IA generativa

LLM empresarial: modelos de lenguaje dentro de la empresa

Un LLM aporta valor cuando se conecta al conocimiento y a los procesos de la empresa. Trabajamos tanto con modelos abiertos desplegados internamente como con APIs comerciales, según privacidad, coste y rendimiento.

Arquitectura tipo

01Consulta
02RAG
03LLM
04Sistemas
05Respuesta

Qué problema resuelve

Tareas intensivas en texto: buscar en documentación, redactar informes, clasificar correos, resumir partes o guiar a un técnico.

Cómo lo implementamos

  1. 01Definición del caso de uso y del criterio de calidad esperado.
  2. 02Elección del modelo y del modo de despliegue: interno, cloud o mixto.
  3. 03Conexión al conocimiento propio mediante RAG y a los sistemas mediante APIs.
  4. 04Barreras de seguridad: permisos, trazabilidad y control de lo que el modelo puede consultar.
  5. 05Medición de uso, coste y acierto en producción.

Integraciones

Con qué se conecta

LLM Open SourceAPIs comercialesBases vectorialesERPIntranet

Flujo

  1. Consulta▸
  2. RAG▸
  3. LLM▸
  4. Sistemas▸
  5. Respuesta

Casos de uso

Dónde encaja

Asistente de soporte

Respuestas basadas en manuales y en el histórico de incidencias.

Informes automáticos

Redacción de informes periódicos a partir de datos reales.

Clasificación

Etiquetado y enrutado automático de documentación entrante.

Preguntas frecuentes

Dudas habituales

¿Modelo abierto o comercial?
Decidimos por caso: privacidad, coste por consulta, latencia y calidad requerida. Ambos pueden convivir en la misma arquitectura.
¿Cómo se evita que invente respuestas?
Acotando el contexto con RAG sobre fuentes propias, mostrando la fuente de cada respuesta y midiendo el acierto de forma continua.

Tecnologías relacionadas

  • Private AI
  • RAG
  • Machine Learning

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