Caso de uso y evaluación
Objetivo, datos, métrica de calidad, costo y riesgo.
IA aplicada
Inteligencia artificial para procesos empresariales
Diseñamos asistentes, agentes y flujos de clasificación, extracción y generación conectados a datos, reglas e integraciones reales.
El problema
El modelo no es el sistema.
Una demostración puede responder bien y aun así fallar en producción. La utilidad aparece cuando el modelo recibe contexto correcto, respeta permisos, registra decisiones y deriva excepciones.
Resultado buscado
Un caso de uso medible, con supervisión humana, límites, datos protegidos e integración al flujo real.
GGLABS AI · CONTROL HUMANO
IA útil, con límites visibles.
La inteligencia se conecta a fuentes confiables, deriva excepciones y deja cada decisión auditable.
92% confianza · revisión humana disponible- Interfaz pensada para decisiones rápidas.
- Datos, permisos y estados visibles.
- Listo para conectar con tu operación.
GGLABS AI / Asistente interno● Controlado
CONSULTA
Resume las solicitudes urgentes y deriva las que requieren aprobación.
Ejecutar con contexto ↗92%confianza
12 solicitudes clasificadas3 derivadas a revisión · fuentes verificadas
retrieval.okpolicy.checkhuman.review → 3Alcance
Qué puede incluir el proyecto.
El alcance definitivo depende de usuarios, reglas, datos e integraciones. Estos componentes permiten dimensionar la solución.
Prototipo controlado
Prompts, contexto, herramientas, revisión humana y pruebas.
Operación y monitoreo
Integración, logs, límites, feedback y optimización.
Metodología
Una primera versión que puedas probar.
Definimos el núcleo, reducimos incertidumbre y validamos con un flujo real antes de ampliar.
Diagnóstico
Mapa de usuarios, decisiones, datos, excepciones e indicadores.
Diseño del sistema
Arquitectura, experiencia, permisos, integraciones y plan de pruebas.
Construcción y validación
Entregas por módulos, revisión con usuarios y correcciones verificables.
Encaje
¿Para quién es?
Conviene si…
- Existe volumen suficiente de texto, documentos o decisiones repetibles.
- Se puede definir qué significa una respuesta correcta.
- Hay responsables para revisar excepciones.
No conviene todavía si…
- Se busca reemplazar juicio experto sin controles.
- No existen datos ni fuentes confiables.
- El objetivo es usar IA sin un problema definido.
Preguntas frecuentes
Antes de decidir.
¿Qué modelo utilizan?
Se elige según calidad, privacidad, latencia, costo y capacidades del caso.
¿La IA puede trabajar con documentos internos?
Sí, con una arquitectura de acceso y recuperación que respete permisos.
¿Cómo evitan respuestas incorrectas?
Con fuentes acotadas, validaciones, revisión humana, monitoreo y límites explícitos.