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Another Vector
Another Vector Labs

No toda fricción necesita IA.

Construimos automatización e inteligencia artificial cuando el proceso ya está claro, el dato es fiable y existe alguien que pueda mantenerlo.

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Por qué existe.

La IA se ha vuelto la respuesta por defecto a cualquier problema operativo, y eso genera proyectos caros que resuelven poco. La pregunta correcta no es "dónde metemos IA", sino "qué decisiones repetitivas consumen tiempo y podrían tomarse con información que ya tenemos". Muchas veces la respuesta es una regla, no un modelo.

Alcance

Qué incluye.

El alcance concreto se cierra por escrito antes de empezar. Esto es lo que compone el servicio.

  • Criterio de aplicación

    Dónde aporta IA, dónde basta una automatización simple y dónde no hace falta nada.

  • Automatizaciones de flujo

    Tareas encadenadas entre sistemas, con control de errores y reintentos.

  • Clasificación y extracción

    Ordenar documentos y sacar datos estructurados de texto sin estructura.

  • Asistentes internos

    Consulta sobre documentación y procedimientos propios, con las fuentes citadas.

  • Gobierno del agente

    Instrucciones, límites, permisos de herramientas y qué no puede hacer nunca.

  • Observabilidad

    Registro de acciones, control de coste, alertas y botón de parada.

Medición

Cómo sabemos si funciona.

Cada indicador se compara con la línea base que se establece antes de tocar nada. Sin línea base no hay mejora demostrable, solo una sensación.
  • Tiempo manual eliminado, medido contra la línea base
  • Precisión sobre un conjunto de casos reales, no de ejemplo
  • Porcentaje de casos que requieren intervención humana
  • Coste por ejecución y su evolución

Alcance

Lo que no incluye.

Decirlo antes evita malentendidos caros. Si necesitas algo de esta lista, te diremos quién puede hacerlo.
  • No aplicamos IA a decisiones sobre personas —selección, evaluación, crédito— sin la capacidad regulatoria que eso exige.
  • No desplegamos agentes con permisos amplios sobre sistemas de producción sin supervisión humana definida.
  • No prometemos precisión sin haber medido sobre datos reales del cliente.
  • Lo que implantamos debe poder medirse, mantenerse y detenerse. Si algo no cumple las tres, no se despliega.

Preguntas frecuentes

Lo que sueles preguntar

¿Qué modelo o proveedor usáis?
El que encaje con el caso, la sensibilidad de los datos y el presupuesto de operación. Se registra cuál se usa, con qué política de retención y entrenamiento, y se diseña de modo que cambiarlo no obligue a rehacer el sistema. Atarse a un proveedor concreto es un riesgo, no una decisión técnica.
¿Nuestros datos entrenan al modelo?
Depende del proveedor y del plan contratado, y es una de las primeras cosas que se comprueba y se documenta. Cuando el caso lo exige, se eligen configuraciones que excluyan el uso de los datos para entrenamiento, y queda por escrito en la propuesta.
¿Qué pasa si la IA se equivoca?
Se parte de que se va a equivocar y se diseña para eso: umbrales de confianza, casos que van siempre a revisión humana, registro de cada acción y posibilidad de deshacer. Un sistema que no contempla el error no está terminado.
¿Podemos empezar por algo pequeño?
Es lo recomendable. La fase Pilot existe justo para eso: un caso de uso acotado, medido contra la línea base, antes de comprometer presupuesto en algo mayor. Si el piloto no da, se para ahí.

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Antes de contratar esto, conviene saber si es lo que hace falta.

La sesión de encaje no tiene coste. A veces el resultado es que el problema estaba en otro sitio, y eso también es información útil.

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