Casi ninguna empresa con la que hablamos está frenada por el modelo. Está frenada porque los datos que necesitaría están atrapados en dispositivos, enterrados en un sistema heredado o almacenados de una forma que nada puede consultar. Primero despejamos ese camino y después llevamos la IA a los flujos de trabajo donde rinde de forma medible, con personas que siguen respondiendo de lo que hace.
El orden importa más que el modelo.
Qué datos tiene, dónde se pierden y qué flujo de trabajo se pagaría solo, antes de construir nada.
Captura, sincronización y almacenamiento que llevan los datos a un lugar donde un modelo pueda alcanzarlos, sin perder nada por el camino.
Servidores MCP y recuperación sobre sus sistemas existentes, con permisos, aislamiento entre clientes y trazabilidad.
Evaluado con casos reales de su empresa, para que conozca la precisión antes de que la descubran sus clientes.
Cualquier proyecto puede empezar con una de estas ofertas. Cada una tiene un nombre y un alcance por escrito antes de empezar, de modo que la primera decisión es pequeña, y usted ve cómo trabajamos antes de comprometerse con algo de mayor tamaño.
Qué datos tiene, cuáles está desechando y qué necesitaría realmente un modelo para responder las preguntas que le importan a su empresa.
Un plan que puede presupuestar y una visión honesta de si la IA es siquiera la respuesta.
Uno de sus sistemas existentes expuesto a un asistente de forma deliberada, mediante un servidor MCP con los permisos, el aislamiento entre clientes y la trazabilidad de los que su empresa ya responde.
Un asistente que puede leer un sistema real y actuar sobre él con seguridad, y el patrón para exponer el siguiente.
Un flujo de trabajo, un asistente, medido con casos reales de su empresa, y una persona que aprueba todo lo que importa.
Un sí o un no respaldado por cifras (precisión, tiempo ahorrado y costo de funcionamiento) antes de desplegar nada.
Cada oferta se presupuesta a precio cerrado cuando hemos visto el alcance, y un precio cerrado no cambia: si nos lleva más tiempo, es problema nuestro, no suyo.
Dos semanas dedicadas a qué datos tiene, cuáles está desechando y qué necesitaría un modelo para responder las preguntas que le importan a su empresa. El resultado es un plan presupuestado y, a menudo, la útil conclusión de que la primera fase es infraestructura, no IA.
El Model Context Protocol es la forma estándar de permitir que un asistente lea sus sistemas y actúe sobre ellos mediante herramientas que usted define. Si quiere que la IA trabaje con sus propios datos y no con lo que alguien pegue en ella, suele ser la base adecuada.
El que mejor encaje con el trabajo, las normas de residencia de datos y el presupuesto. El modelo es una pieza reemplazable; sus datos, sus herramientas y sus evaluaciones son el activo, y los mantenemos portables.
Sí. Muchos problemas se siguen resolviendo con una buena consulta y una pantalla mejor, y preferimos decirlo antes de que haya pagado por la alternativa.
Cuéntenos qué intenta mejorar. Le diremos si la IA es la respuesta, y qué aspecto deben tener primero los datos.
