Revisiones y aprobaciones
Contratos, siniestros y solicitudes que alguien lee enteros antes de que nadie pueda decir que sí. El sistema lee primero, marca lo importante y redacta la respuesta.
Leer
IA
Enseña a un sistema a hacer el trabajo que tus expertos hacen a mano.
Modelos, agentes y automatización construidos alrededor de tus datos y tus reglas, para un proceso que ya ejecutas.
Problemas típicos
Por dónde suele empezar.
Estimaciones y precios
Presupuestos calculados de memoria y con la hoja de cálculo del año pasado. El sistema calcula a partir de tu propio histórico y explica cada línea.
Predecir
Monitorización e inspección
Líneas, sensores y cámaras vigiladas por personas que no pueden mirarlas todas a la vez. El sistema marca la anomalía antes de que sea una parada.
Detectar
Qué entregamos
Lo que queda en tus manos.
- Modelos ajustados y de dominio, entrenados con tus ejemplos.
- Agentes con herramientas y pasos de aprobación integrados en el flujo.
- Recuperación sobre tus documentos, con cada respuesta citada a su fuente.
- Visión por computador para inspeccionar, contar y leer.
- Previsión y detección de anomalías sobre tu propio histórico.
- Un banco de evaluación con casos reales, antes y después del lanzamiento.
- Integración en los sistemas que tu equipo ya usa.
En producción
Cómo se ve en producción.
En producción el sistema vive dentro de la herramienta que tu equipo ya abre cada mañana. Quien revisa ve el borrador, las marcas y las fuentes una al lado de otra, acepta o corrige con un clic, y cada corrección se convierte en un ejemplo etiquetado del que el modelo aprende en el siguiente reentrenamiento.
Cuando el sistema no está seguro, lo dice. Los casos por debajo del umbral de confianza van a una persona con la evidencia adjunta, nada se decide en silencio, y quien lleva operaciones ve el volumen, la precisión y las excepciones de la semana en una sola pantalla.
Las cuatro capas
Cuatro capas. Un sistema.
Dentro de este servicio
Qué incluye.
Desarrollo de IA
Modelos, agentes y sistemas RAG a medida, entrenados con tus datos y llevados a producción.
- Modelos ajustados y de dominio, entrenados con tus ejemplos.
- Agentes con herramientas y pasos de aprobación integrados en el flujo.
- Recuperación sobre tus documentos, con cada respuesta citada a su fuente.
- Visión por computador para inspeccionar, contar y leer.
- Previsión y detección de anomalías sobre tu propio histórico.
- Un banco de evaluación con casos reales, antes y después del lanzamiento.
- Integración en los sistemas que tu equipo ya usa.
Casos relacionados
Dónde lo hemos hecho.
Finanzas
Los analistas de Klever dejaron de buscar y empezaron a revisar.
Un analista de IA que lee las cuentas, escucha las llamadas y redacta el memorando antes de la reunión.
-62%menos tiempo buscando
100%memorandos redactados antes de la reunión
Legal
Una plataforma de legal-tech revisa un contrato en la mitad de tiempo.
Un lector que marca las cláusulas que un abogado necesita ver y redacta la nota de revisión, dentro de la plataforma que sus usuarios ya usan.
-45%menos tiempo revisando un contrato
92%de cláusulas marcadas confirmadas por un abogado
Construcción
Mosaic presupuesta una obra en un tercio menos de tiempo.
Un modelo que lee los planos y las mediciones, un agente de presupuestación y un presupuesto borrador que el presupuestista corrige.
-38%menos tiempo en elaborar un presupuesto
±6%desviación sobre el coste final
Antes de que preguntes
Preguntas sobre este servicio.
¿Necesitamos datos limpios?
No. Partimos de los datos que el proceso ya produce, con su desorden, y limpiamos solo lo que el primer resultado necesita. Esperar a tener datos perfectos es la forma en que la mayoría de proyectos nunca empieza.
¿Y si el modelo se equivoca?
Se equivocará, a veces. Por eso cada sistema que entregamos mide su propia confianza, escala a una persona los casos de los que no está seguro y registra cada decisión para que un error pueda rastrearse y corregirse.
¿Funciona con nuestras herramientas actuales?
Sí. La respuesta, el borrador o la alerta llegan a donde hoy ocurre el trabajo, dentro de tu ERP, tu CRM, tu herramienta de tickets o tu correo. La integración es parte de la construcción, no un añadido.
¿Cómo medís la calidad?
Contra tus casos reales. Antes de construir acordamos un número que le importe al equipo, probamos el sistema con ejemplos pasados y seguimos midiéndolo en producción, para que la calidad sea un panel y no una opinión.
¿Qué pasa después del lanzamiento?
Nos quedamos. Monitorización, reentrenamiento y mejoras a partir del uso real, durante el tiempo que quieras. La documentación y la entrega se diseñan desde el primer sprint para que tu equipo pueda operarlo sin nosotros.
Construyamos lo que viene. Juntos.
Cuéntanos qué estás construyendo y qué cambia si funciona. Recibes una respuesta clara sobre si la IA puede resolverlo.
Hablemoso escribe a hello@maistik.studio