Agentes que hacen, no solo responden
Consultan tus sistemas, redactan, calculan y ejecutan acciones con las herramientas que autorices. Toda acción que escribe, paga o envía pasa por una persona.
02 · IA a la medida
Una IA que conoce tu negocio.
Agentes que ejecutan tareas con tu aprobación, copilotos internos conectados a tus documentos y asistentes que atienden por WhatsApp. Entrenados y evaluados con tu información, con permisos, trazabilidad y un humano al mando.
Qué construimos
Cuatro piezas, combinables.
Copilotos para tu equipo
Un asistente dentro de tu operación: resume el historial de un cliente, prepara un informe, sugiere el siguiente paso y deja que decida la persona.
Búsqueda sobre tus documentos
Contratos, manuales, normas, tickets y correos se vuelven una base de conocimiento que responde citando la fuente exacta.
Asistentes por WhatsApp y web
Atienden, califican y agendan 24/7, y pasan a una persona con todo el contexto cuando la conversación lo requiere.
Conversa con un agente
Un agente que muestra su trabajo y pide permiso.
Elige un caso y una pregunta. Verás qué herramientas usa, qué responde y cuándo se detiene para que una persona apruebe. Es una conversación guionada con datos de ejemplo: así se ve el control que diseñamos en cada agente.
en línea
04 · Modelos de lenguaje
Texto, voz y documentos, por fin entendidos.
Los modelos de lenguaje (LLM) leen y escriben como una persona, a una escala imposible para un equipo. Elegimos, probamos y ajustamos el modelo adecuado para tu caso, no el más de moda.
Entender
Clasificar solicitudes, detectar la intención y el sentimiento, extraer datos de correos y contratos.
Resumir y redactar
Resúmenes de reuniones y expedientes, borradores de respuestas y reportes con tu tono y tus reglas.
Hablar y escuchar
Transcripción de llamadas, voz a texto, asistentes de voz y análisis de calidad de atención.
Cómo elegimos y evaluamos un modelo
- Definimos qué significa «bien»: casos reales y criterios medibles, antes de tocar un modelo.
- Probamos varios (comerciales y abiertos) con tus ejemplos y comparamos calidad, costo y velocidad.
- Empezamos con instrucciones y RAG; solo ajustamos (fine-tuning) si los números lo justifican.
- Monitoreamos en producción: errores, deriva y costo por conversación.
Preguntas frecuentes
Preguntas que nos hacen siempre
¿Mis datos se usan para entrenar modelos de terceros?
No por defecto. Elegimos proveedores y configuraciones donde tus datos no se usan para entrenar modelos públicos, y cuando el caso lo exige proponemos modelos que corren en tu propia infraestructura. Lo dejamos por escrito en la propuesta.
¿Qué es RAG y por qué importa?
RAG es hacer que el modelo busque en tus documentos antes de responder y cite la fuente. Así las respuestas salen de tu información, no de la memoria del modelo, y se pueden verificar.
¿Puede una IA equivocarse?
Sí, y por eso diseñamos para eso: respuestas con fuente, umbrales de confianza, aprobación humana en las acciones que escriben, pagan o envían y evaluaciones con casos reales antes de salir a producción.
¿Hace falta ajustar (fine-tuning) un modelo?
Casi nunca al principio. Primero probamos con buenas instrucciones, tus documentos y ejemplos; ajustar un modelo solo se justifica si medimos que mejora el resultado lo suficiente para pagar su costo.
¿Funciona con WhatsApp y con mis sistemas actuales?
Sí. Conectamos los agentes a WhatsApp Business, correo, tu ERP, CRM y bases de datos mediante las herramientas que tú autorices. Es el mismo enfoque con el que construimos Xcaly.