IA aplicada al negocio, funcionando en producción.
Diagnóstico, estrategia e implementación de IA generativa y predictiva para atención al cliente, ventas, operaciones, finanzas y supply chain, con gobernanza LGPD desde la definición del alcance.
El error más común es empezar por el modelo. Nosotros empezamos por el problema: los flujos en los que el tiempo humano es más caro y repetitivo, con calidad, costo y tiempo de respuesta medidos antes de llegar a producción.
Del dato interno a la acción en el proceso
Cuatro capas, datos, aplicación, agentes y evaluación, con la gobernanza dentro de la arquitectura y no como un anexo.
- ERPPedidos, fiscal e inventario
- E-commerceCatálogo, reseñas y cambios
- CRM y BIClientes e indicadores
- Data warehouseSnowflake o BigQuery
- Base vectorialPinecone o pgvector
- Modelo + RAGContexto del dato interno
- AgentesLlaman a APIs y herramientas
- GuardrailsPII, inyección y límites
- EvaluaciónLLM-as-judge y telemetría
- Revisión humanaCasos de baja confianza
- Acción en el procesoAtención y back-office
Arquitectura de referencia. Los modelos, las bases vectoriales y la orquestación cambian según el stack y las reglas de datos de cada empresa.
Dónde la IA ya resuelve problemas reales
Casos de uso elegidos por el volumen y el retorno de cada flujo, no por la novedad de la tecnología.
E-commerce y atención al cliente
Catálogo, atención y posventa con IA integrada a la plataforma, y el humano entrando donde marca la diferencia.
- Descripción, título SEO, texto alternativo y traducción al inglés y al español a partir de la ficha técnica.
- Asistentes conversacionales integrados con VTEX, Salesforce o Shopify, con derivación a un humano.
- Clasificación de reseñas y devoluciones en categorías accionables.
- Triaje de tickets con enrutamiento automático.
Supply chain y logística
Previsión, planificación de rutas y verificación documental sobre el dato operativo.
- Previsión de roturas de stock por SKU, canal y región, con clima, eventos y calendario promocional.
- Previsión de demanda para inventario y compras.
- Planificación inteligente de rutas en el TMS de NexLog OS.
- Verificación de facturas (nota fiscal), BL y packing list con extracción estructurada.
Back-office y finanzas
Documentos, conciliaciones y controles que hoy consumen horas de analistas.
- Análisis de contratos por lotes, con cláusulas clave, riesgos y plazos.
- Conciliación entre ERP y banco, con las discrepancias señaladas por la IA.
- Detección de fraudes en tiempo real, con ciclo de retroalimentación.
- Informes ejecutivos generados a partir de CSV, SQL o BI.
Ventas, marketing y personas
Prospección, propuestas y selección con más contexto y menos trabajo manual.
- Lead scoring enriquecido con datos públicos.
- E-mails y propuestas personalizados a escala.
- Monitoreo de precios, reseñas y noticias del mercado.
- Selección de candidatos con matching por IA.
Qué modelo para cada tarea
Somos agnósticos de modelo. La elección depende de la tarea, el volumen, la latencia y las reglas de datos, y es común combinar más de uno en el mismo proceso.
¿En qué etapa está la IA en tu empresa?
Cuatro etapas, del uso puntual a la IA integrada en los procesos. El diagnóstico muestra dónde está la operación y cuál es el próximo flujo que conviene abordar.
Exploración
Uso puntual de un chat genérico, sin proceso ni dato interno.
- Mapear de tres a cinco flujos donde el tiempo humano es más caro y repetitivo.
- Elegir un flujo de alto volumen y retorno claro.
- Medir la línea base humana antes de cualquier prototipo.
Piloto
Un prototipo prometedor, pero fuera del proceso y sin métricas.
- Comparar la calidad con la línea base humana.
- Medir el costo por tarea y el tiempo de respuesta.
- Agotar el prompt y el RAG antes de pensar en fine-tuning.
Producción
Un flujo funcionando de punta a punta, del dato en bruto a la acción.
- Guardrails, telemetría y ciclo de retroalimentación.
- Revisión humana en los casos de baja confianza.
- Registro de cada prompt y respuesta, con enmascaramiento de datos personales.
Escala
IA integrada en varios procesos, con gobernanza continua.
- Agentes conectados a APIs y sistemas internos.
- Evaluación continua con LLM-as-judge y revisión humana.
- Modelos combinados por tarea, costo y reglas de datos.
Cuatro pasos para implementar IA en tu empresa
- 1
Diagnóstico
En unas dos semanas, mapeamos procesos, oportunidades y madurez en IA.
- 2
Estrategia
Roadmap priorizado por el retorno esperado, con KPIs y la arquitectura de la solución.
- 3
Implementación
Despliegue iterativo en sprints, con integraciones y capacitación del equipo, por lo general en 8 a 12 semanas.
- 4
Optimización
Monitoreo de métricas, refinamiento de los modelos y expansión a nuevos casos de uso.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto tiempo toma implementar IA en mi empresa?
