La IA aporta cuando resuelve una tarea concreta, con tus datos y dentro de tus procesos. En Arcosoft diseñamos asistentes con RAG que responden citando tu documentación y agentes de IA que consultan y actúan sobre tus sistemas, con permisos, registro de cada acción y una persona revisando donde hay riesgo.
Casos de uso donde la IA suele tener retorno
- Asistente interno sobre documentación: normativa, procedimientos, contratos o manuales técnicos. Responde con la fuente citada y dice “no lo sé” cuando no lo encuentra.
- Soporte a equipos de operación: el agente consulta el estado de un expediente, un pago o una solicitud en tu sistema y prepara la respuesta.
- Procesamiento de documentos: extraer datos de solicitudes, facturas o formularios y validarlos contra reglas de negocio antes de que entren al sistema (ver también automatización de procesos).
- Clasificación y enrutado de correos, incidencias o peticiones.
- Consulta en lenguaje natural sobre tus datos, con los permisos del usuario que pregunta (ver integración de datos y BI).
RAG y agentes, en dos frases
- RAG (generación aumentada por recuperación): antes de responder, el sistema busca en tus documentos o datos y el modelo responde a partir de lo encontrado. Reduce invenciones y permite actualizar el conocimiento sin reentrenar nada. Lo explicamos en detalle en qué es RAG y cuándo tiene sentido (próximamente).
- Agente: un sistema que, además de responder, ejecuta pasos (consultar una API, crear un registro, enviar un aviso) dentro de los límites que le marcas.
Cómo lo construimos para que funcione en producción
- Elegir un caso con métrica: tiempo por tarea, errores, volumen atendido. Si no se puede medir, no empezamos por ahí.
- Preparar los datos y las fuentes: qué documentos y sistemas, quién puede ver qué, cómo se actualiza.
- Prototipo evaluado: un conjunto de preguntas o tareas reales con respuesta esperada, para medir aciertos antes de abrirlo a usuarios.
- Controles: permisos por usuario, registro de cada respuesta y acción, límites de coste, revisión humana en decisiones sensibles y aviso claro de que el usuario habla con una IA.
- Puesta en producción y seguimiento: métricas de calidad, coste y uso, y mejora continua.
Modelos y privacidad
Elegimos el modelo según calidad, coste, latencia y dónde deben quedarse los datos (proveedores en la nube con acuerdos de tratamiento o modelos desplegados en tu infraestructura). PENDIENTE: confirmar proveedores y modelos con los que trabaja Arcosoft. Para empresas en España revisamos contigo el encaje con el RGPD y con el Reglamento de IA de la UE: las obligaciones de transparencia del artículo 50 (por ejemplo, informar a las personas de que interactúan con una IA) se aplican desde el 2 de agosto de 2026 (AI Act Service Desk). No sustituimos a tu asesor legal, pero diseñamos el sistema para que cumplir sea sencillo.
Por qué con Arcosoft
La parte difícil de la IA en empresas no es el modelo: es conectarla con sistemas antiguos, datos desordenados y reglas de negocio. Eso es lo que Arcosoft lleva haciendo desde 2013 con software regulado y de alto volumen, y hoy lo construimos en Python (el lenguaje de referencia del ecosistema de IA) sobre PostgreSQL, que con extensiones como pgvector permite búsquedas semánticas sin añadir otra base de datos. PENDIENTE: confirmar uso de pgvector u otra base vectorial. Si tu sistema todavía no expone sus datos, empezamos por modernizarlo.
Piloto de 4 semanas: tu primer asistente o agente en marcha
Si prefieres verlo funcionar antes de comprometer un proyecto, empezamos con un piloto de alcance cerrado: 4 semanas, desde 6.500 € (IVA no incluido).
- Un caso de uso, bien elegido: por ejemplo, un asistente con RAG sobre tu documentación interna o un agente que consulta un sistema y prepara respuestas para que una persona las apruebe.
- Con tus datos reales y en un entorno controlado, con permisos y registro de cada respuesta o acción.
- Lo medimos: acordamos al principio qué es éxito (calidad de las respuestas, tiempo ahorrado, casos resueltos) y te entregamos los resultados con un juego de pruebas.
- Al final decides: escalarlo a producción, ajustarlo o pararlo. El código y la configuración son tuyos.
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Preguntas frecuentes
¿La IA se va a inventar respuestas?
Puede pasar con cualquier modelo. Por eso usamos RAG con cita de fuentes, evaluamos con preguntas reales antes de lanzar, hacemos que el asistente diga “no lo sé” cuando no encuentra respaldo y ponemos revisión humana donde un error tiene consecuencias.
¿Mis datos se usan para entrenar modelos de terceros?
Configuramos los servicios para que no sea así cuando el proveedor lo permite, y si los datos no pueden salir de tu entorno, proponemos modelos desplegados en tu infraestructura. Lo dejamos por escrito en el diseño.
¿Cuánto cuesta un asistente o agente de IA?
Hay dos costes: el desarrollo y el uso del modelo (que depende del volumen). Si quieres empezar en pequeño, el piloto de 4 semanas cuesta desde 6.500 € (IVA no incluido) e incluye la estimación del coste de uso del modelo para tu volumen. Para un proyecto mayor, te damos ambos costes tras el diagnóstico.
¿Por dónde empezamos?
Por un único caso de uso con métrica clara y datos accesibles. Lo identificamos en el diagnóstico.
¿Qué necesito tener para empezar?
Acceso a las fuentes (documentos, base de datos o API) y una persona de negocio que sepa qué es una buena respuesta.
Elige el primer caso con nosotros
Para profundizar
- Qué es RAG y cuándo tiene sentido en una empresa (próximamente)
- Agentes de IA para empresas: ejemplos y riesgos (próximamente)
- Reglamento de IA: qué cambia si implantas un asistente (próximamente)