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Inteligencia artificial

Inteligencia artificial aplicada al negocio

La IA solo tiene sentido cuando se apoya en datos ordenados y resuelve una tarea concreta. Empezamos por identificar cuál, no por elegir el modelo.

Visualización de un sistema de inteligencia artificial conectado a la infraestructura de datos de una empresa

Qué es

Aplicar inteligencia artificial en una empresa significa delegar en un sistema tareas que hasta ahora exigían criterio humano repetido: leer un documento y extraer sus datos, clasificar una solicitud, redactar un borrador, anticipar una demanda o responder preguntas sobre documentación interna.

Para quién

Empresas con volumen de información repetitiva y procesos donde el cuello de botella es el tiempo de una persona leyendo, buscando o clasificando.

Qué problema resuelve

  • Horas dedicadas a leer, transcribir y clasificar documentos que llegan siempre en el mismo formato.
  • Conocimiento interno disperso en carpetas que nadie encuentra cuando hace falta.
  • Respuestas a clientes que se repiten y consumen tiempo del equipo.
  • Decisiones basadas en intuición porque el histórico no está explotado.

Qué puede hacer Telfo

Alcance del servicio

Asistentes sobre documentación propia
Sistemas que responden usando exclusivamente la documentación de la empresa, con trazabilidad de la fuente.
Tratamiento documental
Extracción de datos de facturas, albaranes, contratos o formularios y volcado directo al sistema de gestión.
Clasificación y enrutado
Categorización automática de solicitudes, incidencias o correos y asignación al equipo correcto.
Previsión sobre datos históricos
Modelos de demanda, consumo o carga de trabajo construidos sobre el histórico real de la empresa.
Integración en el flujo de trabajo
La IA se incorpora donde ya trabaja el equipo, no en una herramienta aparte.

Cómo lo hacemos

Primero comprobamos que existe el dato y que está en condiciones de usarse. Después definimos un caso de uso acotado, lo construimos, lo medimos contra el proceso actual y solo entonces lo ampliamos. Un proyecto de IA sin métrica de comparación no es un proyecto, es una demostración.

Con qué se integra

Gestor documentalERPCRMCorreo corporativoAlmacenamiento en la nubeBases de datos internasHerramientas de ticketingCanales de atención

Tecnologías que podemos utilizar

Modelos de lenguajeRAG / búsqueda semánticaBases de datos vectorialesOCRVisión por computadorPipelines de datosAPIs de proveedores de IA

Implantación

Cómo se implanta

El mismo orden de trabajo en todos los proyectos, ajustando la profundidad de cada fase al alcance.

FASE 01

Entender

Levantamos procesos reales, sistemas en uso y puntos de fricción. Antes de proponer tecnología hay que saber cómo trabaja la empresa hoy.

FASE 02

Diseñar

Definimos la arquitectura objetivo y el plan por fases: qué se construye, qué se integra, qué se retira y en qué orden.

FASE 03

Construir

Desarrollo e integración por incrementos utilizables, con entornos de prueba y validación del equipo que va a usarlo.

FASE 04

Implantar y evolucionar

Migración, formación, puesta en producción y acompañamiento. Después, mantenimiento y evolución con el sistema ya en marcha.

Preguntas frecuentes

Dudas habituales

Depende de la arquitectura elegida y es una decisión que se toma al principio del proyecto, no al final. Existen despliegues en los que el dato no abandona la infraestructura de la empresa; lo valoramos según el tipo de información y los requisitos legales aplicables.

En ese caso el primer trabajo es ordenar el dato. Es habitual y forma parte del proyecto: sin una base de datos fiable, cualquier modelo devuelve resultados poco útiles.

Se define de antemano una métrica comparable con el proceso actual: tiempo por documento, porcentaje de aciertos, volumen tratado sin intervención. Si no mejora, se ajusta o se descarta.

Menos de lo que la gente espera si el caso está bien acotado, y bastante más si no lo está. Por eso el primer proyecto es siempre pequeño: una tarea concreta, con un volumen que justifique el esfuerzo y una métrica para comparar. Si esa primera pieza no devuelve lo que cuesta, se para. Ampliar viene después, y ya con datos.

En los proyectos que hacemos, no. Lo que se sustituye son tareas: leer y teclear documentos, clasificar correos, buscar en carpetas. La persona sigue, pero dedicada a lo que exige criterio. Dicho esto, si alguien de tu equipo dedica la jornada completa a una única tarea mecánica, esa conversación conviene tenerla antes de empezar y no después.

Siguiente paso

Cuéntanos qué necesitas resolver

Da igual si es una necesidad concreta o un proyecto completo todavía sin definir. La primera conversación sirve para entender el problema y decir con franqueza qué haríamos y qué no.