Agentes conversacionales en los canales que tus clientes ya usan, extracción de documentos y automatización entre sistemas que nunca se diseñaron para hablarse.
Una demo de IA es fácil de construir y difícil de merecer confianza. La distancia entre un prototipo convincente y algo que puedas dejar desatendido con tus clientes está hecha de las partes ingratas: qué pasa cuando la confianza es baja, qué pasa cuando el modelo se equivoca, cuánto cuesta cada conversación y cómo te enterarías siquiera de que la calidad ha bajado.
Por eso cada desarrollo se entrega con un banco de evaluación, un comportamiento de reserva definido y una vía de traspaso a un humano. Si la calidad no se puede medir, no se puede mantener, y un agente que nadie mide es un riesgo apuntando a tus clientes.
Este es trabajo que operamos, no solo que entregamos. Mesa ejecuta un agente de reservas desatendido en WhatsApp y Kitchen Stocker ejecuta un pipeline de OCR sobre el papeleo de proveedores, los dos en producción y los dos nuestros.
Agentes que completan una tarea real de principio a fin —reservar, cualificar, responder— en WhatsApp o chat web, con acceso a las herramientas de los sistemas que tienen las respuestas.
Leer másFacturas, albaranes y formularios convertidos en registros que puedes conciliar, con puntuación de confianza y una cola de revisión para aquellos de los que el pipeline no está seguro.
Leer másMover datos y disparar trabajo entre herramientas sin integración nativa, con reintentos, idempotencia y alertas cuando un paso falla.
Leer másDiseño de modelo, prompts y herramientas, más el conjunto de evaluación que te dice si un cambio mejoró las cosas o rompió algo en silencio.
Leer másUn conserje con IA que gestiona las reservas de restaurantes por WhatsApp, sin intervención humana, 24/7.
Leer el casoRecibirás una especificación escrita con el alcance, la arquitectura y los criterios de aceptación antes de que ninguna de las dos partes se comprometa. Si no somos el estudio adecuado para el trabajo, te lo diremos.
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