Proceso estable y verificable
Reglas y automatización
La mejor opción cuando las decisiones son deterministas, las excepciones están definidas y no hace falta interpretar ambigüedad.
Inteligencia Artificial y Machine Learning
IA para resolver problemas reales. No para añadir otra herramienta.
Diseñamos y desarrollamos soluciones de Inteligencia Artificial generativa y Machine Learning alrededor de procesos, datos y objetivos concretos de nuestros clientes.
GenAILenguaje, conocimiento y contenido aplicados al proceso.
MLPredicción, clasificación y detección de patrones.
VozInteracciones automatizadas conectadas al negocio.
HumanoControl, validación y trazabilidad donde importan.
Inteligencia aplicada
La tecnología empieza por comprender qué problema merece ser resuelto.
No partimos de un modelo ni de una tendencia. Analizamos el trabajo real, los datos disponibles, las decisiones y las excepciones. Después elegimos la combinación adecuada de IA generativa, Machine Learning, automatización y desarrollo de software para crear una solución útil, integrada y medible.
Arquitectura y operación de IA
Una solución de IA útil se diseña para ser evaluada, controlada y operada.
El modelo es solo una pieza. El valor aparece cuando datos, contexto, instrucciones, herramientas, permisos, controles y personas forman un sistema que resuelve una tarea de principio a fin.
Elegir la tecnología adecuada
No todo problema necesita IA generativa y no todo flujo debe convertirse en un agente.
Patrones en datos históricos
Machine Learning
Predicción, clasificación, scoring, recomendación o detección cuando existen datos representativos y una variable objetivo medible.
Lenguaje y conocimiento
IA generativa y RAG
Comprensión, extracción, síntesis o generación apoyadas en contexto corporativo, con fuentes, límites y una evaluación específica.
Procesos con varios pasos
Agentes con herramientas
Para interpretar, decidir y actuar sobre sistemas. Cada herramienta necesita permisos mínimos, límites, trazabilidad y escalado humano.
Del caso de uso a producción
- 01
Objetivo
Usuario, tarea, resultado aceptable, impacto y métrica de negocio.
- 02
Datos y contexto
Fuentes, calidad, permisos, conocimiento, retención y datos sensibles.
- 03
Arquitectura
Modelo, recuperación, herramientas, integraciones, estado y experiencia.
- 04
Evaluación
Casos reales, respuestas esperadas, excepciones, ataques y umbrales de aceptación.
- 05
Controles
Autenticación, autorización, guardrails, validación, límites y revisión humana.
- 06
Integración
Aplicación, APIs, observabilidad, versiones, pruebas y despliegue gradual.
- 07
Operación
Calidad, latencia, coste, errores, deriva, feedback, incidencias y mejora.
La calidad se especifica antes de probar
Convertimos “que funcione bien” en criterios observables y repetibles.
- 01Éxito de la tarea
- 02Exactitud y respaldo en fuentes
- 03Cumplimiento de instrucciones
- 04Seguridad y uso autorizado
- 05Latencia y disponibilidad
- 06Coste por resultado aceptado
- 07Escalado humano correcto
- 08Regresiones entre versiones
Autonomía proporcional al riesgo
La capacidad de actuar se amplía solo cuando la evidencia y los controles lo permiten.
- Leer
Consulta fuentes autorizadas y devuelve información con trazabilidad.
- Recomendar
Propone una decisión; una persona o sistema determinista la valida.
- Preparar
Genera borradores, clasificaciones o acciones pendientes de aprobación.
- Actuar
Ejecuta acciones reversibles, acotadas y registradas dentro de sus permisos.
- Escalar
Detiene y deriva cuando existe incertidumbre, riesgo, excepción o impacto elevado.
Qué medimos en producción
Calidad
Éxito, errores, respuestas sin respaldo, aceptación y revisión humana.
Sistema
Latencia, disponibilidad, límites, fallos de herramientas y dependencias.
Negocio
Tiempo ahorrado, capacidad creada, conversión, riesgo evitado o coste por resultado.
Evolución
Feedback, nuevos casos límite, cambios de modelo, regresiones y decisiones de mejora.
Qué podemos resolver
Procesos que consumen tiempo, información que no escala y decisiones que pueden mejorar.
La IA aporta valor cuando se incorpora a un flujo concreto y existe una forma clara de validar su resultado.
Trabajo manual repetitivo
Lectura, clasificación, comprobación o respuesta absorben tiempo y dificultan crecer.
