AI Products · Owned systems · Vokira
Sistemas propios construidos en torno a una decisión real — más Vokira Web, el producto distribuido por TMM que convierte una conversación en un brief gobernable. Sin software genérico, sin promesas no confirmadas. Partimos de tu problema, no de la herramienta.
Tienes una web, lanzas campañas, posees los datos — y aun así el trabajo sigue siendo manual y disperso. ¿Reconoces al menos uno de estos síntomas?
Para quién es: empresas y marcas que ya tienen medios, datos y relación con el cliente y quieren convertir un proceso en un producto — con un sistema propio construido en torno a una decisión, o con Vokira Web listo para entrar en funcionamiento. En Italia y Milán, en Suiza, en toda la Unión Europea y en el resto del mundo. Tanto si partes de una idea como si ya tienes un flujo de trabajo que hacer repetible.
Un producto de IA no es "comprar software" — es construir una herramienta en torno a una decisión que se repite. La tecnología llega después del método, los datos y la responsabilidad. Traducido a imágenes cotidianas:
El software de estantería es una chaqueta de talla única: entras en ella, pero no te viste. Un producto a medida nace de un problema preciso — orientar a un cliente, leer documentos, recoger un brief, preparar un informe — y toma la forma de ese trabajo. La tecnología es el último paso, no el primero.
Vokira es un producto por derecho propio, distribuido por TMM, no TMM en sí. Es una interfaz que convierte una conversación en un brief gobernable: recoge la solicitud, recurre a la base de conocimiento, entiende la necesidad real y pasa el testigo al equipo. Piénsalo como un front office despierto que ordena lo que llega, en vez de dejarte reescribirlo a mano.
Una base de conocimiento es una biblioteca ordenada de lo que sabes: documentos, políticas, respuestas, reglas. El RAG es el bibliotecario que, antes de responder, va a buscar el libro correcto en vez de hablar de memoria. Así la herramienta responde sobre lo que tú decidiste, no sobre lo que imagina.
Un agente tiene un rol, unos límites y una salida. Sabe qué puede hacer, sabe cuándo detenerse y sabe cuándo pasar la mano a una persona (el handoff humano). Es la diferencia entre un colaborador con una descripción de funciones y un megáfono que dice cualquier cosa.
Un módulo de voz que solo llama de vuelta cuando el usuario lo pide (opt-in), con un guion sobrio, el consentimiento registrado y el escalado a una persona. No un call center que persigue: una rellamada solicitada, trazable y respetuosa.
Leer contratos, procedimientos y documentos como un sistema de revisión, no como un montón de archivos. El registro de auditoría es el log que dice quién hizo qué, cuándo y sobre qué versión — la diferencia entre "confía en nosotros" y "podemos demostrarlo".
El valor no está en tener la IA — está en gobernarla dentro de un proceso medible.
System · Product architecture
Una sola dirección para definir el rol del agente, conectar la base de conocimiento, fijar límites y consentimiento y medir el uso real. Tú decides las reglas antes de que la herramienta llegue jamás a tus clientes.
Partimos de la decisión que hay que cambiar, no de la herramienta. Mapeamos audiencia, proceso, datos disponibles y responsabilidades. Ningún precio antes de haberlo entendido: sin el problema, cualquier cifra es un número al azar.
Verificamos qué fuentes, reglas y señales pueden alimentar el sistema, y en qué estado están. Eliminamos redundancias con las herramientas que ya tienes en vez de superponer otras nuevas — así no pagas dos veces por funciones que se solapan.
Construimos la interfaz mínima, el flujo, las salidas y los límites a validar. Un prototipo sirve para ver el valor pronto, no para impresionar: mejor descubrir lo que no funciona en una pantalla que en una factura.
Definimos privacidad, consentimiento, roles, registro, escalado humano y contenidos no admitidos. La herramienta se hace pública solo dentro de un perímetro claro: dónde sí, dónde no, quién responde cuando hace falta una persona.
