¿Puede un asistente inventar una respuesta?

Sí, el modelo lingüístico puede cometer errores, incluso al usar la base de conocimientos. Reducimos el riesgo mediante fuentes verificadas, conjuntos de prueba, limitaciones del escenario y transferencia a un empleado en ausencia de datos. Para decisiones importantes, prevemos la verificación humana.

¿Qué datos recibirá el modelo?

Antes de comenzar el trabajo, acordamos la lista de datos, fuentes y lugares permitidos de procesamiento. En la aplicación limitamos el acceso por roles y el contexto transmitido. No incluimos secretos ni accesos de servicio en las instrucciones del modelo; verificamos las condiciones de proveedores e infraestructura específicos durante el diseño.

¿Cuánto cuesta el trabajo del sistema después de la implementación?

La API de modelos, servidores, almacenamiento y suscripciones necesarias se pagan por separado. El presupuesto depende del modelo, la cantidad de solicitudes, la longitud del contexto y la carga. En el piloto mostramos el cálculo según sus ejemplos y establecemos límites. El alojamiento local también tiene un costo operativo.

¿Se puede permitir que la IA cambie datos en el CRM?

Sí, para operaciones acordadas a través de métodos de servidor con verificación de derechos y parámetros. Primero definimos las acciones permitidas, las reglas de reintento y la necesidad de confirmación. El texto libre del modelo por sí solo no otorga permisos para cambiar datos.

¿Qué se necesita para el piloto?

Descripción de un proceso, ejemplos de solicitudes o documentos, reglas actuales y la parte responsable por su parte. Para integraciones, se requiere información sobre la API y accesos de prueba. Con estos materiales acordaremos el escenario, el conjunto de comprobaciones y los criterios de aceptación.

¿Qué incluye el soporte y la corrección de defectos?

Entregamos instrucciones y eliminamos defectos de la implementación acordada en el período indicado. En el tercer paquete se incluye un mes de soporte. La adición de escenarios, la actualización regular de la base y los cambios en las API externas se discuten por separado; fijamos en los acuerdos la reacción a fallos y las condiciones de acompañamiento.

Viajero en la cima de una montaña nevada ante la luna

IA EN PROCESOS DE NEGOCIO

IA para tareas específicas.
Con control de resultados

Creamos asistentes para soporte, búsqueda de documentos y procesamiento de solicitudes. Los conectamos a sus sistemas, los verificamos en escenarios reales y establecemos límites: qué datos están disponibles y qué acciones requieren la confirmación humana.

Paquetes y costo

PROCESO
DATOS
CRITERIOS

PILOTO
INTEGRACIÓN
CONTROL

Piloto primero verificación
en su tarea

CALIDAD
TIEMPO
COSTE

700+proyectos
realizados

2011año de comienzo
del estudio

40+nichos y modelos de
negocio

2023estado de Google
Premier Partner

Desarrollo,
marketing, analítica

Cómo trabajamos

La implementación comienza desde el proceso y los datos

Elegimos una tarea con una entrada y un resultado claros: responder según la base de conocimientos, procesar una solicitud, preparar un borrador de documento o completar campos de solicitud. Estudiamos el trabajo actual de los empleados y fijamos qué debe hacer la IA y dónde la decisión sigue siendo humana.

Verificamos fuentes, calidad de datos y API disponibles. Armamos un piloto sobre un escenario limitado, evaluamos la exactitud de las respuestas, tiempo de procesamiento y costos. Si los datos son insuficientes o la tarea requiere otra automatización, lo demostramos antes de la implementación a gran escala.

Después del piloto, conectamos los canales y sistemas acordados. Implementamos derechos de acceso, verificaciones de inicio de sesión y restricciones de acción en la aplicación. Para respuestas indefinidas, prevemos un rechazo o transferencia a un empleado; para operaciones significativas, una confirmación. Entregamos instrucciones, resultados de verificaciones y el procedimiento de operación.

