LLM empresariales.
Configuración de modelos, instrucciones, roles, políticas y recorridos de respuesta para uso interno o de cara al cliente. El modelo aprende tus límites, no solo tu tono.
AI Solutions · LLM · RAG · Agents
Soluciones de IA: LLM, RAG y agentes construidos sobre tus documentos y datos
Sistemas de IA que responden sobre lo que la empresa sabe de verdad — no sobre conjeturas. Primero el conocimiento, primero las reglas, luego las interfaces, los agentes y la automatización. Con gobernanza, citación de las fuentes y traspaso a una persona cuando importa.
El problema
El problema / para quién es
Quieres llevar la IA a tus procesos, pero algo te frena. ¿Reconoces al menos uno de estos síntomas?
- Has probado un asistente de IA, pero inventa respuestas. Cuando no sabe, no se detiene: improvisa, y no puedes fiarte.
- Tu información está dispersa entre documentos, correos y carpetas. El conocimiento existe, pero ninguna herramienta sabe dónde mirar.
- No sabes dónde acaban los datos que le das a la IA , ni quién los ve, ni si siguen siendo tuyos.
- La IA responde, pero no cita de dónde viene la respuesta. Sin fuente, cada línea hay que verificarla a mano.
- Temes que el asistente le diga a un cliente algo que no debería. Nadie ha definido qué puede decir, qué no y cuándo callar.
- Cuando el caso es delicado, la IA continúa sola en lugar de pasar la solicitud a una persona.
- Has comprado herramientas de IA que se solapan y sospechas que pagas dos veces por funciones similares.
- No sabes por dónde empezar — todos hablan de IA, nadie te dice qué primer caso de uso conviene.
Para quién es: empresas y equipos que quieren usar la IA dentro de procesos reales — atención al cliente, ventas, operaciones, reporting y medios — con conocimiento fiable, reglas claras y un recorrido ordenado de la pregunta a la respuesta, de la respuesta a la acción. En Italia y Milán, en Suiza, en toda la Unión Europea y en el resto del mundo. Tanto si partes de cero como si ya has probado algo que no funcionó.
Qué significa
Qué significa (explicado sencillo)
Las Soluciones de IA no son un producto mágico: son una capa de implementación construida sobre lo que la empresa sabe. Significa conectar un modelo de lenguaje a tus documentos, con tus reglas, y verificar cada respuesta. Traducido en imágenes de cada día:
El modelo de lenguaje (LLM).
Piensa en un colaborador muy culto en general, pero que no conoce tu empresa. Por sí solo responde de forma plausible, no necesariamente verdadera. El valor no está en el modelo: está en lo que le dejas leer y en las reglas que le das.
La base de conocimiento.
Es la agenda ordenada de tu empresa: documentos, FAQ, procedimientos, material comercial y datos de proyecto, reunidos en un único lugar consultable. Sin una base ordenada, la IA busca a tientas; con una base ordenada, sabe exactamente dónde mirar.
RAG: recuperación antes de la respuesta.
RAG significa que, antes de responder, el sistema busca el pasaje adecuado en tus documentos y responde solo sobre eso, citando la fuente. Es la diferencia entre un colaborador que responde de memoria y otro que abre el manual, encuentra la página y te la muestra.
Citación de las fuentes.
Cada respuesta lleva consigo el documento del que proviene. Así puedes verificar en un segundo en vez de fiarte a ciegas, y las respuestas no verificables disminuyen.
Los agentes.
Un agente es un asistente con una tarea y unos límites: califica una solicitud, guía un brief, prepara una síntesis, activa un flujo de trabajo. Sabe qué puede y qué no puede hacer — no improvisa fuera de su perímetro.
Gobernanza y traspaso a una persona.
La gobernanza es el reglamento que fijas tú: qué puede decir la IA, qué no, cuándo pedir el consentimiento, cuándo detenerse y cuándo pasar el trabajo a una persona. El traspaso humano es la regla de oro: en los casos delicados, la IA prepara el contexto y cede el turno.
En una línea
El valor no está en tener la IA — está en construirla sobre lo que sabes y en gobernarla.
