Qué hacemos · capacidad
¿Tienes 10.000 textos desordenados que clasificar? La IA lo hace.
Usamos IA cuando aporta valor real, no de relleno: clasificar tickets, normalizar etiquetas inconsistentes, traducir lenguaje natural a consultas SQL, conversar con clientes, extraer datos de documentos desordenados.
Cuándo te sirve: cuando tienes mucho texto desestructurado (correos, reseñas, descripciones, formularios libres) y necesitas convertirlo en datos útiles.
Qué incluye típicamente:
- Clasificación y normalización de texto masivo (tickets, reseñas, correos).
- Extracción de datos de documentos desordenados (facturas, contratos, PDFs).
- Búsqueda en lenguaje natural sobre tu base de datos (texto a SQL).
- Resumen y enrutado de conversaciones para tu equipo de ventas o soporte.
- Monitoreo de tokens y costo por consulta, con caching agresivo.
Qué no hacemos: “agregar IA” por moda, contenido generado con IA sin revisión humana, chatbots que fingen ser personas, ni reemplazar criterio donde hace falta.
Tecnología: los principales modelos de IA (Claude, Google Gemini y DeepSeek), elegidos por caso, no por moda: los más capaces para razonamiento complejo y los más económicos cuando el costo manda. Optimizamos el gasto por token para que la IA sea una fracción menor del costo de operación.
Plazo típico: 2 a 4 semanas para el primer flujo con IA en producción, incluyendo la evaluación de costo por consulta.
Sobre por qué el costo de IA importa menos que el de developers, mirá esta nota.
Preguntas frecuentes
- ¿Cuándo conviene usar IA en un proyecto?
- Cuando tienes mucho texto desestructurado (correos, reseñas, descripciones, formularios libres) y necesitas convertirlo en datos útiles. No usamos IA de relleno; sólo cuando aporta valor real.
- ¿Qué modelos usan?
- Trabajamos con los principales modelos (Claude, Google Gemini y DeepSeek) y elegimos el más conveniente por caso, no por moda. Para clasificación y normalización masiva priorizamos el costo por token; cuando el costo manda y la latencia importa menos, usamos modelos más económicos.
- ¿Cómo controlan el costo de la IA?
- Optimizamos el costo por token: procesamiento por lotes donde se puede, modelos más económicos cuando el caso lo permite, y monitoreo del gasto por consulta. En proyectos típicos el costo de IA es menos del 5% del costo de operación.