Asistentes para clientes y empleados
Búsqueda de respuestas basada en la base de conocimientos acordada
Análisis de consultas y transferencia de datos a CRM
Procesamiento de documentos con verificación de resultados
Piloto, escenarios de prueba e instrucciones al equipo

Escenario

Fijamos la tarea y los límites

Datos

Verificamos fuentes y accesos

Piloto

Medimos calidad, tiempo y costes

Control

Limitamos las acciones en el servidor

Verificamos la calidad con sus ejemplos

Antes del lanzamiento acordamos el conjunto de pruebas: preguntas comunes, ausencia de datos, solicitudes ambiguas e intentos de exceder la autoridad. El umbral de aceptación se determina para un escenario específico, junto con la ruta de transferencia a una persona.

Enfoque

Tres bases implementación gestionada

El modelo, la base de conocimientos y las integraciones deben funcionar dentro de una tarea verificable.

Respuestas basadas en fuentes

Configuramos la búsqueda en sus documentos y la transferencia de fragmentos relevantes al modelo — enfoque RAG. Verificamos la actualidad de las fuentes y las reglas de acceso. Esto ayuda a vincular la respuesta a hechos, pero no elimina errores: se necesitan pruebas, control y un escenario de ausencia de respuesta.

Acciones a través de una API verificable

La creación de una solicitud, la búsqueda de estados y la modificación de datos se realizan a través de métodos de servidor separados. Verificamos permisos, parámetros y operaciones permitidas independientemente del texto del modelo. Los cambios significativos requieren una confirmación acordada.

Observación y presupuesto

Calculamos los gastos de consultas e infraestructura en el piloto. Configuramos límites, registro de eventos y manejo de errores. Elegimos el modelo según calidad, latencia y costo en ejemplos de prueba, no por nombre.

Proceso

Desde un escenario hasta integración funcional

Ampliamos el sistema después de verificar el piloto y acordar los criterios de aceptación.

Proceso y requisitos

Describimos la entrada, el resultado, los usuarios y las restricciones. Elegimos el primer escenario, fijamos el tiempo de ejecución inicial y los criterios de calidad.

Preparación de datos

Recopilamos documentos, reglas y ejemplos. Verificamos la vigencia, estructura, accesos y la lista de datos que se permite utilizar.

Piloto y verificación

Recopilamos un prototipo limitado. Ejecutamos los ejemplos acordados, evaluamos errores, latencia, costos y situaciones para la transferencia a un empleado.

Canales e integraciones

Conectamos las API y canales acordados. Configuramos la verificación de parámetros en el servidor, permisos, límites y confirmación de acciones importantes.

Prueba de límites

Verificamos solicitudes normales y ambiguas, falta de disponibilidad de sistemas, acciones repetidas e intentos de modificar instrucciones. Registramos resultados y limitaciones.

Lanzamiento y transferencia

Desplegamos el sistema, formamos a los responsables, entregamos instrucciones y el registro de verificaciones. Acordamos el seguimiento, la actualización de la base de datos y el procedimiento para corregir defectos.

Práctica

Qué es importante en operación

La composición de la solución técnica se elige después de estudiar la tarea y los datos.

Modelo y alojamiento

Comparamos modelos adecuados según sus ejemplos. Elegimos alojamiento en la nube o local según la transferencia de datos permitida, requisitos, calidad y presupuesto; el modelo local también requiere recursos y mantenimiento.

Base de conocimientos y accesos

Versionamos las fuentes y establecemos el orden de actualización. Restringimos el acceso a los documentos por roles. Los textos cargados los consideramos datos de entrada, no un permiso para cambiar las reglas de trabajo del asistente.

Registros y gestión de errores

Fijamos eventos teniendo en cuenta la composición de datos acordada. Configuramos tiempos de espera, reintentos y límites. Para reintentos peligrosos, prevemos protección contra la duplicación de acciones y una notificación clara al responsable.