System · Knowledge base
La base de conocimiento que alimenta las respuestas
Una sola dirección para ordenar las fuentes, recuperar el pasaje adecuado, aplicar las reglas y decidir cuándo responde el agente y cuándo pasa la mano a una persona. Las reglas las fijas tú, antes de que la IA se ponga frente a un cliente.
Fuentes y orden
Recuperación (RAG)
Gobernanza y traspaso
Perímetro operativo
Sistemas de IA pensados para trabajar dentro de la empresa
Sin paquetes estándar: cada solución nace del caso de uso, el conocimiento disponible, las integraciones, los riesgos y el valor operativo esperado.
Base de conocimiento.
Organización de documentos, FAQ, contenidos, procedimientos, material comercial y datos de proyecto en bases de conocimiento consultables y mantenibles en el tiempo.
Arquitectura RAG.
Recuperación controlada de la información, anclaje a las fuentes internas y reducción de las respuestas no verificables. La IA responde sobre lo que existe, no sobre lo que imagina.
Agentes de IA.
Agentes que califican solicitudes, guían briefs, responden, preparan síntesis, activan flujos de trabajo y pasan el trabajo al equipo humano con el contexto ya preparado.
Automatización.
Flujos de trabajo para intake, clasificación, seguimiento, reporting, actualización de contenidos, tareas operativas y notificaciones — para reducir los pasos manuales repetibles.
Atención al cliente y ventas.
Asistentes que orientan al cliente, resuelven solicitudes recurrentes y preparan la escalada con contexto; apoyo a la calificación de leads, preparación de llamadas y seguimiento.
Cómo lo hacemos
Cómo lo hacemos (por pasos)
1
Caso de uso y evaluación.
Partimos del problema, no de la herramienta. Definimos el caso de uso, el valor operativo esperado, los usuarios, el nivel de riesgo y las necesidades de integración. Ningún precio antes de haberlo entendido: sin el problema, cualquier cifra es un número al azar.
2
Conocimiento y datos.
Verificamos lo que tienes de verdad. Recogemos, limpiamos y estructuramos las fuentes realmente utilizables — documentos, FAQ, procedimientos — y eliminamos las redundancias en vez de añadir herramientas que se solapan.
3
Reglas y gobernanza.
Definimos los límites, la privacidad, el tono, las reglas de escalada, el consentimiento y los contenidos prohibidos. Decidimos cuándo responde la IA, cuándo se detiene y cuándo pasa la solicitud a una persona — antes de ponerla en marcha.
4
Agente y RAG.
Construimos la interfaz, las preguntas, la memoria de sesión, las acciones permitidas y la recuperación controlada desde los documentos con citación de las fuentes. El agente responde sobre lo que existe, no sobre lo que inventa.
5
Integración en el flujo de trabajo.
Conectamos el sistema a los procesos reales: correo, CRM, informes, CMS o herramientas internas. La IA no se queda en una demo aislada: entra donde el trabajo ocurre de verdad, conforme a la privacidad europea.
6
Medición y mejora.
Medimos la adopción, la calidad de las respuestas y los casos de escalada; recogemos feedback y mejoramos de forma controlada. La adopción se mide, no se declara: crece donde aporta valor, no por moda.
Capabilities
Capacidades / casos de uso (anónimos: problema → método → resultado)
Un asistente que inventa.
Problema: un asistente de IA respondía de forma plausible pero no verificable. Método: una base de conocimiento ordenada, arquitectura RAG con citación de las fuentes, límites de respuesta. Resultado: respuestas ancladas a documentos reales y menos afirmaciones que verificar a mano.
Conocimiento disperso.
Problema: información esparcida entre documentos, correos y carpetas, nunca consultable. Método: recogida, limpieza y estructuración de las fuentes en una base de conocimiento mantenible. Resultado: una única fuente consultable, tiempos de búsqueda reducidos.
Atención al cliente bajo presión.
Problema: solicitudes recurrentes que saturaban al equipo. Método: un asistente que orienta al cliente y resuelve los casos repetibles, con escalada humana y contexto ya preparado. Resultado: casos simples gestionados por la IA, casos delicados pasados a una persona con todo el contexto.
