IA aplicada: sistemas RAG y agentes en República Dominicana
Construimos sistemas de IA generativa que responden con la información de tu organización (RAG) y agentes que ejecutan tareas dentro de tus procesos. Para empresas e instituciones de RD y LATAM que necesitan resultados medibles, no un chatbot aislado.
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La mayoría de los pilotos de IA se quedan en una demo: responden bien a las preguntas preparadas y fallan con las reales. Lo que marca la diferencia en producción es la calidad de los datos, la forma de recuperar la información, los controles de acceso y una evaluación continua de las respuestas.
Un sistema RAG (generación aumentada por recuperación) busca primero en tus documentos y bases de datos y luego redacta la respuesta citando las fuentes. Un agente va un paso más allá: consulta sistemas, completa formularios o abre tickets siguiendo reglas que tú defines, con aprobación humana donde haga falta.
Problemas que resolvemos
- Equipos que pierden horas buscando información en manuales, normativas, contratos o expedientes.
- Atención al cliente o mesa de ayuda saturada con preguntas repetitivas.
- Procesamiento manual de documentos: extracción de datos de facturas, solicitudes o formularios.
- Pilotos de IA que funcionan en demo pero no son confiables con preguntas reales.
- Dudas sobre dónde se procesan los datos y quién puede ver qué información.
- Falta de métricas para saber si la IA está respondiendo bien.
Enfoque y metodología
- Caso de uso y datos. Elegimos un caso con impacto medible, revisamos las fuentes de información disponibles y definimos qué es una buena respuesta.
- Prototipo evaluado. Construimos un prototipo con un conjunto de preguntas reales y medimos precisión, cobertura y respuestas incorrectas antes de seguir.
- Seguridad y gobierno. Controles de acceso por usuario, filtrado de datos personales, registro de consultas y elección del modelo y la región de procesamiento.
- Integración. Conectamos el sistema a tus canales (web, WhatsApp, Teams) y aplicaciones internas, con flujos de aprobación humana para acciones sensibles.
- Operación y mejora. Monitoreo de calidad y costo por consulta, y ciclos de mejora con los usuarios.
Entregables
- Documento de caso de uso con métricas de éxito acordadas.
- Pipeline de ingesta y preparación de documentos, versionado.
- Sistema RAG o agente desplegado en tu nube, con interfaz o API.
- Conjunto de evaluación con preguntas reales y reporte de resultados.
- Controles de seguridad, bitácoras y política de uso de la IA.
- Tablero de uso, calidad y costo por consulta.
Plazos típicos
| Alcance | Plazo orientativo |
|---|---|
| Prototipo evaluado de un caso de uso | 3–6 semanas |
| Sistema RAG en producción para un área | 6–12 semanas |
| Agente integrado con sistemas internos | 8–16 semanas |
| Programa de IA con varios casos de uso | Por fases trimestrales |
Stack relevante
- Python
- FastAPI
- LangChain
- LlamaIndex
- Azure OpenAI
- Amazon Bedrock
- Modelos open source
- pgvector / bases vectoriales
- Redis
Casos de uso frecuentes
- Asistente interno que responde sobre políticas, procedimientos y normativa con cita de la fuente.
- Extracción automática de datos de documentos (facturas, solicitudes, expedientes) hacia tus sistemas.
- Agente de primer nivel para mesa de ayuda que resuelve consultas y escala las complejas.
- Búsqueda semántica sobre contratos o expedientes para áreas legales y de cumplimiento.
Datos personales y Ley 172-13
Cuando el sistema trata datos personales diseñamos con minimización de datos, anonimización donde es posible, control de acceso por rol y elección de la región donde se procesa la información. Documentamos el tratamiento para que tu oficial de cumplimiento pueda revisarlo.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto cuesta implementar un sistema RAG?
Depende del volumen de documentos, el número de fuentes a integrar, los requisitos de seguridad y si se necesita una interfaz propia. Un prototipo evaluado de un caso de uso es la forma más acotada de empezar. {{TODO: rango orientativo de inversión}}. Además del desarrollo hay un costo mensual de uso del modelo y la infraestructura, que estimamos en el diagnóstico.
¿Nuestros datos se usan para entrenar modelos de terceros?
No. Usamos servicios empresariales (como Azure OpenAI o Amazon Bedrock) cuyos términos excluyen el uso de tus datos para entrenamiento, o modelos open source alojados en tu propia nube cuando se requiere más control.
¿Qué pasa si la IA responde algo incorrecto?
Lo reducimos con buena recuperación de información, respuestas con cita de la fuente, instrucciones para decir «no lo sé» cuando no hay evidencia y evaluación continua. Para acciones sensibles, el agente propone y una persona aprueba.
¿Funciona en español con documentos locales?
Sí. Los modelos actuales trabajan bien en español, y ajustamos la preparación de documentos a formatos habituales en RD como normativas, resoluciones y formularios institucionales.
¿Necesitamos tener los datos ordenados antes de empezar?
No necesariamente. Parte del trabajo es identificar qué fuentes son confiables y prepararlas. Si los datos no alcanzan para el caso de uso, te lo decimos en el prototipo, antes de una inversión mayor.
¿Hablamos de tu proyecto?
Respondemos en 24 h hábiles · Firmamos NDA antes de cualquier análisis.