— COSTE

Tarifas
en implementación de IA

Desarrollo e implementación. Los gastos en API, servidores y suscripciones se pagan por separado.

Composición de trabajos	Asistente IA Un canal y base de conocimientos limitada 55 000 ₽ Plazo desde 7 días	POPULAR Integración de IA Base de conocimientos, canales y conexión con CRM 110 000 ₽ Plazo desde 14 días	Agente de IA personalizado Escenarios e integraciones para su proceso desde 220 000 ₽ Plazo desde 30 días
Canales	1 mensajero o chat del sitio	Hasta 3 canales acordados	Canales y ERP según el encargo
Base de conocimientos	Hasta 100 páginas de materiales	Hasta 500 páginas de materiales	Fuentes dinámicas según la tarea
Integración con CRM	Evaluación separada	Creación de transacción según escenario	Operaciones y comprobaciones acordadas
Elección del modelo	Bajo un escenario	Según los resultados del piloto	Comparación para varios escenarios
Documentos y reconocimiento	Evaluación separada	Evaluación separada	Extracción de datos y verificación de importación
Entrega al equipo	Instrucciones	Instrucciones + 1 seminario web	Capacitación + 1 mes de soporte
Corrección de defectos	14 días	30 días	90 días

Calculamos el plazo y el alcance tras verificar los datos y la disponibilidad de la API. Definimos los criterios de aceptación, los derechos de acción y la ruta de transferencia a una persona. El período de corrección de defectos se refiere a la implementación acordada, no a una garantía de respuestas sin errores del modelo. Los nuevos escenarios y el soporte regular se cotizan por separado.

— PREGUNTAS Y RESPUESTAS

Todo lo que importa
antes de comenzar

Composición de trabajos, materiales fuente, orden de coordinación y condiciones de lanzamiento.

Hacer una pregunta

¿Puede un asistente inventar una respuesta?

Sí, el modelo lingüístico puede cometer errores, incluso al usar la base de conocimientos. Reducimos el riesgo mediante fuentes verificadas, conjuntos de prueba, limitaciones del escenario y transferencia a un empleado en ausencia de datos. Para decisiones importantes, prevemos la verificación humana.
¿Qué datos recibirá el modelo?

Antes de comenzar el trabajo, acordamos la lista de datos, fuentes y lugares permitidos de procesamiento. En la aplicación limitamos el acceso por roles y el contexto transmitido. No incluimos secretos ni accesos de servicio en las instrucciones del modelo; verificamos las condiciones de proveedores e infraestructura específicos durante el diseño.
¿Cuánto cuesta el trabajo del sistema después de la implementación?

La API de modelos, servidores, almacenamiento y suscripciones necesarias se pagan por separado. El presupuesto depende del modelo, la cantidad de solicitudes, la longitud del contexto y la carga. En el piloto mostramos el cálculo según sus ejemplos y establecemos límites. El alojamiento local también tiene un costo operativo.
¿Se puede permitir que la IA cambie datos en el CRM?

Sí, para operaciones acordadas a través de métodos de servidor con verificación de derechos y parámetros. Primero definimos las acciones permitidas, las reglas de reintento y la necesidad de confirmación. El texto libre del modelo por sí solo no otorga permisos para cambiar datos.
¿Qué se necesita para el piloto?

Descripción de un proceso, ejemplos de solicitudes o documentos, reglas actuales y la parte responsable por su parte. Para integraciones, se requiere información sobre la API y accesos de prueba. Con estos materiales acordaremos el escenario, el conjunto de comprobaciones y los criterios de aceptación.
¿Qué incluye el soporte y la corrección de defectos?

Entregamos instrucciones y eliminamos defectos de la implementación acordada en el período indicado. En el tercer paquete se incluye un mes de soporte. La adición de escenarios, la actualización regular de la base y los cambios en las API externas se discuten por separado; fijamos en los acuerdos la reacción a fallos y las condiciones de acompañamiento.