¿Listo para integrar IA en tu negocio?
Para empresas que integran IA en su producto o procesos: diez preguntas sobre datos, confianza y producción antes de elegir el primer modelo.
IA con tus propios datos
Tu IA es tan buena como sus datos.
Construimos los datos detrás de las respuestas.
Un asistente de IA al que tu equipo le pregunta, una base de conocimiento que responde con tus documentos, una función de IA dentro de tu producto: cada uno depende de tus propios registros, repartidos en sistemas que nunca se construyeron para alimentar un modelo. Somos un equipo sénior de ingeniería que trabaja con IA. Traemos esos datos, los volvemos consistentes, hacemos que cada respuesta sea trazable y verificable, y lo ponemos en producción en tus propias cuentas.
El problema
La IA sobre datos dispersos
responde con fluidez, y mal.
Tu conocimiento vive en CRMs, documentos, hojas de cálculo, tickets y sistemas del negocio, cada uno con su propia idea de un cliente, una fecha o un estado. Un modelo que lee esa mezcla no sabe cuál versión es la correcta.
Una demo con diez documentos limpios se ve perfecta. Con los registros reales, la búsqueda trae la política vieja o el registro duplicado, y la respuesta suena igual de segura.
Una petición exitosa no es una respuesta correcta. Sin citas, sin un conjunto de pruebas y sin revisión, nadie sabe en qué respuestas confiar hasta que alguien actúa con una equivocada. Por eso nuestro método pone en orden los datos antes de que el modelo haga cualquier trabajo.
Esto es para ti si
- Quieres un asistente de IA o una base de conocimiento con RAG que responda con tus propios documentos y registros, no con lo que hay en internet
- Tus datos viven en varios sistemas que no coinciden entre sí
- Tu gente va a actuar según las respuestas, así que cada respuesta tiene que mostrar de dónde salió
- Tus datos son sensibles o regulados, y tienen que quedarse en tus propias cuentas
Cómo se ve eso
El modelo es el último paso.
Los datos son casi todo el trabajo.
Un modelo
Expedientes legales y de salud de muchos sistemas, integrados y normalizados en un solo modelo validado para una plataforma de IA para profesionales. La capa de datos fue nuestra
Leer el caso de estudio →HIPAA · SOC 2 · GDPR
Datos regulados manejados según esas expectativas, cada registro trazable desde su origen hasta el contexto del asistente
Leer el caso de estudio →1,6 s
Una llamada de venta puntuada con reglas según el método del propio cliente; la puntuación con IA agrega citas de la llamada como evidencia
Leer el caso de estudio →2.786 lecciones
Escritas por un proceso de IA con IA en dos de sus cuatro etapas, y el modelo elegido por calidad medida
Leer el caso de estudio →Cómo funciona
Ingesta: empezar por los datos reales
Tus documentos, tu CRM, tus tickets, transcripciones, bases de datos y sistemas del negocio, a través de sus APIs y en solo lectura siempre que se pueda. Un adaptador por fuente, cada llamada registrada. No una muestra, no datos de demostración.
Normalización: una sola forma que la IA pueda leer
Cada fuente traducida a un solo modelo tipado y validado: identificadores, fechas, duplicados y terminología resueltos, y documentos divididos con los metadatos que necesita la búsqueda. Los registros que no encajan se rechazan y se registran, nunca llegan al modelo.
Confianza: respuestas que puedes verificar
Salidas estructuradas, reglas junto al modelo, citas que llevan al documento o registro de origen, y guardrails. Un conjunto de preguntas con respuestas conocidas se vuelve a correr en cada cambio, y una persona revisa las respuestas que mueven decisiones.
Valor: el trabajo, no un chatbot
Generación aumentada por recuperación sobre búsqueda vectorial e híbrida, un asistente de IA, puntuación o una función de IA en tu producto: construimos lo que resuelve el problema, y elegimos el modelo por calidad medida con tus datos.
Producción: en tus cuentas, y funcionando
Tu nube, tu proveedor de IA, tu repositorio. Control de acceso, reintentos, monitoreo, control de costo y latencia y registros trazables, para que el sistema siga funcionando cuando una fuente cambia o falla.
Preguntas de los equipos
- ¿Qué modelos y proveedores de IA usan?
- El que mejor funcione con tus datos, medido, no supuesto. Trabajamos con Claude, OpenAI y otros, probamos los candidatos con tus propias preguntas y elegimos por calidad, costo y velocidad. En uno de nuestros propios proyectos, el modelo más barato fue el primero en probarse y el primero en reemplazarse. Nada te ata a un solo proveedor.
- ¿Dónde viven nuestros datos?
- En tus propias cuentas: tu nube, tu base de datos, tu almacén vectorial y tu proveedor de IA, desde el primer día. El acceso es de solo lectura siempre que se pueda, las credenciales se guardan cifradas, y nada se copia a un producto nuestro, porque no lo hay.
- ¿Cómo sabemos que las respuestas son correctas?
- No lo suponemos. Antes del lanzamiento armamos un conjunto de preguntas reales con respuestas conocidas, lo corremos contra el sistema y lo volvemos a correr en cada cambio: eso es evaluación de LLM hecha con tus datos. Cada respuesta cita los documentos o registros de donde salió, para que cualquiera la pueda revisar, y las respuestas que mueven decisiones pasan por revisión humana.
- ¿Sirve para datos regulados o sensibles?
- Sí. Construimos la capa de datos para expedientes legales y de salud según las expectativas de HIPAA, SOC 2 y GDPR, con control de acceso, manejo de credenciales, separación entre clientes y registros trazables como requisitos de ingeniería, no como trámites. Tu equipo de cumplimiento define los requisitos; nosotros construimos según ellos y documentamos cómo.
- ¿De quién es el código?
- Tuyo, una vez pagado. Todos los derechos de propiedad intelectual del código que entregamos se te transfieren cuando se completa cada pago acordado; hasta entonces, EVDevs los conserva. El código se construye en tu propio repositorio y en tus propias cuentas desde el primer día, y no hay ningún producto nuestro debajo que licenciar ni que te ate.
- ¿Cuánto cuesta?
- El alcance y el precio se acuerdan en la primera llamada, cuando sabemos dónde viven tus datos y qué tiene que responder la IA.
¿Quieres una IA que responda
con tus propios datos?
Cuéntanos dónde viven tus registros y documentos y qué necesita preguntarles tu gente. Te diremos qué hace falta para que las respuestas sean confiables, y qué construiríamos primero.
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