Depende de la complejidad del proyecto. El diagnóstico inicial, de unas dos semanas, define el roadmap y el plazo exacto; los proyectos completos suelen llevar de tres a seis meses.
¿Cuál es la inversión mínima para comenzar?
La inversión depende del alcance, definido en el diagnóstico y priorizado por el retorno de cada caso de uso. Recomendamos empezar por un único flujo de alto volumen, entregado de punta a punta, que se convierte en el argumento para los siguientes.
¿La IA va a reemplazar a mis empleados?
No. El enfoque es de ampliación, no de sustitución: la IA asume las tareas repetitivas para que el equipo se concentre en el trabajo estratégico, de mayor valor.
¿Cómo garantizan la seguridad de los datos?
Con cifrado en tránsito y en reposo, cumplimiento de la LGPD, logs de todas las operaciones de IA y auditorías periódicas. Ningún dato del cliente se usa para entrenar modelos externos sin consentimiento explícito.
¿Qué integraciones soportan?
SAP, Salesforce, VTEX, ERPs y CRMs, APIs REST y GraphQL, bases de datos SQL y NoSQL, servicios en la nube (AWS, Azure y Google Cloud) y las principales herramientas de BI.
Guía de IA generativa y aplicada para empresas
Cómo empezar, qué modelo usar, dónde aplicarla y cómo gobernarla, tal como la implementa CCX.
Por qué tantos proyectos de IA no pasan del piloto
El error más común es elegir el modelo antes que el problema. El resultado es un piloto interesante, sin retorno y sin lugar en el proceso. CCX invierte el orden: mapeamos de tres a cinco flujos en los que el tiempo humano es más caro y repetitivo, como atención al cliente, análisis de documentos, conciliación, revisión de contratos y triaje de tickets.
Para cada flujo, armamos un prototipo con la menor infraestructura posible y medimos tres cosas: calidad frente a la línea base humana, costo por tarea y tiempo de respuesta. Solo lo que cumple los tres criterios llega a producción, con guardrails, telemetría y ciclo de retroalimentación. Así se evitan la IA que solo genera informes vistosos y el fine-tuning prematuro, antes de agotar el RAG y la ingeniería de prompts y de contexto.
OpenAI, Anthropic, Google o modelos abiertos
OpenAI destaca en razonamiento complejo y en agentes con uso intensivo de herramientas. Anthropic, en contexto largo, análisis documental denso y razonamiento jurídico y técnico. Gemini, de Google, en multimodalidad e integración con Google Cloud. Los modelos abiertos, como Llama, Qwen y Mistral, atienden requisitos de datos on-premise, latencia muy baja o volumen masivo con costo controlado.
En la práctica, el stack suele ser híbrido: un modelo para análisis textual pesado, otro para agentes de integración, uno rápido para clasificación de alto volumen y uno abierto, alojado en la propia red, para los datos que no pueden salir de ella.
Casos de uso en e-commerce, supply chain y back-office
En el e-commerce, la IA enriquece el catálogo a partir de la ficha técnica, clasifica reseñas y devoluciones y atiende al cliente integrada a la plataforma, con derivación a un humano cuando hace falta. En la supply chain, prevé roturas de stock por SKU, canal y región, planifica rutas en el TMS y verifica documentos como la factura (nota fiscal), el BL y el packing list.
En el back-office, analiza contratos por lotes, concilia ERP y banco y hace el triaje de tickets. En ventas y marketing, enriquece el lead scoring, personaliza e-mails y propuestas y monitorea el mercado.
Arquitectura de referencia: RAG, agentes, evaluación y gobernanza
Son cuatro capas: datos (ERP, e-commerce, CRM y BI en un warehouse, con una base vectorial), aplicación (modelo con RAG sobre el dato interno y prompts versionados en Git), agentes (cuando el modelo necesita llamar a APIs y herramientas) y evaluación (LLM-as-judge, revisión humana y telemetría).
La gobernanza forma parte de la arquitectura: registro de cada prompt y respuesta con enmascaramiento de datos personales, revisión humana en los casos de baja confianza, kill switches y límites de uso, registro de auditoría inmutable y LGPD con el DPO involucrado desde la definición del alcance. En seguridad, protección contra prompt injection, fuga de datos y jailbreak, según el OWASP Top 10 para LLMs y el NIST AI RMF.
Cómo empezar sin quemar presupuesto
Empieza en pequeño, pero completo: un flujo de alto volumen y retorno claro, entregado de punta a punta, del dato en bruto a la acción automatizada. Un piloto con resultados medidos se convierte en el argumento para los siguientes proyectos; un programa amplio de estrategia sin entregas concretas pierde patrocinio en el primer ajuste de presupuesto.
El piloto típico, de 8 a 12 semanas, cubre discovery, prototipo en producción, evaluación y handover, con un squad compacto: ingeniero sénior de IA, ingeniero de datos, product lead y DPO consultivo.
Habla con un especialista en IA.
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