Información no estructurada
Documentos, conversaciones y conocimiento interno existen, pero no son fáciles de consultar o procesar.
Patrones difíciles de anticipar
Los históricos contienen señales útiles para prever, priorizar o detectar situaciones relevantes.
Pruebas aisladas sin operación
Existen prototipos o herramientas de IA, pero no están integrados con datos, sistemas y responsables.
Qué desarrollamos
Soluciones completas, desde el modelo hasta su integración en el trabajo diario.
Seleccionamos tecnología y arquitectura según el caso de uso, el riesgo, los datos y el volumen; no según una plataforma cerrada.
IA generativa
Lenguaje y conocimiento dentro de procesos reales.
- Asistentes y copilotos especializados
- Consulta de documentación y conocimiento
- Extracción, resumen y generación de contenido
- Integración con modelos y APIs
Machine Learning
Modelos que aprenden de datos y patrones.
- Predicción y previsión
- Clasificación y priorización
- Scoring y recomendación
- Detección de anomalías
Voz y conversación
Interacciones automatizadas conectadas a la operación.
- Llamadas y agentes de voz
- Transcripción y comprensión
- Verificación y captura de datos
- Derivación a equipos humanos
Producto e integración
Convertimos el modelo en una capacidad utilizable.
- Aplicaciones, interfaces y backoffice
- APIs e integración con sistemas
- Permisos, seguridad y trazabilidad
- Monitorización y evolución
Cómo trabajamos
Del problema a una solución integrada, validada y capaz de evolucionar.
- 01
Definir el problema
Concretamos usuarios, proceso, resultado esperado, límites y forma de medir el valor.
- 02
Preparar datos y arquitectura
Revisamos fuentes, calidad, permisos, riesgos e integración con los sistemas existentes.
- 03
Probar y validar
Construimos una primera solución acotada y comprobamos precisión, utilidad y excepciones con casos reales.
- 04
Integrar y operar
Desplegamos, monitorizamos, documentamos y mejoramos la solución a partir de su uso.
Casos de uso destacados
Inteligencia aplicada a procesos reales.
Dos soluciones desarrolladas alrededor de necesidades concretas de operación y relación con clientes. Ampliaremos ambos casos con sus datos y resultados.
Gestión de garantías
Solución para el sistema de Gestión de Garantías.
Automatización de voz
FUTURENER
Sistema de llamadas automáticas para verificar datos y gestionar el alta de contratos de suministro eléctrico.
Por qué Sitelicon
La IA necesita desarrollo, integración y conocimiento del proceso.
Llevamos 21 años construyendo tecnología y conectando sistemas. Esa experiencia permite convertir modelos de IA en soluciones que encajan con aplicaciones, datos, equipos y operaciones existentes.
- IA generativa y Machine Learning orientados al caso de uso
- Desarrollo de software e integración de sistemas
- Validación humana, seguridad y trazabilidad
- Capacidad de desplegar, monitorizar y evolucionar
Preguntas frecuentes
Inteligencia Artificial con un caso de uso claro.
01¿Qué diferencia hay entre IA generativa y Machine Learning?+
La IA generativa resulta especialmente útil para trabajar con lenguaje, documentos, conocimiento o conversaciones. Machine Learning permite aprender patrones para predecir, clasificar, priorizar o detectar. Un proyecto puede utilizar una tecnología, la otra o ambas.
02¿Podéis integrar la solución con nuestros sistemas?+
Sí. Diseñamos aplicaciones, APIs y automatizaciones para conectar la inteligencia con ERP, CRM, ecommerce, bases de datos, telefonía u otras plataformas.
03¿Es necesario tener muchos datos?+
Depende del caso. Algunos modelos predictivos requieren históricos suficientes y fiables; ciertas soluciones generativas pueden apoyarse en documentación y servicios existentes. Lo comprobamos antes de decidir el enfoque.
04¿Cómo se controla el resultado de la IA?+
Definimos criterios de evaluación, trazabilidad, permisos, límites y revisión humana según el impacto y el riesgo del proceso.
05¿Se puede empezar con una prueba acotada?+
Sí. Recomendamos delimitar el proceso, las fuentes y las métricas para validar utilidad y viabilidad antes de ampliar.
Inteligencia Artificial aplicada
¿Qué problema real quieres resolver con IA?
Cuéntanos el proceso, quién interviene, qué datos existen y qué resultado debería mejorar. Diseñaremos un primer alcance verificable.
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