IA & Data
IA & Automatización para commerce y operación
Implementamos agentes de IA, copilots internos y automatizaciones basadas en LLMs que mueven indicadores reales — conversión, AOV, tiempos de respuesta, productividad. Usamos Claude, OpenAI, modelos abiertos y Adobe Sensei según el caso de negocio.
Casos donde la IA hace la diferencia
Nos enfocamos en usos donde el retorno es medible en 60-90 días. Descartamos los que suenan bien pero no mueven la aguja.
- Asistentes de compra conversacionales con contexto del catálogo
- Generación automática de descripciones de producto
- Enriquecimiento de PIM: tags, categorías, atributos
- Soporte de primer nivel con handoff a humanos
- Resumen y categorización automática de tickets
- Personalización en tiempo real (ofertas, banners, búsqueda)
Agentes y copilots internos
Automatizamos trabajo repetitivo de tu equipo — no para reemplazarlos, sino para que se concentren en lo que da valor. Copilots específicos para marketing, merchandising, operaciones o customer service.
- Copilots internos con RAG sobre tus docs y datos
- Agentes que orquestan pasos entre sistemas (ERP, PIM, Commerce)
- Asistentes para equipos de marketing (briefs, copy, segmentación)
- Automatización de reportes y alertas inteligentes
- Integración con Slack, Teams y herramientas internas
- Guardrails, logging y observabilidad por diseño
Stack y modelos
No somos fans de un solo proveedor. Elegimos modelo según la tarea: Claude para razonamiento y código, OpenAI para ciertos workflows, modelos abiertos (Llama, Mistral) para tareas específicas self-hosted, Adobe Sensei integrado al Experience Cloud.
- Anthropic Claude (Opus, Sonnet, Haiku)
- OpenAI GPT y modelos de embeddings
- Modelos abiertos self-hosted cuando hay requisitos de privacidad
- Vector stores (pgvector, Pinecone, Weaviate)
- Orchestración con LangGraph, custom o Bedrock Agents
- Adobe Sensei / Sensei GenAI integrados a Experience Cloud
Responsabilidad y costo bajo control
IA sin controles es riesgo. Diseñamos evaluaciones, guardrails y monitoreo de costo desde el primer prototipo.
- Evals automatizadas antes de cada release
- Prompt caching y optimización de tokens
- Fallbacks deterministas cuando el modelo falla
- PII detection y redacción antes de enviar a LLMs
- Dashboards de costo y latencia por flujo
- Políticas de uso alineadas a cumplimiento del cliente
Preguntas frecuentes
¿Qué modelo recomiendan por default?
¿Y si mis datos son sensibles y no puedo mandarlos a un LLM público?
¿Cuánto cuesta operar un copilot o agente?
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