Privacidad sin vigilancia.
Problema: dudas sobre dónde acababan los datos dados a la IA. Método: gobernanza del consentimiento, límites de respuesta y registro respetuoso con la privacidad, sin claves expuestas del lado del cliente. Resultado: un uso de la IA conforme y trazable, con responsabilidades claras.
Reporting que nadie lee.
Problema: datos, notas e informes que nadie tenía tiempo de leer. Método: un asistente que transforma informes y notas en lecturas operativas, preguntas sucesivas y síntesis trazables. Resultado: decisiones más rápidas sobre una única lectura, no sobre diez archivos distintos.
Arranque paralizado.
Problema: demasiados proveedores, ningún primer caso de uso claro. Método: auditoría de readiness, mapeo de procesos y prioridades, elección del primer caso de uso a valor. Resultado: un prototipo concreto en vez de un proyecto de IA infinito sobre el papel.
Independiente, no una red
Por qué un independiente y no una gran plataforma de grupo
Con un sistema de IA, lo que importa no es solo lo que responde hoy — es de quién es mañana. La diferencia estructural de un independiente es que el valor construido sobre tu conocimiento sigue siendo tuyo, en lugar de acumularse dentro de la plataforma de otro.
Un sistema que posees, no una plataforma a la que accedes.
Las grandes consultoras y las grandes redes venden acceso a una plataforma de grupo: tú la usas, pero datos, modelos, configuraciones y memoria operativa quedan dentro de su perímetro. Aquí es lo contrario — la base de conocimiento, las reglas, los modelos y la IP del sistema son tuyos. La capa técnica es neutra y sustituible: un adaptador del lado del servidor, un modo de prueba por defecto, la posibilidad de cambiar el modelo subyacente sin rehacer el proyecto.
Sin lock-in: el riesgo de IA número uno de 2026.
El peligro que más preocupa hoy a los responsables empresariales es la dependencia — orquestación, gravedad del dato y memoria de comportamiento que atrapan la memoria institucional dentro de la plataforma de un proveedor. Nosotros diseñamos para el derecho de salida: exportación en estándares abiertos, portabilidad por proyecto, ningún grafo propietario que alquilar. Cambias de socio y te llevas datos, reglas y método.
A medida, no prefabricado.
Las bibliotecas de cientos o miles de agentes prefabricados parten de una plantilla y doblan tu problema a la herramienta. Nosotros hacemos lo inverso: partimos de tu conocimiento y de tus casos de uso reales. Sin paquetes estándar — cada sistema nace del caso de uso, los datos disponibles, las integraciones, el riesgo y el valor operativo esperado, con un único equipo sénior responsable, sin juniorización ni cadenas de traspaso.
Ningún conflicto sobre el dato, y una prueba que funciona.
No poseemos medios ni datos de identidad para revender, y no hacemos arbitraje: no tenemos el incentivo de volverte dependiente de una plataforma nuestra. La lealtad es a tu resultado y al control del dato. Y la capa operativa de IA no es teoría de diapositivas: la hacemos funcionar en producción en nuestro propio producto Vokira — agentes, RAG, gobernanza y traspaso humano funcionando — como prueba concreta, no como porcentaje en un comunicado.
El valor construido sobre tu conocimiento debe seguir siendo tuyo: un sistema que posees, no una plataforma de la que no puedes salir.
La capa especialista
Cuando el sistema de IA se encuentra con los medios: la capa especialista Adtelier
Los sistemas RAG y los agentes que construimos sobre el conocimiento de la empresa no se quedan confinados en la atención al cliente o el uso interno: también pueden alimentar la cadena de medios. Cuando un caso de uso toca la activación publicitaria, TMM activa bajo demanda la capa especialista Adtelier, manteniendo un único punto de dirección responsable.
De los agentes internos a la activación de medios, sin cambiar de dirección.
Los mismos agentes que califican y enriquecen el intake, preparan briefs y audiencias y generan reporting trazable pueden convertirse en el punto de partida de una campaña. Cuando el brief exige profundidad o escala — compra neutral de medios, programática y DSP, datos y AdTech, medición MMM, media barter, alcance internacional — TMM moviliza la competencia especialista de Adtelier. Tú sigues hablando con un único equipo sénior: TMM mantiene la relación y la orquestación, el especialista aporta la profundidad solo cuando el brief la requiere.
