IA en el
background
Clasificación, extracción, scoring, redacción. Integrada dentro de tu proceso existente, no en una ventana de chat.
La diferencia
No toda tarea de IA necesita una conversación.
La mayoría de las veces lo correcto es un paso de IA conectado a un workflow que ya corres. El equipo nunca lo ve. Solo ve el resultado.
Tu Proceso
Paso de IA
Checkpoint Humano (opcional)
Resultado Limpio
Ejemplo
Calificación de leads entrantes
La misma forma sirve para triaje de soporte, revisión de facturas, o cualquier otro proceso de clasificar-y-actuar.
Revisión manual
Abrir cada nuevo formulario de contacto. Leer qué quieren y quiénes son.
Verificar tu ICP: industria, tamaño de empresa, geografía. ¿Este lead realmente encaja?
Buscar la empresa. ¿Contacto nuevo? ¿Lead antiguo? ¿Ya es cliente?
Calificar el encaje. Escribir una nota corta. Asignar a un rep.
Repetir por cada lead. Cada semana. Para siempre.
Workflow de IA
Encaje fuerte con ICP. Asignar a rep senior.
Industria correcta. Verificar la empresa antes de contactar.
Fuera del ICP. Auto-respuesta con link self-serve.
No hay info suficiente para calificar. Enviar email clarificador.
Cada lead calificado. Log de auditoría por decisión. Los reps siguen solo los calificados.
Análisis de elegibilidad de propuestas para subsidios energéticos alemanes
Hölzl es una consultora de ingeniería que ayuda a propietarios a reclamar subsidios del gobierno alemán para renovaciones energéticamente eficientes. Para cada proyecto, los contratistas envían un PDF con docenas de partidas, y un consultor tiene que decidir cuáles cubre el subsidio, línea por línea, contra un manual de reglas grueso (el BEG EM).
Construimos un pipeline de 6 etapas que lee el PDF, busca las reglas relevantes y clasifica cada línea con razonamiento escrito. Lo que antes tomaba 2-3 horas por propuesta ahora corre en 12 segundos, y el consultor solo revisa las que están marcadas.
Pipeline de 6 etapas · por propuesta
↓ ve cada etapa en el ejemplo en vivo abajo
1. Leer el PDF
OCR de la propuesta del contratista a texto
2. Extraer las partidas
Una fila por ítem: posición, descripción, cant, €
3. Buscar las reglas
Encontrar los pasajes relevantes en el manual + FAQ
4. Cargar contexto del proyecto
¿Qué medidas están aprobadas para este proyecto?
5. Clasificar cada línea
Elegible / requiere prueba / poco claro / no elegible, con razonamiento escrito
6. Revisión del consultor
El humano aprueba solo las líneas marcadas
Analizador de Propuestas
Entrada
Etapa 1Propuesta_47.pdf
Schreiner & Söhne GmbH
Medidas activas
Etapa 42.1 · Aislamiento de muro
Muro exterior (EWIS)
2.4 · Aislamiento de zócalo
5.1 · Asesoría energética
Resumen de salida
Etapa 5Partidas clasificadas
Etapas 2 · 3 · 5Confirmación de que se usó para trabajo de aislamiento.
¿Está la impermeabilización dentro del área aislada?
Resultados
Horas de lectura del manual, hechas en segundos.
12 sec
por propuesta, antes 2-3 horas
1,500+
partidas clasificadas en producción
96%
precisión de clasificación en el set de evaluación
100%
decisiones con razonamiento escrito + auditoría
Nuestro enfoque
Cómo lo construimos contigo.
La mayoría de los workflows de IA triunfan o fallan por dos cosas: qué tan cuidadosamente está configurado el paso de IA, y dónde tu equipo se queda en el loop. Construimos contigo hasta que sea confiable como para ponerle tu nombre.
Encontrar el trabajo que vale automatizar
Empezamos mapeando dónde tu equipo toma el mismo tipo de decisión una y otra vez: clasificar un mensaje, calificar un lead, revisar una partida, redactar la misma respuesta. Ahí es donde los workflows de IA pagan. Acordamos el proceso antes de involucrar ninguna IA.
¿Dónde vive el juicio manual?
