01
Información dispersa
Documentos, correos o bases de conocimiento difíciles de consultar.
IA aplicada
Agentes de IA para empresas, conectados a procesos reales
La IA no aporta valor por estar en una página comercial. Aporta valor cuando reduce una tarea repetitiva, mejora una decisión o ayuda a un equipo a encontrar y usar información interna con seguridad. Por eso empezamos por el proceso, no por el modelo.
Decisiones clave
Lo que hay que mirar rápido
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Del documento al sistema de destino
01Entrada del documento → lectura OCR o extracción → validaciones → revisión humana de excepciones → integración en ERP, CRM u otra aplicación. El OCR no requiere siempre IA generativa: se elige según formato, calidad y reglas.
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Límites y operación
02La calidad de los documentos afecta a la extracción. Definimos comprobaciones y revisión humana donde sea necesario, accesos autorizados y tratamiento de información. Los costes de proveedores, supervisión y mantenimiento se concretan según el proyecto; no prometemos exactitud total.
Problema
Cuándo puede tener sentido
El valor está en verlo claro: dónde se rompe el flujo, qué coste genera y qué conviene automatizar primero.
02
Tareas repetitivas
Clasificación, resumen, extracción o revisión que consume horas cada semana.
03
Procesos con criterio humano
Decisiones que no conviene automatizar al 100%, pero sí asistir con contexto.
Coste visible
Qué evitar
El mayor riesgo es construir una demo vistosa que nadie usa. Sin datos adecuados, integración y límites claros, la IA se convierte en coste, no en ventaja.
Respuesta SareLogic
Cómo lo planteamos
Identificamos un caso concreto, revisamos datos disponibles, definimos límites y construimos una primera versión medible. Si la IA no es la mejor solución, proponemos automatización tradicional o mejora de proceso.
Casos habituales
Casos de uso posibles
Asistentes internos
Consulta de documentación, procedimientos o información operativa con control de fuentes.
Clasificación y extracción
Organizar solicitudes, documentos o mensajes para reducir trabajo manual.
IA integrada
Conectar agentes a CRM, ERP, APIs o herramientas internas cuando el caso lo justifica.
Proceso
Proceso de validación
Caso de negocio
01Definimos la tarea, usuarios, frecuencia, riesgo y valor esperado.
Datos y límites
02Revisamos fuentes, privacidad, permisos y calidad de información.
Prototipo útil
03Creamos una primera versión centrada en una tarea concreta.
Integración
04Si funciona, se conecta al flujo real y se documenta para operación y evolución.
Qué recibe el cliente
- Evaluación del caso de IA y alternativas.
- Prototipo funcional si el caso lo justifica.
- Integración con herramientas o datos acordados.
- Documentación de límites, uso y operación.
- Recomendación honesta si una automatización clásica es mejor.
Enfoque práctico de IA
- Aplicamos IA cuando aporta valor real, no por moda.
- Priorizamos seguridad, datos y procesos antes que demos espectaculares.
- Podemos combinar IA, integraciones y software a medida.
- Comunicación técnica clara para dirección y equipo interno.
Preguntas frecuentes
Dudas antes de contactar
¿Entrenáis modelos propios?
Depende del caso. Muchas soluciones no necesitan entrenar un modelo desde cero; necesitan conectar bien datos, permisos, prompts, lógica y validaciones.
¿Se pueden usar datos internos?
Sí, si se revisan permisos, privacidad y arquitectura. Nunca se debe conectar información sensible sin diseño y control.
¿Y si la IA no compensa?
Lo diremos. A veces una integración, una automatización clásica o una mejora de proceso resuelve mejor el problema.
Siguiente paso
Cuéntanos el problema antes de decidir tecnología
En la primera conversación revisamos contexto, urgencia, sistemas implicados y si tiene sentido construir, integrar o simplificar el proceso.