Servicio 03

IA aplicada, conectada al conocimiento de tu organización.

Un modelo de lenguaje responde mejor cuando conoce tus documentos y tus procesos. Armamos esa conexión y definimos con vos dónde se procesa cada dato, en la nube o en tu propia infraestructura.

Contanos qué necesitás Cómo contratarlo

El problema

«Quiero usar IA con los documentos de mi organización.»

Qué es

Conectamos modelos de lenguaje con la información propia de una organización: documentos, procedimientos y bases de datos. Usamos búsqueda semántica (RAG) para que las respuestas salgan de tus fuentes, y modelos locales cuando los datos no pueden salir de tu infraestructura. No vendemos un modelo propio: integramos los que ya existen.

Para quién

Organizaciones con mucha documentación

Manuales, políticas y procedimientos que nadie encuentra cuando los necesita.
Equipos que ya usan asistentes de IA

Personas que pegan texto a mano en cada consulta y quieren que la IA tenga el contexto desde el inicio.
Áreas con datos sensibles

Información que no puede viajar a un proveedor externo y exige procesamiento en local.

Cómo lo resolvemos

Cuatro formas de resolverlo.

Servidor MCP

Un servidor privado que da a la IA que tu equipo ya usa acceso a la documentación de la organización.
Búsqueda semántica sobre documentos

Encontrar la respuesta por significado y no por palabra exacta, con la fuente citada.
Modelos locales

Procesar documentos sensibles en un servidor propio, sin enviarlos a terceros.
Automatización con LLMs

Clasificar, resumir o redactar de forma repetible tareas que hoy se hacen a mano.

Cómo trabajamos

Del diagnóstico a la operación.

Seis pasos, en este orden, en cada proyecto.

Diagnóstico

Objetivos, sistema actual y riesgos antes de proponer una solución.
Arquitectura

Alcance, diseño y criterios de aceptación por escrito antes del código.
Desarrollo verificado

Lint, tipos y pruebas en cada entrega.
Revisión

Revisión de código y de seguridad antes de publicar.
Despliegue controlado

Prueba en seco, respaldo previo y verificación posterior.
Operación

Soporte, actualizaciones y mejoras después del lanzamiento.

Qué recibís

Lo que queda en tus manos.

Base de conocimiento ordenada a partir de tus documentos
Búsqueda semántica sobre esa base, con las respuestas ligadas a su fuente
Conexión con el modelo que elijas: Anthropic, OpenAI o un modelo local
Definición por escrito de dónde se procesa y se guarda cada dato
Documentación para operar y actualizar el sistema

Tecnologías

Python
FastAPI
PostgreSQL/pgvector
MCP
Modelos locales
APIs de Anthropic y OpenAI

Casos y notas

Para ver cómo se resuelve.

Cómo contratarlo

Cómo empezar.

Los precios son de referencia para arrancar; el alcance final se presupuesta por escrito.

Neural: servidores MCP a medida
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Preguntas frecuentes

Lo que nos preguntan.

Las dudas más habituales sobre este servicio. Si la tuya no está acá, escribinos directamente.

Hablar por WhatsApp

¿Mis documentos se envían a un proveedor externo?

Depende de lo que decidamos juntos. Con APIs de Anthropic u OpenAI, los fragmentos relevantes viajan al proveedor. Con un modelo local, nada sale de tu infraestructura.

¿Qué es un servidor MCP?

Es la pieza que conecta un asistente de IA con tus fuentes de información, mediante el Model Context Protocol. Lo ofrecemos como servicio aparte, Neural.

¿Necesito hardware especial para usar modelos locales?

Sí, según el tamaño del modelo. En el diagnóstico evaluamos si tu equipamiento alcanza o si conviene otra alternativa.

¿La IA puede equivocarse?

Sí. Por eso las respuestas citan la fuente y el sistema se diseña para que una persona pueda verificarlas, sobre todo en temas críticos.

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