// Entrada
line_id: UUID
description: string
qty: number
unit: string
active_measures: string[]
// Salida
ai_status: 'eligible' | 'eligible_needs_proof'
| 'unclear' | 'not_eligible'
ai_bucket: 'direct' | 'indirect' | 'planning'
| 'unrelated' | 'unknown'
ai_reasoning: string
ai_proof_note: string | null
Acordar qué entra y qué sale
Antes de que la IA haga nada, acordamos exactamente qué puede ver y exactamente qué tiene que devolver. Una lista fija de campos, una lista fija de respuestas permitidas, razonamiento escrito cada vez. Esa es la diferencia entre una IA que inventa cosas y un workflow en el que tu equipo puede confiar.
Decidir dónde queda el humano en el loop
Todo lo que apunta al cliente o es de alto riesgo tiene un paso de revisión. Acordamos los diales contigo: auto-aprobar cuando la IA está segura, mandar al humano en la zona gris, rechazar bajo un piso. Son tus números, no algo que hardcodeamos. Tu equipo los puede ajustar en cualquier momento.
Ruteo de decisiones
Auto-aprobar
confianza ≥ 0.85
Enviar a revisión humana
0.60 ≤ confianza < 0.85
Rechazar + marcar
confianza < 0.60
Precisión después de cada ronda de tuning
Todos los ajustes hechos en una tabla de configuración. Sin cambios de código.
Ajustarlo con tu equipo hasta que esté listo
Cada cambio a la IA se guarda como una versión. Cada vez que tu equipo anula una decisión, ese caso se suma al set de pruebas. La precisión sube de borrador rugoso a algo que confiarías para correr desatendido en pocas rondas, no semanas.
Las instrucciones viven en una tabla de configuración que puedes editar. Sin código, sin devs en el loop para ajustes pequeños.
Capacidades
Cuatro formas que toma el paso de IA .
Cada una sirve para un tipo distinto de trabajo repetitivo. Combínalas dentro de un mismo pipeline cuando lo amerite.
Clasificar y etiquetar
La IA lee cada ítem entrante y le pone una etiqueta, estado o puntaje. Los correctos van al lugar correcto, tu equipo solo abre los que lo necesitan.
"La piscina está verde, 3ra vez"
"¿Cómo exporto?"
"Recibí la factura, gracias"
Funciona para: tickets de soporte, leads de ventas, partidas, fotos cargadas, facturas.
Extraer datos estructurados
La IA saca los campos que te importan de PDFs, escaneos o texto desordenado y los deja en una tabla limpia que tus otras herramientas pueden usar.
Funciona para: facturas, contratos, formularios, transcripciones, capturas.
Redactar con quality gate
La IA escribe el primer borrador y luego puntúa su propio trabajo contra tus estándares. Lo que está bajo el umbral se retiene para un humano, el resto sale directo.
draft
Funciona para: descripciones de listings, respuestas de email, copy de propuestas, posts sociales.
Encadenar pasos
Varios pasos de IA corren sobre el mismo ítem, cada uno un especialista. Sus resultados se combinan en una sola decisión: enviar, revisar, o rechazar.
entrada
revisar
Funciona para: pipelines editoriales, chequeos de compliance, revisión de claims, moderación de contenido.
Cada workflow que construimos incluye
Revisión humana en ítems marcados
Colas de aprobación en Airtable, Slack, o tu herramienta.
Instrucciones editables, sin código
Tu equipo ajusta el wording en una tabla de configuración.
Log de auditoría completo en cada decisión
Quién, cuándo, qué entrada, qué razonamiento.
Umbrales ajustables
Ajusta auto-aprobación y barras de revisión cuando quieras.
Más pipelines que hemos entregado
Tres workflows. El mismo patrón.
Distintos dominios, distintas entradas, distintas salidas, pero la misma forma debajo. Elige un pipeline para ver cómo encaja el paso de IA.
Elige un pipeline
Un paso de IA, tres categorizaciones por cada mensaje entrante. Elige el ejemplo para ver cada una en acción.
Scoring de sentimiento
Lee los últimos mensajes de un cliente y puntúa cómo se está sintiendo.
"La piscina está verde de nuevo. Tercera vez este mes. ¿Qué está pasando?"
