Definir la decisión
Partir de la tarea, el usuario, el error aceptable y el punto en el que una persona debe mantener el control.
- Mapa del flujo de trabajo
- Contrato de entrada y salida
- Puntos de revisión humana
- Criterios de evaluación
IA para tareas repetitivas.
Integro IA en tareas de procesamiento de documentos, investigación, clasificación y redacción.
El trabajo incluye acceso a datos, integración de herramientas, evaluación y vías de revisión humana o recuperación.
Revisión de código en GitLab CI/CD
Integré revisión de código asistida por LLM en GitLab CI/CD con modelos de OpenAI y Anthropic.
- Flujo
- Revisión de código en merge requests
- Integración
- GitLab CI/CD
- Modelos
- OpenAI · Anthropic
- Sistema
- Contexto · salida · revisión
Problemas que ayudo a resolver
Recepción y enrutado de documentos
Extrae, clasifica, valida y envía documentos o mensajes entrantes al siguiente paso correcto.
Triaje y redacción para soporte
Prepara respuestas fundamentadas, resúmenes y acciones, manteniendo la revisión humana donde importa.
Flujos de conocimiento interno
Ayuda a los equipos a encontrar y aplicar información repartida entre herramientas, documentos y datos de producto.
Automatización de investigación e ingeniería
Conecta modelos a flujos repetibles de investigación, revisión, enriquecimiento o desarrollo.
Qué cubre el trabajo
Conectar el sistema
Conectar los modelos con los datos, APIs y herramientas que necesita la tarea.
- Integración de modelos y proveedores
- Recuperación de documentos y datos
- APIs, webhooks y colas
- Permisos y trazabilidad
Hacerlo operable
Medir fallos y costes, evaluar ejemplos reales y ajustar el sistema cuando cambien los requisitos.
- Conjuntos de evaluación
- Comportamientos de respaldo
- Monitorización de uso y fallos
- Iteración y cambios de modelo
Cómo empezamos
Concretar la tarea
Revisamos ejemplos reales, los datos disponibles y el coste de los errores. Acordamos qué hará la primera versión y cómo evaluarla.
Resultado: Alcance del flujo y criterios de evaluación
Conectarla con tus herramientas
Conecto el modelo, la lógica de aplicación, las herramientas y los pasos de revisión en un flujo operativo en producción.
Resultado: Flujo de IA integrado con pasos de revisión
Revisar los resultados y ajustar
Reviso la calidad, los fallos, el coste y el tiempo de respuesta. Ajusto los prompts, la recuperación de información, los modelos y los controles según el alcance acordado.
Resultado: Mejoras basadas en resultados de producción
¿Encaja con lo que necesitas?
Buen encaje
- La tarea manual se repite con suficiente frecuencia para justificar un sistema.
- Hay ejemplos reales y un criterio claro de éxito.
- El flujo permite diseñar una revisión o vía de respaldo segura.
Fuera de este servicio
- No hay una tarea concreta que el sistema deba realizar.
- Una tarea sin responsable, ejemplos ni forma de evaluar la salida.
- Un sistema que deba tomar decisiones críticas sin revisión ni vía de respaldo segura.
Preguntas antes de empezar
¿Necesitamos un agente de IA?
Muchas veces, no. La extracción, recuperación, clasificación o redacción pueden requerir un flujo más sencillo. Evalúo la tarea antes de elegir la arquitectura.
¿Puede conectarse con nuestras herramientas actuales?
Sí, cuando esas herramientas ofrecen APIs, webhooks, acceso a datos o flujos de navegador controlados. La viabilidad de la integración y los permisos se comprueban durante la evaluación.
¿Cómo sabemos si funciona?
El proyecto define ejemplos representativos y criterios de aceptación observables antes de producción. La evaluación puede incluir calidad de salida, tipos de fallo, latencia, coste y corrección humana necesaria.
¿Podremos cambiar de proveedor de modelos?
El sistema puede mantener el código específico de cada proveedor detrás de un límite claro. La portabilidad sigue dependiendo de las capacidades y del comportamiento que requiera el flujo.
Enséñame la tarea que quieres automatizar.
Cuéntame quién la realiza, qué recibe, qué produce y dónde se pierde tiempo o calidad.