Asistentes internos
Consulta guiada de documentación con fuentes y límites definidos.
Inteligencia artificial para empresas
IA aplicada a una necesidad concreta, con límites y supervisión.
Integraciones de IA con un caso de uso, límites y supervisión.
Tu punto de partida
La pregunta útil no es dónde poner IA, sino qué problema mejora.
Un modelo puede resumir, clasificar o generar contenido, pero también equivocarse. El diseño debe considerar calidad de datos, privacidad, coste, revisión y consecuencias del error.
Validamos el caso de uso con ejemplos reales antes de integrarlo en un proceso. Si una regla tradicional resuelve mejor la tarea, elegimos la opción más sencilla.
Lo que queremos conseguirIntegraciones de IA con un caso de uso, límites y supervisión.
¿Es para ti?
Puede aportar valor si…
- Tu equipo revisa grandes cantidades de texto o documentos.
- Necesitas clasificar solicitudes con criterios orientativos.
- La información interna es difícil de consultar.
- Quieres asistir una tarea creativa manteniendo revisión humana.
Qué podemos hacer
Aplicaciones prácticas de IA
La propuesta se adapta a tus prioridades. Solo incluimos aquello que ayuda a alcanzar el objetivo acordado.
Clasificación
Organización inicial de mensajes, solicitudes o documentos para revisión.
Extracción
Identificación de campos en contenido no estructurado con controles posteriores.
Borradores
Primera versión de textos o respuestas bajo pautas y aprobación humana.
Resumen
Síntesis de información extensa para acelerar la lectura, no sustituirla en decisiones críticas.
Integración
Incorporación del modelo dentro de herramientas y flujos existentes.
Nuestra forma de trabajar
Diseñamos alrededor del error posible
Definimos qué información puede procesarse, cuándo debe intervenir una persona y cómo se comprueba el resultado. No presentamos una salida probabilística como una certeza.
Conocer Caba LabsEl proceso
De la primera conversación a una solución lista para utilizar.
- 1Caso de uso
Definimos valor, riesgo y medida.
- 2Prueba
Evaluamos con ejemplos representativos.
- 3Integración
Añadimos controles y experiencia.
- 4Evaluación
Medimos calidad, coste y fallos.
Preguntas frecuentes
Todo claro antes de empezar.
Definimos alcance, responsabilidades y límites en la propuesta.
¿La IA puede usar nuestros documentos?
Puede plantearse una búsqueda asistida sobre fuentes autorizadas. Antes se revisan acceso, proveedor, conservación y sensibilidad de la información.
¿Se puede evitar que se equivoque?
No se puede garantizar error cero en modelos generativos. Sí se puede limitar el caso, aportar contexto, validar formatos y exigir revisión en decisiones relevantes.
¿Necesitamos entrenar un modelo propio?
Normalmente no para una primera solución. Muchas necesidades se resuelven integrando modelos existentes con datos y controles adecuados.
Cuéntanos tu caso