Puntaje de sentimiento
↓ tendencia a la baja
El tono empeoró en 3 mensajes durante 8 días. Sin callback registrado. Cuenta en riesgo, escalar a manager.
Requiere respuesta
Decide si el mensaje realmente necesita respuesta humana o solo un acknowledgement registrado.
"Gracias, recibí la factura. Se ve bien. Nos vemos la próxima semana."
Requiere respuesta
No
Mensaje de confirmación, sin pregunta. El bot manda un gracias-de-vuelta. Le ahorra al rep un context-switch.
Detección de urgencia
Marca riesgos de seguridad e incidentes activos para que salten la cola, incluso fuera de horario.
"URGENTE, la bomba está filtrando por todos lados, ¡la piscina se está vaciando rápido!"
Urgencia
Crítico · avisar on-call
Falla de equipo con riesgo de daño. SMS enviado al rep on-call, ticket creado en prioridad 1.
Entrada · PDF escaneado
Una cotización de contratista de 4 páginas, escaneada (no exportada). Inclinada, ruidosa, fuentes mixtas. El modelo de visión igual tiene que sacar cada fila limpiamente.
Cotizacion_0143.pdf
escaneado, 4 páginas
Salida · tabla estructurada
Cada partida parseada en una fila validada por schema, luego cruzada con la spec del proyecto para marcar cualquier desviación.
47
filas extraídas
€47,820
total parseado
1
discrepancia
Pos. 3.4 marcada · cotizada 35 lm, la spec del proyecto pide 42 lm. Enviada al consultor para clarificación antes de avanzar.
Entrada · draft de blog
"5 tendencias que marcan la categoría en 2026…"
6 agentes · scoring paralelo
cada uno puntúa 0–100Cada draft se puntúa en seis ejes independientes antes de que alguien lo vea. Cada agente es un especialista con su propio prompt y rúbrica.
Hechos
82
3 claims verificadas
Social
76
hook fuerte
Viralidad
68
bajo objetivo
Marca
95
en voz
SEO
71
3 keywords cumplidas
Audiencia
78
resuena
Ruteo
Auto-aprobar
todos ≥ 75
Revisión humana
Viralidad 68 · 60–74
Rechazar
cualquiera < 60
Misma forma, cada vez
Contrato de entrada → paso de IA → salida estructurada → checkpoint. El patrón se repite en todos los dominios.
Listo para producción
Lógica de retry, fallbacks, rate limiting, sets de evaluación. Cada pipeline se construye para correr desatendido.
Ajustable por tu equipo
Umbrales, prompts, pesos de rúbrica, todo editable en una tabla de configuración. Sin cambio de código para retunear.
¿Es para ti?
Tres señales de que un workflow de IA va a pagar.
Un check rápido. Si dos de estas tres te describen, el workflow se gana lo suyo.
Alguien toma la misma decisión una y otra vez
Clasificar un mensaje. Calificar un lead. Revisar una partida. Redactar el mismo tipo de respuesta. Misma forma de decisión, mismas reglas gruesas cada vez.
A ese volumen el workflow paga en semanas, no en trimestres.
Los datos ya viven en herramientas que podemos leer
Si tus entradas ya están en tu CRM, tu inbox, Airtable o storage en la nube, conectamos el paso de IA a lo que ya usas. Sin plataforma nueva que tu equipo tenga que aprender.
Nos conectamos a
Si los datos solo viven en la cabeza de alguien, primero habría que recopilarlos. Eso es otro proyecto.
Un humano puede atrapar los edge cases raros
La IA no tiene que ser perfecta. Tiene que estar segura cuando acierta, y marcar cuando no. Todo lo de alto riesgo pasa por un paso de revisión antes de salir.
La IA maneja el 80% que tu equipo decidiría igual cada vez. Los humanos se enfocan en el 20% que sí necesita juicio.
Si dos de esas tres suenan a ti, deberíamos hablar.
Llamada de 30 minutos. Elegimos el punto de mayor leverage y cotizamos precio fijo.
¿Necesitas autonomía y conversación en vez de procesamiento en background? Mira Agentes de IA.
¿Listo para construir
tu workflow?
Llamada de 30 minutos. Vemos dónde vive el juicio repetitivo, elegimos el punto de mayor leverage y cotizamos precio fijo.
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