IA aplicada a productos digitales

Partir de un problema de negocio, no de un modelo

PartITech diseña e integra funcionalidades de inteligencia artificial en aplicaciones web y de negocio. Nuestro papel consiste en identificar usos pertinentes, organizar los datos, elegir una arquitectura y medir la calidad antes de la producción.

La IA generativa puede acelerar la búsqueda, el resumen, la clasificación o la asistencia. Sigue siendo probabilística: sus resultados deben evaluarse, trazarse y controlarse según el nivel de riesgo del servicio.

Valor: Un resultado de negocio y criterios de éxito explícitos
Control: Datos, accesos y resultados controlados
Medición: Conjuntos de pruebas antes y después del lanzamiento

Usos específicos

Dónde puede crear la IA un valor verificable

Seleccionamos un uso cuando es posible definir el beneficio esperado, los datos disponibles y el nivel de control.

Búsqueda y conocimiento

RAG, búsqueda semántica y respuestas con fuentes en documentación, catálogos o bases de conocimiento.

Documentos y contenidos

Extracción, clasificación, resumen, correspondencia y preparación de contenidos con validación humana cuando sea necesaria.

Asistentes de negocio

Ayuda contextual integrada en las herramientas existentes, con permisos, historial y límites de acción explícitos.

Automatización controlada

Calificación, enrutamiento o enriquecimiento de flujos, con umbrales de confianza y tratamiento manual.

Una arquitectura adaptada a las restricciones

API, cloud privado o infraestructura controlada

La elección no depende solo del rendimiento de un modelo. Tiene en cuenta la sensibilidad de los datos, la latencia, los volúmenes, los costes, los contratos, la reversibilidad y las competencias de operación.

Definir un proyecto de IA

Servicios mediante API

Inicio rápido y servicios gestionados, analizando transferencias, conservación y dependencia del proveedor.

Despliegue privado

Mayor control de datos y operaciones, a cambio de una mayor responsabilidad técnica.

Arquitectura híbrida

Distribución de tratamientos según la sensibilidad, el rendimiento esperado y el coste aceptable.

Más allá del prototipo

Condiciones para una IA operable

Datos y permisos

Fuentes identificadas, calidad controlada, permisos propagados y política de conservación definida.

Seguridad

Protección de entradas, secretos y herramientas; prevención de fugas, inyecciones y acciones no autorizadas.

Evaluación

Casos de referencia, calidad, citas, rechazos, latencia y coste supervisados a lo largo del tiempo.

Supervisión humana

Validación, recurso y registro adaptados a las posibles consecuencias de un error.

Operación

Observabilidad, presupuestos, versiones de prompts y modelos, estrategia de respaldo y gestión de incidentes.

Adopción

Interfaz comprensible, límites anunciados, formación y comentarios de usuarios integrados en la mejora.

Tres puntos de entrada

Explorar, definir e industrializar

Proyecto

Inteligencia artificial útil, controlada y medible