Integración de Inteligencia Artificial
LLMs privados, modelos predictivos y agentes conectados al ERP de su empresa.
Servicio de consultoría e ingeniería para integrar inteligencia artificial en procesos empresariales: modelos predictivos para cadena de suministro y mantenimiento, procesamiento de lenguaje natural para documentos y atención al cliente, visión por computadora para control de calidad, y agentes autónomos conectados al ERP.
Industria objetivo: Manufactura, retail, fintech, salud y logística
Capacidades
- LLMs privados desplegados en infraestructura dedicada, sin compartir datos con terceros
- Modelos predictivos de demanda, fallas y riesgo entrenados con datos propios
- Agentes autónomos que operan sobre el ERP (n8n, Make.com o desarrollo directo)
- Automatización documental con NLP: contratos, expedientes y facturas
- Visión por computadora para control de calidad industrial
- Integración con WhatsApp, e-commerce y sistemas legados
Alcance de la implementación
- Diagnóstico de datos disponibles y casos de uso priorizados por retorno
- Prueba de concepto medible en 4 a 6 semanas
- Despliegue en producción con monitoreo de precisión y deriva del modelo
- Transferencia de conocimiento al equipo del cliente
- Evolución continua bajo la fase Scaling de la metodología MenteX
Requisitos del cliente
- Datos históricos del proceso a automatizar (mínimo 12 meses recomendados)
- Acceso de lectura al ERP o fuentes de datos involucradas
- Responsable de negocio que valide resultados de la prueba de concepto
- Definición de métricas de éxito antes de iniciar
Inversión orientativa
- Diagnóstico inicial sin costo
- Prueba de concepto y desarrollo cotizados por proyecto (rango orientativo $125,000 – $750,000+ MXN)
- Financiamiento sin intereses a 12 meses disponible
Tiempos de implementación
Prueba de concepto de 4 a 6 semanas; producción de 3 a 6 meses según alcance.
Preguntas frecuentes sobre Inteligencia Artificial
¿Mis datos se usan para entrenar modelos de terceros?+
No. Los LLMs privados se despliegan en infraestructura dedicada y los modelos predictivos se entrenan exclusivamente con los datos del cliente bajo acuerdo de confidencialidad.
¿Qué resultados se han medido?+
En logística, la reducción de errores en cadena de suministro documentada en portada fue de 35% tras integrar modelos predictivos con el ERP. Cada proyecto define sus métricas antes de iniciar.