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ivntechlabs

Automatización de operaciones & IA agente

Flujos de trabajo autónomos que reemplazan tareas operativas repetitivas. Arquitecturas con agentes, pipelines de validación y ROI comprobado.

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Ejemplo ilustrativo

Flujo de ejemplo

Listo

1

Entrada de ejemplo

Una consulta preparada

En espera
2

Extracción de campos

Asignar campos de ejemplo

En espera
3

Vista del registro

Mostrar un registro propuesto

En espera
4

Vista del aviso

Mostrar un borrador

En espera

Una ilustración local. Sin consultas a IA, escrituras en bases de datos ni envío de correos.

Lo que desarrollamos

Módulo // 01● Resumen

Flujos de trabajo con agentes

Agentes de IA de múltiples pasos que se ejecutan de forma programada o activados por eventos. Triaje de tickets, enriquecimiento automático de leads, planificación e informes internos, todo completamente auditado y reproducible.

Módulo // 02● Resumen

Procesamiento & extracción de documentos

Facturas, contratos legales, formularios complejos y flujos de correo electrónico de clientes. Creamos canales de extracción estructurados con validación de esquemas y revisión humana (human-in-the-loop) para casos límite.

Módulo // 03● Resumen

Pipelines de enriquecimiento de datos

Enriquezca registros de CRM, normalice catálogos de productos en bases de datos y elimine duplicados de inventario. Admite modos por lotes (batch) y streaming, con límites de costes y restricción de tasa por proveedor.

Módulo // 04● Resumen

Abstracción agnóstica de modelos

Integre APIs de frontera o aloje sus propios modelos de código abierto. Cambie de proveedor dinámicamente para cada paso de un flujo de trabajo en función de la latencia, el coste o los requisitos de residencia de datos.

Resumen de capacidades
Ejemplo ilustrativoListo

Seleccione una capacidad para reproducir un ejemplo preparado de su descripción.

Cómo funciona un proyecto

01
● Sin consultar
// Fase 01 //

Mapeo y línea base

Dos semanas. Mapeamos el flujo de trabajo manual de extremo a extremo, evaluamos los tiempos actuales de mano de obra y tasas de error, y entregamos un modelo de ROI claro antes de escribir código.

02
● Sin consultar
// Fase 02 //

Desarrollo & Test

Agente más suite de evaluación desde la primera semana. Cada cambio se ejecuta contra un conjunto de datos de referencia (golden dataset) antes de pasar a producción. Verá métricas de precisión, coste por ejecución y latencia semanalmente.

03
● Sin consultar
// Fase 03 //

Producción y Control

Despliegue en entornos de pruebas y producción, configuración de paneles de control de costes en tiempo real, definición de guías de resolución (runbooks) para fallos y entrega de código limpio.

Ejemplo del desarrollo de un proyecto
Ejemplo ilustrativoListo

Seleccione una fase para conocer su función en un proyecto de ejemplo.

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes
¿Qué modelos utilizan?
Agnósticos de modelo por defecto. Evaluamos GPT, Claude, Gemini y opciones open-source frente a su carga de trabajo y elegimos por tarea. La clasificación y extracción suelen ejecutarse en modelos más pequeños y económicos; los flujos con razonamiento intensivo usan modelos de frontera. La capa de abstracción permite cambiar de proveedor con un cambio de configuración, no una reescritura.
¿Cómo miden el ROI de la automatización?
Comparamos el rendimiento automatizado y la precisión frente a su línea base manual (horas de trabajo ahorradas). Si el sistema no supera un retorno de 3x dentro del primer trimestre, rediseñamos el flujo de trabajo.
¿Cómo gestionan la deriva de modelos?
Cada agente en producción está fijado a una versión de modelo específica y es supervisado por una suite de evaluación automática que se ejecuta por las noches. Las actualizaciones solo se liberan tras pruebas exhaustivas.
¿Cómo aseguran la conformidad con la RGPD al usar modelos de IA, especialmente con transferencias fuera de la UE?
Priorizamos el alojamiento de modelos en la UE siempre que es posible. Para proveedores con servidores fuera de la UE, firmamos contratos de encargado de tratamiento y realizamos evaluaciones de impacto de transferencia conforme al Capítulo V de la RGPD. Cuando la residencia de datos es crítica, desplegamos modelos open-source autoalojados en infraestructura europea. Documentamos cada flujo de datos para tu delegado de protección de datos.
¿Cuánto cuesta?
Los proyectos de automatización suelen situarse entre $30k y $150k para la construcción más costes mensuales de inferencia. La inferencia cuesta entre $0.01 y $0.50 por ejecución de flujo según el modelo y la complejidad. Informamos del gasto en inferencia semanalmente para que el coste nunca te sorprenda.
// Respuesta preparada
Ejemplo de una respuesta
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Abra una pregunta para leer su respuesta y ver aquí el ejemplo preparado.

Fuente: las respuestas de esta página

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