De pilotos a producción real
La mayoría de las empresas experimenta con AI. Pocas logran integrarla a procesos reales con ROI medible. Inthegra resuelve la parte difícil: integración, gobernanza y operación continua.
El 87% de los proyectos de AI nunca llegan a producción. No porque la tecnología falle — sino porque falta integración con los sistemas reales, gobernanza sobre los outputs y capacidad de operar el sistema en el tiempo. Inthegra se especializa exactamente en esa brecha: tomamos un caso de uso validado y lo convertimos en un sistema AI que funciona en producción, integrado a Oracle y con ROI medible desde las primeras semanas.
Por qué los pilotos AI no llegan a producción
Patrones que vemos en casi todos los proyectos AI que se traban antes de escalar.
El piloto en sandbox que no escala
Funciona en demo con datos de prueba. Cuando se conecta al ERP real, los datos son inconsistentes y el modelo pierde precisión. Nadie previó la integración.
Falta de integración con sistemas core
El resultado del modelo AI queda en un dashboard aparte. No se integra a Oracle, no actualiza nada, no dispara ningún proceso. El usuario sigue haciendo el paso manual.
Sin gobernanza ni control de outputs
El modelo comete errores. No hay un sistema de validación, logging ni control de hallucinations. En producción, un error del LLM puede impactar un proceso crítico.
Costos de modelo descontrolados
Sin gestión de tokens, caching ni optimización de prompts, el costo de API de LLM crece de forma inesperada al escalar. El piloto era barato; producción, no.
Adopción cero por falta de UX
El modelo existe pero no está embebido en el flujo de trabajo real del usuario. Nadie cambia de herramienta para usar el AI. Adoption rate: 0%.
Drift del modelo sin monitoreo
El modelo fue bueno el primer mes. Después, los datos del negocio cambiaron y el modelo degradó. Sin monitoreo en producción, nadie lo notó hasta que el daño fue grande.
AI en producción: tres pilares
Un modelo de servicio diseñado para llevar AI a producción real, no a una demo.
AI Discovery
Identificamos y priorizamos los casos de uso de AI con mayor ROI para tu organización. Evaluamos viabilidad técnica, calidad de datos, impacto en proceso y costo de implementación.
AI Implementation
Diseñamos e implementamos la solución AI integrada al core del negocio. RAG sobre documentos y datos Oracle, agentes con acceso a APIs, automatización de procesos y flujos end-to-end.
AI Operations
Operamos el sistema AI en producción con monitoreo continuo, control de costos de modelo, detección de drift, gestión de errores y mejora iterativa del comportamiento del sistema.
AI donde el negocio lo necesita
Casos reales que implementamos e integramos a procesos Oracle y sistemas existentes.
Lectura de comprobantes y facturas
Extracción automática de datos de facturas, remitos y comprobantes PDF. Validación contra Oracle y carga directa sin intervención manual.
-80% tiempo de cargaAsistente interno sobre base de conocimiento
RAG sobre manuales, políticas, procedimientos y documentación interna. Responde preguntas de empleados con fuente citada y contexto real.
Respuesta en <2s con fuenteAutomatización de tickets de soporte
Clasificación automática por prioridad y área, routing a equipo correcto y sugerencia de respuesta. Integración con sistemas de ticketing existentes.
-40% tiempo de resoluciónAnálisis documental y contratos
Extracción de cláusulas clave, fechas, montos y condiciones de contratos y documentos legales. Alertas automáticas sobre vencimientos y desvíos.
10x más rápido que revisión manualChatbot operativo para clientes
Chatbot entrenado sobre datos del negocio: estado de órdenes, saldos, documentación, preguntas frecuentes. Integrado a Oracle y canales de atención.
-60% consultas a agentes humanosRecomendaciones inteligentes
Motor de recomendación sobre datos Oracle: próximo producto, acción de retención, alerta de riesgo de cliente. Embebido en el CRM o ERP existente.
+23% conversión en pilotoAgentes de automatización de procesos
Agentes AI que ejecutan flujos multi-step: consultar Oracle, tomar decisión, llamar API, registrar resultado. Sin intervención humana en el loop.
Procesos end-to-end automatizadosAnálisis de datos por lenguaje natural
Consultas en lenguaje natural sobre datos Oracle. "¿Cuánto vendimos en Cuyo el último trimestre?" genera la query, la ejecuta y responde con contexto.
SQL cero para usuarios de negocioDetección de anomalías y alertas
Monitoreo continuo de KPIs con detección automática de desvíos, patrones inusuales y alertas proactivas antes de que el problema escale.
Detección en tiempo realStack AI de producción, no de laboratorio
Arquitectura battle-tested que integra LLMs con sistemas Oracle y procesos reales de negocio. Segura, observable y operable.
Sin gobernanza no hay producción
Los sistemas AI en producción requieren controles que los demos no tienen. Los diseñamos desde el día 1.
Control de outputs y hallucinations
Validación estructural de respuestas del LLM, scoring de confianza, detección de respuestas fuera de contexto y fallback a escalar a humano. El sistema nunca actúa sobre un output que no supera el umbral de calidad.
Seguridad y privacidad de datos
Los datos sensibles no salen del perímetro de seguridad de la organización. Arquitecturas on-premise o OCI privado, enmascaramiento de PII antes del LLM y control granular de qué datos pueden entrar al contexto.
Logging, trazabilidad y auditoría
Cada request al LLM, cada respuesta generada y cada acción tomada queda registrada. Trazabilidad completa para debugging, mejora y cumplimiento normativo. Fundamental en entornos regulados.
Control de costos de modelo
Gestión activa de tokens, semantic caching para respuestas frecuentes, routing inteligente entre modelos según complejidad del task y presupuesto por caso de uso. El costo de AI es predecible.
Monitoreo de drift y performance
El comportamiento del modelo se mide continuamente. Alertas automáticas cuando la precisión baja, cuando el tiempo de respuesta sube o cuando el modelo empieza a comportarse de forma diferente al baseline.
Human-in-the-loop donde importa
No todo debe ser automático. Diseñamos los flujos para que en decisiones críticas el sistema escale al humano correcto con el contexto completo. La automatización no reemplaza el juicio humano donde el riesgo es alto.
Del piloto al sistema operativo
Un proceso diseñado para entregar valor rápido sin saltear los pasos que garantizan que funcione en producción.
AI Discovery
Identificamos y validamos casos de uso: viabilidad técnica, calidad de datos disponibles, impacto en proceso y ROI estimado. Salida: roadmap priorizado.
1–2 semanasImplementación
Diseño de arquitectura, desarrollo del pipeline AI, integración con Oracle y sistemas existentes. Primera versión funcional en producción al final del sprint.
4–8 semanasGobernanza y hardening
Guardrails, logging, validación de outputs, control de costos y pruebas de robustez. El sistema pasa por un proceso de hardening antes de escalar.
2–3 semanasAI Operations
Operación continua: monitoreo 24/7, alertas de drift, optimización de costos, mejoras iterativas y soporte al equipo. El sistema evoluciona con el negocio.
Continuo¿Tenés un caso de uso AI que no llegó a producción?
Hablemos. Revisamos el caso, evaluamos la viabilidad técnica y te decimos cuánto tiempo tomaría tener algo funcionando en producción real.
- AI Discovery sin costo inicial — evaluamos tu caso
- Primera versión en producción en 4–8 semanas
- Integración nativa a Oracle y sistemas existentes
- Gobernanza y control de costos desde el día 1
- AI Operations para que el sistema funcione en el tiempo
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