Hacemos zoom en la IA que tu negocio necesita — y la construimos hasta producción.
Desarrollamos sistemas de IA sobre Claude, Google Gemini y OCI Generative AI, integrados en el ERP y las bases de datos que ya tienes. Del primer caso elegido al sistema en producción, normalmente entre seis y doce semanas.
Si tienes problemas para llevar tu IA a producción, nosotros tenemos la solución.
La mayoría de los proyectos de IA que salen mal no tienen un problema de modelo. Tienen un problema de ingeniería: nadie definió dónde puede decidir sola la IA, qué pasa cuando se equivoca y cómo se demuestra después lo que se decidió. Ahí es donde hacemos zoom.
Rápida de demostrar, cara de mantener
Impresiona en una presentación y luego nunca llega a producción — o llega y nadie sabe explicarla.
- Respuestas inventadas que nadie detecta a tiempo
- Datos internos enviados fuera sin saber cuáles
- Costes por llamada que solo aparecen en la factura
- Imposible reconstruir por qué decidió así
- Cambia el modelo, cambia el comportamiento, se rompe todo
Más lenta al arrancar, sostenible de verdad
Entra en producción con el mismo rigor que cualquier otro componente crítico del sistema — porque en eso se convierte.
- Alcance explícito: qué decide y qué deriva
- Respuestas ancladas en sus datos, con la fuente citada
- Coste y latencia medidos por operación
- Registro completo de entradas, salidas y decisiones
- Pruebas de regresión antes de cambiar de modelo
Seis principios que no negociamos.
No son buenas intenciones. Son requisitos técnicos que quedan escritos antes de la primera línea de código.
Alcance antes que modelo
Primero se define qué puede decidir la IA por sí sola y dónde debe pasar el testigo a una persona. Solo después se elige la tecnología.
Anclada en sus datos
Respuestas construidas a partir de sus propias fuentes, con cita verificable. Si una respuesta no tiene origen, no sale.
Todo auditable
Cada llamada guarda entrada, salida, coste y versión del modelo. Meses después todavía se puede explicar una decisión a un cliente o a un auditor.
Fallar de forma segura
Cuando la confianza es baja, el sistema no adivina: escala a revisión humana. Una IA que sabe decir «no lo sé» vale más que una que acierta casi siempre.
Reemplazable por diseño
El modelo queda detrás de una capa propia. Cambiar de proveedor es una decisión de coste, nunca una reescritura.
Medido frente a la alternativa
Antes de empezar queda escrito con qué se compara y qué número justifica continuar. Si no supera al proceso que ya estaba, lo apagamos.
Del diagnóstico al sistema en producción.
Diagnóstico de oportunidad
Dónde compensa realmente la IA en su negocio — y dónde solo añade coste y riesgo. Sale con una lista priorizada, una estimación de esfuerzo y los casos que recomendamos no hacer.
Asistentes sobre datos internos
Búsqueda y respuesta sobre su documentación, base de datos o histórico de procesos. Con la fuente citada en cada respuesta y sin exponer lo que no debe salir.
Agentes de IA
Ejecutan tareas de varios pasos en los sistemas que ya usas — con permisos acotados, registro de cada acción y confirmación humana donde la decisión pesa.
Análisis y dashboards
Paneles conectados al ERP y a las bases de datos que ya tienes, con preguntas en lenguaje natural y la consulta que produjo cada cifra a la vista.
Automatización de procesos
Eliminamos tareas repetitivas — clasificación, extracción y derivación de documentos, correos o solicitudes — con umbral de confianza y cola de revisión humana para los casos dudosos.
Integración en sistemas existentes
La parte que suele subestimarse. Conectar el modelo al ERP, a Oracle, a la API interna y al flujo que su equipo ya usa, sin obligar a nadie a cambiar de hábitos.
Gobernanza y auditoría
Registro de uso, control de costes, política de datos y la prueba documental de cómo decide el sistema — antes de que alguien la pida.
Desarrollo a medida
Sitios, sistemas y aplicaciones construidos desde cero para su proceso — sin soluciones genéricas, sin desperdicio. Backend, base de datos y capa de IA como un solo sistema.
Sin big bang. Un caso cada vez, medido.
Preferimos demostrar valor en un proceso pequeño y real que diseñar una estrategia de IA que se queda en una presentación. Ciclos cortos, entregas visibles desde la primera semana.
Entender el proceso, no la tecnología
Una conversación sobre cómo se hace el trabajo hoy, quién decide qué y dónde se pierde tiempo. La tecnología viene después, y a veces la respuesta correcta ni siquiera implica IA.
Elegir un caso con métrica
Un proceso acotado donde se pueda medir el antes y el después — tiempo por solicitud, tasa de error, coste por operación. Sin métrica no hay forma honesta de decir si funcionó.
Prototipo con datos reales
Con sus datos, no con un ejemplo de demostración. Aquí es donde aparecen los casos raros que deciden si la idea es viable — y más vale que aparezcan ahora.
Producción con red de seguridad
Despliegue por fases, revisión humana en los casos de baja confianza, monitorización de coste y calidad. La red se ajusta a medida que los datos de uso muestran dónde hace falta.
Entregar el control
Documentación, formación del equipo y acceso a los registros. El objetivo es que pueda operar y cuestionar el sistema sin depender de nosotros.
Herramientas con las que trabajamos.
La elección depende siempre del problema y de lo que ya existe en casa. Integrarse bien con lo que ya tiene vale más que introducir tecnología nueva.
¿Listo para hacer zoom en su próximo proyecto?
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zoompositivo@zoompositivo.ptPrueba nuestra IA en acción — el asistente lo construimos nosotros, con la misma tecnología que vendemos.