Cerca de Vic (Osona), en la provincia de Barcelona
Programación y software a medida con inteligencia artificial
Automatizamos procesos y creamos aplicaciones que interpretan información y toman decisiones, integrando modelos de IA comerciales (ChatGPT, Gemini, Claude) o de código abierto en servidores privados.
Formas de implantar la IA en una empresa
Mediante una consultoría en IA analizaremos tu empresa y determinaremos cuál conviene aplicar primero.
Agentes de IA
Sistemas desatendidos que consultan la información, deciden el siguiente paso y ejecutan la acción en el ERP, el CRM, el correo o los archivos, siempre con los permisos asignados.
Automatización con IA
Flujos predefinidos que se activan con un evento, como la llegada de una factura, un correo o un documento. La IA decide cómo procesarlo y el flujo continúa de forma automática.
IA privada
Modelos de código abierto en una nube privada o en los servidores de la empresa, conectados a sus datos sin que la información salga de la organización.
IA en tus aplicaciones
Integramos modelos de inteligencia artificial dentro de tus aplicaciones para resolver lo que un programa basado en reglas no puede: interpretar, clasificar, validar por criterio, generar o responder.
IA para la industria
Conectamos las máquinas de la planta, unificamos sus datos y desarrollamos un sistema de IA que responde en lenguaje natural, supervisa y avisa.
Horizontes que nos abre la IA en desarrollo de software y automatizaciones
La IA nos permite resolver situaciones que hasta ahora requerían la intervención de una persona o un código extremadamente complejo.
Decidir por criterio, no por regla
Un programa convencional necesita una condición escrita para cada caso y, ante uno no previsto, se detiene o lo acepta sin control. Con IA, el criterio se define en lenguaje natural y se aplica también a los casos que no se habían contemplado.
Entender información no estructurada
El software de gestión exige que cada dato llegue en su campo. La IA interpreta correos con cualquier redacción, PDF con el formato de cada proveedor o conversaciones completas, y extrae los datos necesarios para automatizar el proceso.
Cambiar el comportamiento sin modificar código
Anteriormente, ajustar un criterio obligaba a modificar el software y a desplegar una nueva versión. Si el criterio está escrito en lenguaje natural, lo puede ajustar el propio usuario, sin necesidad de programar.
Responder con el conocimiento de la empresa
Las respuestas se basan en los documentos y datos internos de la empresa, que cambian con el tiempo, no en reglas fijas ni en el conocimiento general del modelo, y cada una indica de dónde procede.
Integrar IA en una empresa es trabajo de programación
¿Subirías a tu familia a un coche creado con IA por alguien que no sabe de mecánica?
Desarrollar una herramienta básica con inteligencia artificial parece sencillo; que sea segura, mantenible y esté integrada en la empresa, no. La dificultad empieza después del primer prototipo: que esa IA lea los datos del ERP, escriba en el programa que usa el equipo y respete los permisos de cada persona.
Ese trabajo ya no consiste en configurar una herramienta, sino en programar. Por eso una empresa de programación con inteligencia artificial puede hacer el diagnóstico y también la implementación: el mismo equipo que estudia dónde encaja la IA desarrolla el software que la integra, sin intermediarios y sin que se pierda información entre quien analiza y quien desarrolla.
"La IA da superpoderes a los programadores, pero el criterio no se puede automatizar."
Jordi Gil, fundador de Gilsys, en una entrevista en MetaData
La IA, dentro del sistema
Integrada en las herramientas corporativas de la empresa, no en una ventana aparte a la que hay que copiar y pegar la información.
Con los permisos de cada usuario
Cada persona obtiene respuestas de la información a la que ya tiene acceso, no de todo el sistema.
Con capacidad de mantenimiento y evolución
Mantenemos y evolucionamos las soluciones que implantamos. Sabemos en todo momento cómo están desarrolladas: no son una caja negra que simplemente funciona.
¿Qué modelo de IA se usa en cada proyecto?
Es la primera decisión y condiciona el resto: el coste, la velocidad y qué información sale de la empresa, pero no tiene por qué ser definitiva.
Un modelo comercial
ChatGPT, Gemini o Claude. Suelen ser los más capaces, se pagan por uso y no requieren mantenimiento. A cambio, la información que se les envía sale de la empresa y el precio depende de un tercero. Es la opción adecuada cuando la información que se procesa no es sensible.
Un modelo de código abierto, en servidores privados
Se instala en un servidor que controla la empresa, y la herramienta es suya. Ni los documentos ni las preguntas salen de la organización, y el coste es el del servidor, no el del uso. A cambio hay que dimensionarlo y mantenerlo: es lo que implantamos en una IA privada.
Una pasarela para cambiar de modelo
Conectamos la aplicación a una pasarela de modelos, por ejemplo LiteLLM, en lugar de a un proveedor concreto. Así se cambia de modelo de lenguaje o de razonamiento, se reparte el tráfico entre varios o se sustituye uno que ha subido de precio sin modificar el código ni volver a desplegar. En un sector en el que cada pocos meses aparece un modelo mejor, es una ventaja importante.
Lo mismo para generar imágenes
Para generar o editar imágenes usamos plataformas como Fal.ai, que dan acceso a muchos modelos de imagen desde una sola integración. Se prueban varios con ejemplos reales y se cambia al que da mejor resultado o mejor precio sin rehacer la herramienta.
La IA hereda los datos de la empresa
Cuando integramos inteligencia artificial en una empresa, casi siempre partimos de la infraestructura existente. Por eso hay que revisar tres aspectos antes de escribir una línea de código.
Un dato incompleto da una respuesta incompleta
Si la información está duplicada o incompleta, un sistema de IA devuelve respuestas duplicadas o incompletas, y las presenta como ciertas. El modelo no distingue un dato correcto de uno erróneo: trata los dos igual.
La IA también sirve para ordenar los datos
Los mismos modelos detectan duplicados que no son idénticos, campos con valores de relleno y valores que no cuadran con el resto, y los recogen en una lista para que una persona decida. Es trabajo de gobierno del dato, y se hace antes del proyecto de IA o en paralelo.
Un sistema con reglas para cada tipo de información
Cada tipo de información necesita un sistema con reglas: un gestor de información de producto para el catálogo, un gestor documental para los ficheros, o la herramienta que ya use la empresa para cada caso.
Con la información ordenada, un proyecto de IA cuesta menos
Sobre una base de datos ordenada, el proyecto avanza más rápido y los resultados son más fiables. Por eso, en muchos proyectos, la primera propuesta no es de IA, sino de orden en los datos.
Preguntas frecuentes sobre IA en la empresa
¿Qué se puede automatizar con inteligencia artificial en una empresa?
¿Hacéis chatbots para empresas?
¿De qué depende el precio de un proyecto de IA a medida?
¿Cómo empieza un proyecto de IA con Gilsys?
¿Trabajáis solo con empresas de Barcelona?
¿Qué tarea se repite cada día en tu empresa?
Cuéntanos cuál es y con qué datos se hace hoy. En una primera conversación, gratuita, valoraremos si la IA puede resolverla.