Integramos IA en aplicaciones para ofrecer nuevas funcionalidades
IA integrada en aplicaciones y plataformas a medida
Añadimos inteligencia artificial a software existente y desarrollamos productos nuevos que la integran.
Integramos IA en plataformas web y apps para móviles
Hay dos formas de añadir IA a un software: mejorando una aplicación existente o desarrollando un nuevo producto con servicios que la integren.
Productos nuevos con servicios de IA
Ofrecemos servicios de desarrollo de software a medida, ahora integrando funcionalidades de IA, que potencian tanto aplicaciones web como apps para móviles.
Funciones de IA en herramientas existentes
La plataforma o herramienta sigue siendo la misma, y la IA resuelve los puntos en los que hoy debe intervenir el usuario: clasificar, buscar, generar texto o recursos gráficos. Los usuarios ganan funciones nuevas sin cambiar de programa.
Productos nuevos basados en IA: qué se decide antes de programarlos
Cuando la IA es la función principal del producto, hay decisiones que no aparecen en una aplicación convencional y que condicionan su coste y su viabilidad.
El coste de cada uso, en el modelo de negocio
Cada imagen generada o cada texto procesado tiene un coste en el modelo. Se calcula desde el principio y se refleja en los precios o en los límites de uso, para que el crecimiento de usuarios no convierta el producto en deficitario.
Qué modelo y qué proveedor
Se elige el modelo que da la calidad necesaria al menor coste, para texto o para imágenes, y se vuelve a comparar cuando aparece uno mejor o más barato.
Calidad medida con casos reales
Antes de lanzar, se prueba con ejemplos reales y se define qué resultado es aceptable. Una demostración que funciona con tres casos no garantiza que funcione con mil.
Límites y control de abusos
Límites de uso por usuario, filtros de contenido y registro de cada petición, para controlar el coste y evitar usos indebidos.
Transparencia y Reglamento europeo de IA
Según el tipo de aplicación, el Reglamento obliga a informar de que el usuario está tratando con una IA o de que un contenido lo ha generado una IA. Se tiene en cuenta en el diseño, no al final.
Una primera fase que sale al mercado
Se acota un producto mínimo viable con el alcance y el precio cerrados, se lanza y se decide la siguiente fase con datos de uso reales.
Funciones de IA que se pueden integrar en una aplicación
Son los puntos en los que, hasta ahora, una herramienta necesitaba la intervención de una persona. La IA los resuelve sin sustituir al programa, que sigue controlando, validando y guardando los datos.
Clasificación y etiquetado automático
La información nueva se ordena en categorías y recibe sus etiquetas al entrar, sin que nadie tenga que revisarla una a una.
Extracción de datos de documentos
Fechas, importes y otros campos de facturas, correos o PDF pasan a los campos de la aplicación sin teclearlos.
Búsqueda en lenguaje natural
La información se encuentra con una pregunta, sin configurar filtros ni conocer la palabra exacta.
Asistente dentro de la aplicación
Resuelve dudas y guía al usuario en el uso del software, con la documentación de la propia aplicación.
Redacción, resúmenes e informes
Descripciones a partir de los datos de una ficha, borradores de respuesta que una persona revisa, resúmenes de documentos y conversaciones, e informes en lenguaje claro a partir de los datos del sistema.
Detección de errores, duplicados y anomalías
Datos incoherentes, registros repetidos aunque no sean idénticos o comportamientos inusuales, señalados para que una persona decida.
Priorización y siguiente paso
Las tareas y las incidencias se ordenan por urgencia e impacto, y la aplicación sugiere el siguiente paso según el contexto.
Visión artificial
Reconocer objetos, leer el texto de una imagen o detectar defectos en una foto.
Generación de imágenes
Imágenes de producto, variantes de un diseño o ilustraciones creadas a partir de una descripción o de una foto de referencia.
Transcripción y traducción
Notas de voz, llamadas o reuniones convertidas en texto, y contenidos traducidos a otros idiomas.
Análisis de opiniones
La satisfacción, las quejas y los temas recurrentes de comentarios, reseñas o encuestas, identificados de forma automática.
Predicción y recomendaciones
Previsión de ventas, reservas o stock a partir del histórico, clientes con riesgo de abandono y recomendaciones de productos o contenidos para cada usuario.
Un ejemplo básico y útil de cómo la IA puede integrarse en una aplicación
Ordenar un catálogo con un criterio escrito en una frase
Antes: una regla por cada caso
Para decidir dónde va cada producto había que escribirlo como condición: si la familia es esta y el proveedor aquel, entonces esta categoría. Cada excepción añadía una regla más. Al cabo de dos años, modificarlas era arriesgado.
Ahora: se describe el criterio
"Los artículos de temporada van primero, los que están bajos de stock no salen en portada y los de marca propia por delante de los de reventa." Escrito así, en una frase, por quien conoce el negocio y no sabe programar.
El sistema aplica el criterio
Clasifica cada producto y deja registrado por qué lo ha hecho. Cuando el criterio cambia se cambia la frase, no el código, y no hay que esperar a la siguiente versión. Lo mismo sirve para los documentos: con las reglas de un gestor documental escritas, la IA propone la carpeta de cada fichero al subirlo.
La decisión final, de una persona
El resultado se revisa y se corrige desde la propia herramienta. Si una corrección se repite, se ajusta la frase del criterio. Se integra en el gestor de catálogo de la empresa, por ejemplo Pimcore.
Integrar un chatbot permite que la plataforma guíe al usuario
Un chatbot dentro de tu aplicación, con tus datos y tus permisos
No responde con frases preparadas
Los chatbots tradicionales responden con textos predefinidos; si la pregunta no estaba prevista, derivan a un formulario. Este busca la respuesta en los manuales, los procedimientos, el histórico de incidencias y la propia base de datos de la aplicación.