Conectamos CRM, email, webhooks, CMS, archivos y sistemas internos, sin claves en el frontend. El producto entra en tu flujo existente en vez de crear uno paralelo que vigilar aparte.
Añadimos métricas de uso y de calidad, recogemos feedback, optimizamos y mantenemos. Un producto vive: sin medición no puedes decir si es un activo que trabaja o un coste que duerme.
Problema: cada solicitud llegaba desordenada y alguien la reescribía a mano. Método: Vokira Web como front office, base de conocimiento conectada, síntesis y handoff al equipo. Resultado: solicitudes ya cualificadas y legibles, menos tiempo perdido traduciéndolas.
Problema: documentos y políticas ricos, nunca consultados de verdad. Método: un producto de conocimiento consultable con RAG, reglas de respuesta y fuentes trazadas. Resultado: una base de conocimiento usable, que responde sobre lo que tú decidiste.
Problema: contratos y procedimientos repartidos entre archivos, revisiones y seguimientos. Método: una línea de document workflow intelligence con roles, estados, límites y registro de auditoría. Resultado: menos fricción, responsabilidad trazable en cada versión.
Problema: llamadas no solicitadas, percibidas como invasivas. Método: asesor de voz/llamada en opt-in, guion sobrio, consentimiento registrado y escalado humano. Resultado: rellamadas solo cuando el usuario las pide, trazables y respetuosas.
Problema: licencias para software que casi hacía el trabajo. Método: un producto a medida sobre el caso de uso real, integrado en el flujo existente. Resultado: una herramienta que hace todo el trabajo, sin funciones pagadas y nunca usadas.
Problema: herramientas adoptadas sin saber si se usaban ni cómo. Método: métricas de uso y calidad, feedback e iteración evolutiva. Resultado: una lectura honesta de lo que funciona, para decidir dónde invertir después.
Con un producto de IA, la pregunta real no es "quién tiene la IA" — es de quién queda el sistema al final. La diferencia entre construir algo que es tuyo y alquilar el acceso a algo que sigue siendo de otro es aquí estructural, no una cuestión de estilo.
Modelo, datos, código, PI y base de conocimiento quedan del cliente, sobre estándares portables y con tracing abierto: el derecho a salir está escrito, no prometido. Es lo opuesto a una plataforma de grupo, una app-store de agentes o un servicio gestionado AI-native, donde el agente, los datos acumulados y la lógica quedan del proveedor y tú alquilas el acceso. Cambias de socio y te llevas el sistema.
Las plataformas propietarias y las bibliotecas de experimentos compartidas mejoran al proveedor con cada cliente que sirven: su ventaja crece, la tuya no. Con nosotros, cada iteración hace tu producto más capaz, dentro de tu perímetro. No hay una "inteligencia colectiva" que alimentas gratis y no te puedes llevar.
Sin cadencia de consultoría — discovery, design, build, test, handover — donde cada cambio de requisito se convierte en un nuevo presupuesto y los nombres senior del pitch no son quienes entregan. Un solo equipo senior responsable de extremo a extremo, sin juniorización y sin handoffs interminables. Y ningún medio propio, ningún arbitraje, ningún activo de datos que monetizar: ningún conflicto de interés incorporado en el producto.
Vokira es un producto por derecho propio, distribuido por TMM, ya operativo: una capa AI-native que convierte una conversación en un brief gobernable. No es un porcentaje de ingresos "AI-powered" en una nota de prensa, es un sistema que trabaja. La prueba de que sabemos llevar la IA a producción — con evaluaciones antes del lanzamiento, guardrails anti prompt-injection, retrieval con fuentes trazadas y un registro de auditoría — la mostramos, no la declaramos.
Compras la IA para tenerla; la gobiernas para hacerla tuya. Solo la segunda sigue siendo un activo cuando cambias de proveedor.
