+
Desarrollamos herramientas propias y lo decimos claramente. Cuando una de ellas encaja, la proponemos junto a alternativas de terceros con sus pros y contras, para que la decisión sea tuya.
¿Podéis ayudarnos a elegir entre varias ofertas que ya tenemos?+
Sí. Construimos una matriz de evaluación con tus criterios, pedimos aclaraciones a los proveedores donde haga falta y te presentamos una comparativa en igualdad de condiciones.
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