Indica la fuente de cada respuesta
Cada respuesta enlaza al documento o al registro del que procede, para que quien pregunta pueda comprobarlo. Si no encuentra ningún documento relacionado, lo indica en lugar de responder: así no inventa la respuesta.
Consulta los datos y ejecuta lo que se le pide
Responde "¿qué expedientes llevan más de un mes sin movimiento?" con la lista de registros, y convierte "los clientes que no compran desde hace seis meses y tienen una incidencia abierta" en los filtros de la aplicación. Quien pregunta revisa el resultado antes de usarlo.
Tiene en cuenta la pantalla en uso
Si la duda es de uso, responde con la documentación de la propia aplicación y teniendo en cuenta la pantalla en la que está quien pregunta.
Con los permisos de cada usuario
Es lo que lo diferencia de copiar la documentación en un chat público: el chatbot solo accede a lo que puede ver esa persona. Si alguien no tiene acceso a un expediente, tampoco puede consultarlo a través del chatbot.
Validar con IA: obligatorio no es lo mismo que correcto
Es el cambio más pequeño de todos, y el que evita que la base de datos se llene de fichas que no sirven.
Lo que valida un formulario
Que el campo no esté vacío. Que sea un número. Que tenga forma de correo, de NIF o de fecha. Que esté dentro de un rango. Ninguna de estas comprobaciones impide que alguien escriba "sin descripción", un guion o "igual que el anterior": el campo está relleno y el registro se guarda.
Lo que puede validar la IA
Que la descripción describa realmente el producto. Que la dirección sea plausible. Que un campo no contradiga a otro de la misma ficha. Que el texto esté en el idioma que corresponde. Y no bloquea: avisa a quien lo está rellenando, en ese momento y no seis meses después.
En ocasiones, es complicado realizar una búsqueda usando un solo concepto
Búsqueda por intención, no por la palabra exacta
Un buscador convencional encuentra los registros que contienen las palabras escritas. Con IA, la búsqueda interpreta la intención: quien busca "problemas con la factura" encuentra también la incidencia que dice "cargo duplicado en el recibo".
Hay dos formas de conseguirlo, y la elección depende sobre todo de una pregunta: ¿se puede modificar la base de datos actual?
Si no se puede modificar la base de datos: la IA amplía la consulta
Antes de buscar, la IA transforma lo que se ha escrito: genera sinónimos y términos relacionados ("factura", "recibo", "cargo", "cobro") y los convierte en los filtros que ya entiende el buscador de la aplicación, que busca por todos ellos. La base de datos no se modifica. A cambio, cada búsqueda tarda algo más y tiene un pequeño coste por la consulta al modelo, que se reduce guardando las búsquedas repetidas.
Si se puede añadir un índice: búsqueda por significado en una base de datos vectorial
Cada registro se convierte por adelantado en un vector que representa su significado y se guarda en una base de datos vectorial. La consulta se convierte de la misma forma y se buscan los registros más parecidos, sin necesidad de generar sinónimos, y se puede combinar con la búsqueda por texto tradicional. Responde al momento y sin coste por búsqueda, pero hay que añadir ese índice y procesar todos los registros una vez.
Incluso sin acceso al código fuente
Cómo se integra la IA en una aplicación existente
Modificando el código
Si se dispone del código fuente, la IA se programa como una función más de la aplicación, que la llama cuando la necesita, igual que llama a una pasarela de pago. Las pantallas, los datos y los permisos siguen siendo los mismos.
Conectando con la base de datos
Sin acceso al código, la IA puede trabajar sobre la base de datos de la aplicación: lee los registros y escribe el resultado, por ejemplo una clasificación o un campo completado, en los campos que se acuerden. Los cambios que modifican datos los confirma una persona.
Conectando por API
Si la aplicación ofrece una API, la IA se conecta a ella como cualquier otro programa, sin modificar el código ni acceder a la base de datos. Es la opción más segura con software de otro proveedor, y la misma que se usa en una integración de sistemas.
IA solo donde compensa la espera
No todo tiene que pasar por la IA. Se usa en las tareas que al usuario le llevarían mucho tiempo, donde esperar unos segundos compensa. Y no toda la IA tarda lo mismo: una IA generativa redacta la respuesta y necesita unos segundos, mientras que una IA de decisión, como Jev, solo clasifica o elige una opción y responde mucho más rápido.
Modelos intercambiables, comerciales o privados
La aplicación no se conecta a un modelo concreto, sino a una plataforma intermedia: por ejemplo, LiteLLM para los modelos de texto y razonamiento y Fal.ai para la generación de imágenes. Cambiar de modelo es un cambio de configuración, no de programación, y con información sensible la petición va a un modelo de código abierto en servidores privados, en una IA privada. En qué modelo de IA se usa en cada proyecto explicamos cómo se elige.
Registro y auditoría de cada operación
Cada acción de la IA queda registrada y se puede auditar: qué se le pidió, qué respondió, qué datos utilizó y quién validó el resultado. Así se puede comprobar que funciona, corregirla y justificar cada decisión. Para procesos completos, se combina con automatizaciones o con agentes.
Preguntas frecuentes sobre IA integrada en aplicaciones
¿Qué función conviene integrar primero con IA?
¿Hay que entrenar un modelo con los datos de la aplicación?
¿Se puede integrar IA en Odoo o en otro ERP o CRM?
¿Cuánto cuesta integrar IA en una aplicación?
¿Qué función de IA necesita tu aplicación?
Cuéntanos qué producto quieres lanzar, o qué herramienta usa tu empresa y te interesa mejorar integrando inteligencia artificial.