A veces un producto de IA a medida tiene que tocar el mundo del adtech, los datos y el programmatic — un agente que recurre a señales de audiencia, una capa de medición, un producto que orquesta creatividad y medios de forma data-driven. En esos casos TMM activa profundidad especialista bajo demanda, manteniéndose como el único interlocutor senior responsable.
Cuando el brief exige ejecución programmatic, datos e identity, investigación, omnicanal avanzado o media bartering, TMM activa la capa especialista Adtelier bajo su propia dirección. El cliente sigue hablando con un solo equipo senior responsable: la profundidad vertical llega cuando el problema la necesita, no vendida de antemano. Es la escala especialista de los grandes sin su modelo por capas.
Adtelier es una competencia activada bajo demanda, no una plataforma propietaria ni un activo de datos que monetizar. Por eso el cliente sigue poseyendo el sistema, los datos y la PI: sin lock-in de plataforma, sin conflicto de interés de principal-media o de arbitraje que pesa sobre las grandes redes. El especialista trabaja dentro de tu perímetro confirmado, bajo las mismas reglas de gobernanza y transparencia que el resto del producto — no dentro del suyo.
¿Vokira es un producto de TMM o es TMM en sí?
Vokira es un producto por derecho propio, distribuido por TMM, no la agencia. TMM se ocupa de su distribución y de la integración en tu contexto — base de conocimiento, límites, consentimiento, handoff — pero Vokira sigue siendo una plataforma independiente. Lo decimos con claridad porque la distinción importa: elige el producto por lo que hace, no por quien te lo trae.
¿Cuándo tiene sentido un producto a medida en vez de software listo para usar?
Cuando el software de estantería te obliga a doblar el proceso a la herramienta en vez de al revés, y cuando el trabajo que quieres automatizar es una decisión que se repite. Si una web o una campaña basta, no construimos nada: la herramienta a medida solo tiene sentido cuando el valor de hacerla tuya supera el coste de mantenerla.
¿Qué es una base de conocimiento con RAG, en términos sencillos?
Es una biblioteca ordenada de lo que sabes — documentos, políticas, respuestas — con un bibliotecario (el RAG) que va a buscar la fuente correcta antes de responder en vez de hablar de memoria. Funciona bien solo si la base está cuidada: contenido obsoleto o contradictorio da respuestas obsoletas o contradictorias. El cuidado del conocimiento va antes que el modelo.
¿Cómo gestionáis la voz y las llamadas sin ser invasivos?
Solo en opt-in: el módulo de voz llama de vuelta cuando el usuario lo pide, con un guion sobrio, el consentimiento registrado y el escalado a una persona cuando hace falta. No es un call center que persigue, es una rellamada solicitada y trazable. El cumplimiento de privacidad y el consentimiento no son un añadido: forman parte del diseño desde el principio.
¿Mis datos e integraciones quedan a salvo?
Sí: las conexiones a CRM, email, webhooks, CMS y archivos pasan por una capa de integración, sin claves expuestas en el frontend, y con roles, registro y contenidos no admitidos definidos antes de la publicación. Describimos públicamente solo lo que está dentro de un perímetro confirmado: ninguna disponibilidad, asociación o integración afirmada sin confirmación operativa.
¿Cómo medís si el producto funciona de verdad?
Con métricas de uso y de calidad decididas juntos: quién lo usa, sobre qué, con qué resultado y dónde se atasca. Un prototipo sirve para ver el valor pronto; las métricas sirven para confirmarlo con el tiempo. Sin medición no sabríamos si hemos construido un activo que trabaja o un coste que duerme — y te lo decimos honestamente.
Cuéntanos qué decisión se repite y dónde el trabajo sigue siendo manual — te diremos si necesitas un producto a medida, si Vokira Web es ya la respuesta, o si una web basta, antes de cualquier presupuesto. El precio nace después del brief, nunca antes.