IA Empresarial Segura, Privada y Precisa
Inteligencia Artificial Aplicada con Precisión Empresarial
Nuestro objetivo es claro: aumentar tu productividad y competitividad de forma sostenible
Transformamos
Complejidad en Soluciones
En IMHOIT IA transformamos
desafíos operativos complejos en soluciones de inteligencia artificial seguras,
escalables y alineadas
con los objetivos del negocio.
Diseñamos Automatizaciones que marcan la Diferencia
No desarrollamos IA por moda ni nos limitamos a asistentes conversacionales: diseñamos automatizaciones inteligentes que optimizan procesos críticos,
mejoran la toma de decisiones y
permiten gestionar flujos de trabajo completos con eficiencia y trazabilidad.
Creamos Ventajas que Sostienen tu Crecimiento
Cada implementación parte de una comprensión profunda del entorno empresarial y busca incrementar la productividad, reducir fricciones operativas y generar ventajas competitivas sostenibles.
Qué nos Diferencia ?
IA diseñada para ejecutar, no solo responder
Automatizamos procesos complejos, integrando modelos de IA directamente en tus sistemas para ejecutar tareas que antes requerían intervención humana o múltiples herramientas aisladas
Desarrollo e integración a medida
Cada solución es personalizada y se integra con tus sistemas actuales (ERP, CRM, backend, etc.), sin fricciones ni dependencias innecesarias.
Seguridad y cumplimiento como pilares
Nuestras arquitecturas previenen filtraciones, errores críticos, “alucinaciones” de modelos o exposición de datos sensibles. Todo dentro del marco normativo que te aplica.
Sistemas RAG Empresariales: nuestra Especialidad
¿En qué consiste RAG?
La Generación Aumentada por Recuperación, conocida como RAG por sus siglas en inglés (Retrieval-Augmented Generation) , es un enfoque avanzado dentro del campo de la inteligencia artificial que busca potenciar el desempeño de los modelos de lenguaje de gran escala (LLM). Lo logra integrando sus capacidades generativas con mecanismos externos que recuperan información relevante.
A diferencia de los modelos tradicionales, que se basan únicamente en los datos con los que fueron entrenados, este enfoque permite acceder a fuentes de conocimiento actualizadas en tiempo real. Esto resuelve uno de los principales desafíos de los LLM: la desactualización, la ausencia de ciertos datos y (en cierto modo) las alucinaciones de los modelos.
En contextos empresariales, esta tecnología resulta especialmente útil, ya que permite aprovechar información almacenada en plataformas como Confluence, Jira, Google Drive, SharePoint por nombrar algunos pocos.
Al combinar el razonamiento del modelo con datos obtenidos de bases externas —como documentos, páginas web o bases de datos especializadas—, RAG permite generar respuestas más precisas, pertinentes y adaptadas al entorno específico de quien consulta.
¿ Cómo funciona ?
Una solución basada en RAG combina la capacidad de comprensión de un modelo de lenguaje con una base de conocimientos contextualizada y siempre actualizada.
En una primera etapa, los datos de la organización se transforman en vectores (representaciones numéricas del contenido) mediante un modelo de embeddings (modelo que convierte textos en formatos que una IA puede comparar y recuperar fácilmente).
Esta información se guarda en una base vectorial (un tipo especial de base de datos optimizada para búsquedas semánticas), que debe mantenerse sincronizada con las fuentes originales.
Cuando un usuario realiza una consulta, esa entrada se convierte en un prompt (instrucción que activa la generación de contenido), el cual es enriquecido con la información más relevante recuperada desde la base vectorial. El resultado es una respuesta precisa, actualizada y alineada con el conocimiento real de la empresa, sin necesidad de reentrenar el modelo base.
Comparativa visual entre diversos tipos de soluciones IA y desarrollos RAG a medida, según su complejidad, frecuencia de uso y nivel de privacidad. (Créditos exclusivos de IMHOIT)
Flujo simplificado de una arquitectura RAG tradicional, desde la consulta hasta la generación de respuestas con un LLM. (Créditos exclusivos de IMHOIT)
Casos de uso de Agentes RAG: nuestra experiencia
Aunque la RAG agentiva puede adaptarse a cualquier aplicación de RAG tradicional, las mayores demandas de computación la hacen más apropiada para situaciones que requieren consultar múltiples fuentes de datos. Las aplicaciones de RAG agentiva incluyen:
Respuestas precisas al instante
Implementamos agentes RAG que permiten acceder en tiempo real a información técnica, operativa o normativa directamente desde documentos internos, bases de conocimiento o sistemas empresariales.
CASO DE USO
Soporte interno con acceso inmediato a conocimiento corporativo
Un equipo de atención al cliente o recursos humanos puede responder de forma inmediata y precisa a consultas sobre políticas internas, beneficios, normativas o características de productos, sin necesidad de escalar cada duda a personal especializado.
La IA accede a fuentes validadas, extrae información actualizada y presenta respuestas contextualizadas, lo que reduce tiempos de respuesta y mejora la experiencia del usuario interno o externo
Atención automatizada escalable
Las consultas son gestionadas inicialmente por sistemas conversacionales inteligentes que recorren múltiples flujos, combinan información contextual y ejecutan acciones automatizadas.
Solo cuando se han agotado todas las posibilidades de resolución autónoma, los casos más complejos se derivan al personal humano correspondiente. Esto permite escalar la atención manteniendo eficiencia, trazabilidad y calidad operativa.
CASO DE USO
Automatización inteligente en la gestión de reclamos logísticos
Una empresa de transporte optimiza su servicio postventa mediante un sistema de IA que automatiza la gestión de reclamos.
El sistema valida el número de guía, consulta en tiempo real el estado del envío, analiza las posibles causas de desvío y propone soluciones ajustadas al protocolo.
Solo en caso de excepciones fuera de norma —como paquetes extraviados o incidentes aduaneros complejos— se deriva automáticamente al área de soporte humano, permitiendo escalar la operación sin comprometer la calidad del servicio.
Acceso ágil a datos críticos
Con RAG, los usuarios pueden encontrar información clave en grandes volúmenes de datos estructurados o no estructurados sin necesidad de buscar manualmente.
CASO DE USO
Acceso inteligente a documentación crítica para toma de decisiones
Un analista financiero o legal puede acceder en segundos a documentos estratégicos —como reportes financieros históricos, actas internas, normativas actualizadas o criterios de decisiones anteriores—, incluso si están en distintos formatos y repositorios.
Gracias al uso de RAG y bases vectoriales, la IA extrae solo lo relevante, preserva el contexto de uso y permite tomar decisiones con mayor respaldo documental y menor pérdida de tiempo operativo.
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