Mismo principio, del sistema de IA a los medios: tus datos, el recorrido en claro.
La capa especialista no introduce un segundo intermediario opaco. Vale el mismo pacto que el sistema de IA: datos e IP siguen siendo del cliente, el recorrido y los honorarios son transparentes, ningún arbitraje. La especialización se activa por el problema, no se vende por defecto — la misma lógica «del problema, no de la herramienta» que gobierna toda la página, extendida del sistema interno a los medios externos.
Lo opuesto al conflicto de las holdings.
En el modelo de los grandes grupos, la plataforma de IA y la compra de medios son el mismo conflicto: la estructura que te aconseja es la que tiene su propio inventario que llenar. Aquí los dos planos siguen distintos y leales a tu resultado: la IA es un sistema que posees y que define estrategia, audiencia y oferta; el especialista de medios es una capacidad que se enciende cuando hace falta, bajo dirección de TMM, no un canal que saturar. Define, activa, mide — un único pipeline inteligente, sin el conflicto estructural de los gigantes.
FAQ
FAQ
¿Qué es RAG, en palabras sencillas?
RAG (retrieval-augmented generation) significa que, antes de responder, el sistema busca en tus documentos el pasaje pertinente y genera la respuesta solo sobre eso, citando la fuente. Es la diferencia entre un colaborador que responde de memoria y otro que abre el manual, encuentra la página correcta y te la muestra. Sirve para reducir las respuestas inventadas y hacer verificable cada afirmación.
¿Cómo evitan que la IA "invente" las respuestas?
Con tres salvaguardas combinadas: una base de conocimiento ordenada, la recuperación controlada (RAG) que ancla la respuesta a documentos reales, y límites de respuesta que le dicen a la IA qué no sabe y cuándo detenerse. Cuando la información no está, el sistema lo declara o pasa la solicitud a una persona, en vez de improvisar. La verificación de las fuentes no es una opción: es parte del diseño.
¿Mis datos siguen siendo míos? ¿Dónde acaban?
Sí. El principio es que tus datos siguen siendo tuyos y su uso sigue siendo trazable. Las claves de acceso nunca viven del lado del navegador, la integración pasa por un adaptador del lado del servidor, y el modo de prueba por defecto evita mover datos reales hasta que sea necesario. Gobernanza del consentimiento, límites de respuesta y registro respetuoso con la privacidad forman parte del diseño, no son un añadido.
¿Cuándo interviene una persona en lugar de la IA?
Cuando el caso es delicado, ambiguo o fuera del perímetro permitido. Definimos las reglas de escalada por adelantado: el agente reconoce el límite, prepara el contexto de la conversación y pasa el turno a una persona, que retoma sin hacer empezar al cliente de cero. El traspaso humano es una regla diseñada, no un recurso de último momento.
¿Por dónde conviene empezar? ¿Debo rehacerlo todo?
No. Se parte de un primer caso de uso a valor, elegido tras una auditoría de readiness: a menudo una auditoría, un prototipo, un asistente interno, un workflow o una interfaz de cliente con traspaso humano. La readiness sirve exactamente para esto — entender lo que ya tienes, lo que de verdad necesitas y lo que es redundante, para no hacerte pagar herramientas que se solapan y para no lanzar un proyecto de IA infinito.
¿Sobre qué tecnología construís?
La elección de la capa técnica llega después del caso de uso, nunca antes. La integración está pensada para seguir siendo neutra y sustituible: un adaptador del lado del servidor, un modo de prueba por defecto y la posibilidad de cambiar la capa subyacente sin rehacer el proyecto. La fidelidad es a tu resultado y al control de los datos, no a una plataforma.
Hablemos de tu problema, no de la herramienta.
Cuéntanos qué proceso quieres aligerar y qué conocimiento ya tienes — te diremos qué ordenar, qué gobernar y qué primer caso de uso conviene, antes de cualquier presupuesto. El precio nace tras la evaluación, nunca antes.