Inteligencia artificial
Integración de LLMs en CRM en Albacete
Los modelos con los que trabajamos se ejecutan en centros de datos de la Unión Europea, en Azure. Tus documentos y conversaciones no salen del marco del RGPD para que alguien los procese al otro lado del océano, y eso se puede explicar en una auditoría.
La formación pesa tanto como la tecnología. Un equipo que entiende qué hace bien la IA, dónde se equivoca y cómo revisar su trabajo la usa más y mejor; uno que no lo entiende la ignora o se fía demasiado. Incluimos sesiones prácticas con tus propios casos.
La inteligencia artificial ya está en las conversaciones de dirección, pero no siempre en el sitio adecuado. Te ayudamos a encontrar casos de uso con retorno claro, a gobernar el uso que ya hace la plantilla y a evitar fugas de datos por herramientas no autorizadas.
Por qué nos llaman
- 01
Recursos humanos atado a preguntas repetidas
Vacaciones, nóminas, permisos y procedimientos internos generan consultas constantes que se responden con el mismo documento, quitando tiempo a la gestión de personas.
- 02
Herramientas de IA dispersas sin control
Cada departamento usa una aplicación distinta con cuentas personales. No hay inventario, ni política de uso, ni forma de saber qué información se ha compartido.
- 03
Deuda técnica acumulada
Hay sistemas sin soporte del fabricante y aplicaciones críticas que solo entiende una persona. Todo el mundo sabe que es un riesgo, pero nadie sabe por dónde empezar.
- 04
Dudas sobre volver a cambiar
Tras una transformación costosa, dirección no sabe si se obtuvieron los beneficios esperados y duda antes de aprobar la siguiente fase.
- 05
Proyectos que no terminan
Hay iniciativas abiertas desde hace meses sin fecha de cierre ni responsable claro. Consumen recursos y nadie se atreve a pararlas.
¿Hablamos de tu caso?
Escríbenos para conocer cómo trabaja Pix en un flujo real, de la solicitud al borrador revisado.
Qué incluye Integración de LLMs en CRM
- Revisión periódica de resultados con propuestas de ajuste de instrucciones, permisos o alcance.
- Batería de pruebas de aceptación con casos reales y casos límite, y el resultado de pasarla antes de abrir el agente al equipo.
- Índice de búsqueda sobre tus documentos (RAG) con respuestas que citan la fuente de origen.
- Política interna de uso de IA: herramientas permitidas, datos que no se comparten y cómo pedir un nuevo caso de uso.
- Política de uso de herramientas de IA con lista de herramientas autorizadas y tipos de datos permitidos.
- Procedimiento de respuesta ante incidentes del agente: cómo pararlo, revisar lo que hizo y volver a activarlo.
- Presentación ejecutiva para dirección con las decisiones que hay que tomar y sus alternativas.
Así se ve el seguimiento
El trabajo no se queda en un correo: queda registrado y a la vista del equipo.
Nuestro método
Diagnóstico de cumplimiento
Inventariamos las herramientas de IA que ya se usan y los datos que tocan, y comprobamos qué exige el RGPD y el Reglamento de IA en cada caso.
Diseño con límites
Definimos qué decisiones no puede tomar nunca el sistema solo, qué se informa a clientes y empleados y dónde se ejecutan los modelos.
Piloto acotado
Un caso de bajo riesgo, con usuarios concretos y fecha de revisión, para validar la técnica y la gobernanza a la vez.
Operación y auditoría
Revisiones periódicas del registro de actividad, de los incidentes y del coste, con un informe que puedas enseñar a dirección o a un auditor.
Para saber más
Datos e inteligencia artificial
Agentes de IA para el análisis diario de datos empresariales
Caso publicado: Austyn en Syngenta
En el caso de Syngenta publicado por AWS, un agente llamado Austyn permite a usuarios internos explorar sus datos, ejecutar análisis exploratorio, generar gráficos y crear visualizaciones en un entorno de ejecución aislado. La página informa de hasta 12.000 usuarios activos internos al mes. Es una cifra comunicada por…
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Arquitectura MLOps: Pipeline de Entrenamiento Continuo con Apache Airflow y MLflow
Arquitectura Desacoplada: Orquestación vs. Ejecución
El antipatrón más común en MLOps es utilizar los workers de Airflow (ej. Celery) para ejecutar entrenamiento de modelos. Esto genera saturación de memoria, Out-Of-Memory (OOM) kills y contención de recursos.
