Soluciones e integración de IA para Andorra

Casos de uso de IA que entregamos

No todos los problemas necesitan IA. Pero si tu equipo dedica horas a tareas rutinarias, su uso casi siempre merece la pena.

• Base de conocimiento (RAG)
  El personal pregunta en lenguaje natural — la IA responde a partir de documentos internos con fuentes.
• Procesamiento documental
  Facturas, albaranes y contratos leídos automáticamente e introducidos en ERP.
• Clasificación de correos
  Categorizar y priorizar correos entrantes, preparar respuestas estándar.
• Visión por computador
  Clasificación de imágenes, control de calidad, detección de defectos en producción.
• Chatbots y bots de voz
  Bots de soporte con acceso a datos en vivo de CRM y ERP.
• Generación de contenido
  Descripciones de producto, textos SEO, traducciones — con guardarraíles de brand voice.

Los modelos de IA que utilizamos

Somos agnósticos respecto al modelo y elegimos la herramienta adecuada para cada proyecto.

• OpenAI GPT-4, GPT-4o, GPT-5 — máxima competencia general, máxima disponibilidad
• Anthropic Claude (Opus, Sonnet, Haiku) — excelente en código y contextos largos
• Mistral & LLaMA — open-source para despliegue on-premise
• Aleph Alpha — modelo puramente europeo para la máxima soberanía de datos
• Modelos especializados: Whisper (STT), FLUX/Stable Diffusion (imagen), variantes BERT (clasificación)

RGPD y protección de datos en proyectos de IA

Un freno habitual en proyectos de IA es el RGPD. Conocemos los obstáculos y entregamos arquitecturas que incluso aprueba el responsable de protección de datos de un gran grupo.

• Hosting en la UE vía Azure OpenAI (Frankfurt), AWS Bedrock (Frankfurt) o totalmente on-premise
• Contratos de encargado del tratamiento revisados y formalizados
• Filtrado de PII antes de cualquier llamada a un modelo externo
• Audit-logs que cubren cada llamada al modelo
• Si es necesario: modelos totalmente locales sin conexión a internet

Del PoC a un sistema de IA productivo

Muchas iniciativas de IA se atascan en el salto del proof-of-concept a producción. En la realidad aparecen temas que no salen en los tutoriales:

• Alucinaciones: Los LLMs inventan hechos — controlados con RAG, citation-forcing y validación de salida.
• Latencia y coste: Streaming, caching, enrutado de modelos según complejidad.
• Prompt injection y jailbreaks: Capa de seguridad y saneamiento de entradas.
• Evaluación: Conjuntos de test, evals automatizadas, human-in-the-loop.
• Drift: Las actualizaciones de modelos cambian el comportamiento — monitorización continua en vez de set-and-forget.

Preguntas frecuentes