Responde con tu información, no de memoria
Recuperación sobre fuentes tuyas. Cuando no encuentra el dato, lo dice y deriva, en vez de completar.
Solución
IA que hace algo, no que solo conversa.
La conversación no es el producto. Lo valioso es que el sistema consulte tu información real, decida qué hacer y lo ejecute: agendar, registrar, escalar o responder con datos que puedes verificar.
- Sobre tus datos
- Conocimiento
- Con salvaguardas
- Control
- Auditable
- Cada decisión
Si te suena, es para ti
El punto de partida
Probaste un chatbot y respondía genérico. O te preocupa que un modelo invente datos frente a un cliente. O tienes información valiosa —catálogo, políticas, histórico— que nadie consulta porque está dispersa.
Resultado
Qué cambia
Ejecuta, no solo sugiere
Consulta disponibilidad, crea registros y agenda. Las acciones sensibles requieren confirmación humana.
Puedes auditar qué hizo y por qué
Cada decisión y cada acción queda registrada. Medimos aciertos sobre casos reales y ajustamos con esos datos.
Cómo trabajamos
Cómo se implementa
La mayor parte del trabajo no es el modelo: son los límites que lo rodean.
- 01
Delimitar el alcance
Qué preguntas debe resolver y cuáles no. Un agente sin límites definidos es exactamente el que termina inventando.
- 02
Conectar los datos
Acceso a tus fuentes reales, para que responda con tu catálogo y tus políticas y no con lo que el modelo recuerde del mundo.
- 03
Herramientas y permisos
Cada acción que puede ejecutar se define por separado con su alcance. Consultar es seguro; modificar requiere confirmación.
- 04
Pruebas y techo de gasto
Se prueba con preguntas difíciles antes de publicar, y se fija un límite de consumo por conversación y por mes.
Servicios
Con qué se resuelve
Agentes como núcleo, con automatización e integraciones alrededor.
Preguntas frecuentes
Antes de decidir
¿El agente puede inventarse información?
Puede, si se le pregunta algo fuera de los datos que tiene. Se controla acotando sus respuestas a tus fuentes, dándole una salida explícita para decir que no lo sabe y escalando a una persona en lugar de improvisar. Es la parte que más pruebas exige.
¿Nuestros datos entran a entrenar el modelo?
No con la configuración que usamos: los planes empresariales de los proveedores permiten desactivar el uso de datos para entrenamiento, y es lo primero que se comprueba. Si el requisito es que la información no salga de tu infraestructura, se plantea con modelos autoalojados.
¿Cuánto cuesta operarlo?
Cada conversación consume tokens del modelo, así que el costo crece con el uso y con la longitud de las conversaciones. Se controla acortando el contexto que se envía, cacheando las respuestas frecuentes y resolviendo con reglas lo que no necesita un modelo.
¿Qué debería poder resolver solo?
Definimos el alcance y los límites antes de construir nada. Es la parte que más determina si funciona.