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Checklist diaria para operar agentes de IA en producción
Cierre del turno
[ ] Resolver o reasignar aprobaciones pendientes; no dejar acciones sensibles en una cola sin dueño. [ ] Resumir fallos, excepciones, correcciones humanas y posibles patrones. [ ] Confirmar que las tareas incompletas quedaron en estado seguro y pueden retomarse sin duplicar acciones. [ ] Comunicar incidentes abiertos…
Leer la guía completaCómo se aplica en tu sector
- Industria
- Conviven sistemas de planta, ERP y herramientas de oficina que rara vez se integran. La hoja de ruta suele empezar por conectar producción con gestión y por proteger los equipos industriales que no se pueden actualizar.
- Clínicas y centros de salud (gestión)
- Solo en la parte administrativa: agenda, recordatorios, facturación y dudas generales. No tratamos datos clínicos ni historia de pacientes.
- Departamentos financieros
- Conciliación asistida, preparación de asientos propuestos y análisis de desviaciones al cierre, siempre con revisión y validación del responsable contable.
- Recursos humanos
- Respuestas a dudas internas sobre vacaciones, permisos y procedimientos a partir de la documentación de la empresa. La selección y evaluación de personas no se delega en el sistema.
Cómo elegir bien
- Que los riesgos se clasifiquen por impacto en el negocio, no por gravedad técnica abstracta.
- Que declare con transparencia si tiene productos propios o acuerdos con fabricantes.
- Que mida cómo funciona el proceso hoy antes de prometer mejoras.
- Que proponga pruebas acotadas antes de grandes inversiones en IA o automatización.
- Que te diga dónde se ejecutan los modelos y si tus datos se usan para entrenar; si la respuesta es vaga, es un no.
Trabajar con empresas de Albacete
Ayudamos a empresas de Albacete a decidir qué hacer con la IA: qué usar, qué prohibir y por dónde empezar con un caso concreto.
Desde Sevilla damos servicio a empresas de toda Castilla-La Mancha con el mismo criterio: modelos ejecutados en la UE y aprobación humana en lo sensible.
Las empresas industriales de Castilla-La Mancha suelen convivir con sistemas de planta antiguos; los incluimos en el diagnóstico para que el plan sea realista.
Preguntas frecuentes
¿Es mejor comprar una herramienta o desarrollar un agente propio?+
Si hay una herramienta que encaja con tu proceso y cumple tus requisitos de datos, suele ser más rápido comprarla. Si el proceso es muy tuyo o necesita conectar varios sistemas, un agente a medida compensa. Lo comparamos contigo.
¿Me afecta el Reglamento europeo de IA?+
Si usas IA en tu empresa, sí en algún grado: como mínimo, la formación del personal y la transparencia cuando alguien interactúa con un sistema automático. Si afecta a selección o evaluación de personas, las exigencias son mayores. Lo revisamos caso por caso.
¿Esto va a sustituir a parte de mi equipo?+
No es el planteamiento. El agente se encarga de tareas repetitivas y tu equipo pasa a revisar, decidir y atender las excepciones. Si alguien te promete reducir plantilla con IA, pide que te enseñe cómo se supervisa ese trabajo.
¿Qué recibo al final?+
Un diagnóstico, una hoja de ruta priorizada con costes orientativos y una sesión de trabajo con dirección para cerrar decisiones. Todo queda documentado para que lo pueda ejecutar cualquier equipo.
¿Qué es la deuda técnica y por qué debería preocuparme?+
Son los atajos acumulados: sistemas sin soporte, código sin documentar, configuraciones improvisadas. No se ve hasta que falla, y cuando falla suele ser caro. Identificarla permite planificar su corrección en lugar de sufrirla.
¿Cuánto tiempo de mi equipo necesitáis?+
Principalmente entrevistas al inicio y sesiones de revisión al cierre de cada fase. Procuramos recoger la información con el mínimo de interrupciones para el trabajo diario.
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