IA para empresas.
Agentes IA, entornos IA LOCAL, entrenamiento de modelos LLM, ML y DL.
La GenAi es la SOLUCIÓN a los PROBLEMAS que tendrás mañana.
Carles Martínez
CAIO-CoFounder ProponAi
Te acompañamos en todo el proceso, hasta llegar a la transformación.
Hola IA
Te explicamos qué es la IA Generativa, pros y contras de trabajar con ella, y el por qué no debes quedarte atrás.
Explícanos
Durante una semana como mínimo, nos mimetizamos en el día a día de tu empresa.
FACTORIAL MANAGEMENT PROGRAM
Proponemos
El resultado del estudio obtenido, nos permite desarrollar un plan de adopción de la IA acorde a tus inercias y corrientes internas. Este análisis es vital para una correcta y eficaz transformación hacia la IA de tu empresa.
Testeamos
La transformación de tu empresa con la IA, puede ser muy poderosa, pero a la vez también contraproducente si ésta, no se gestiona sin antes testear con MVP’s las diferentes automatizaciones y entornos IA a incorporar.
Validamos
Tiempos de ejecución y otros tipos de retorno, una de nuestras propuestas de valor, es validar la interacción del modelo LLM con el dato, para reducir o eliminar en su totalidad, las alucinaciones y ruido en las respuestas al usuario.
Desarrollamos
Las automatizaciones que hayan sido aprobadas en la fase MVP todo ello en ENTORNO LOCAL para garantizar la privacidad de la interacción entre usuario y la IA y lo más importante, tus datos.
Formamos
A tus equipos de trabajo para que obtengan la máxima eficiencia con su entorno IA y para su uso responsable y seguro.
Fine Tuning
Una vez recibido el feedback de tus equipos de trabajo, realizamos los ajustes finales, no sólo de las automatizaciones, si no que también del modelo LLM y los diferentes agentes IA.
Transformamos
Pasados unos meses, tu empresa ya cuenta con una estructura mucho más robusta y eficaz que la anterior. Aumento significativo sobre los principales KPI’s, Tiempos, costes, capacidad operativa.
Nuestras herramientas se sustentan en
arquitecturas RAG (Retrieval-Augmented
Generation), reforzadas por validadores de
entrada y salida, mecanismos de verificación
multicapa y métricas especializadas como MRR,
NDCG, ROUGE y BLEU.
Aportamos soluciones al Talón de Aquiles de la IA Generativa.
Las alucinaciones o el ruido en las respuestas.
EJEMPLO DE PROMPT: Con un fondo difuminado en la naturaleza, muestra un bebé elefante del tamaño de un insecto.
RESPUESTA
En entornos empresariales, una respuesta incorrecta de un modelo de IA no es solo un error: puede implicar pérdida de confianza, impacto operativo o incluso legal.
Estas respuestas inventadas o irrelevantes, conocidas como alucinaciones, son frecuentes en modelos mal entrenados o desalineados con la realidad del negocio.
En ProponAi, entendemos a fondo este fenómeno y lo abordamos con ingeniería de precisión. Aquí te mostramos las causas más frecuentes de alucinaciones en modelos de IA y cómo nuestro enfoque especializado las elimina.
Entornos de Machine Learning y Deep Learning.
Reducimos de las alucinaciones o ruido en las respuestas del modelo LLM con interacción mediante BBDD ESTRUCTURADA.
DATO NUEVO NO ENTRENADO.
Causas más frecuentes de ruido o alucinación.
Datos ruidosos o sesgados: el modelo aprende patrones incorrectos desde el inicio.
Inputs sin contexto: la IA «rellena huecos» sin fundamentos.
Sobreajuste (overfitting): el modelo replica errores específicos del entrenamiento.
Generalización errónea: responde con datos que suenan bien pero son falsos.
Predicción probabilística: elige respuestas plausibles aunque no sean ciertas.Parámetros mal calibrados: aumenta la inestabilidad de las respuestas.
Preprocesamiento deficiente: los datos ya llegan distorsionados.
Desalineación de objetivos: el modelo no está optimizado para lo que necesita la empresa.
Sin verificación de resultados: nadie revisa si la respuesta tiene sentido real.
Dataset incompleto o limitado: el modelo desconoce los matices de tu negocio.
Datos sintéticos sin control: se crean ejemplos poco realistas.
Deriva del modelo (model drift): el modelo se vuelve obsoleto frente a nuevas realidades.
Limitaciones arquitectónicas: algunas estructuras son propensas a inventar.
Capacidad limitada de memoria: pierde contexto si la conversación es extensa.
Optimización solo para fluidez: suena natural, pero no garantiza veracidad.
¿Cómo lo resolvemos en ProponAi?
Datos sesgados → Auditoría exhaustiva + limpieza avanzada.
Inputs ambiguos → Prompts estructurados y contextuales.
Overfitting → Regularización, datasets variados y métricas reales.
Generalización errónea → Fine-tuning con datos reales de tu empresa.
Predicciones inexactas → Arquitectura RAG (Retriever + LLM) con fuentes internas.
Parámetros mal ajustados → Optimización inteligente (Bayesian tuning).
Preprocesamiento pobre → Pipelines de datos robustos y trazables.
Objetivos mal definidos → KPIs claros y métricas alineadas a negocio.
Sin validación externa → Agentes expertos y verificación semántica.
Dataset incompleto → Entrenamiento con datos operativos reales.
Datos sintéticos malos → Generación validada y control de calidad.
Modelo obsoleto → Monitorización + reentrenamiento continuo.
Arquitectura limitada → Combinación modular: LLM + motores de reglas.
Problemas de memoria → Gestión dinámica de contexto y resúmenes activos.
Optimización superficial → Reward models basados en factualidad y precisión.
Nuestra agente de IA conversacional EMOCIONAL
Asesoramiento legal en IA.
Si eres desarrollador de soluciones en IA Generativa o si vas a contratar servicios de IA asegúrate de estar legalmente cubierto.
Planes de cumplimiento con la NIS2.
Creamos tu oficina virtual para proteger tu ecosistema digital. Objetivo, evitar sanciones de hasta 10M€ o el 2% de tu facturación anual.
Desarrollamos tu propia IA LOCAL
Trabaja con la IA sin compartir información.
Nuestra zona de confort.
Entornos de IA LOCAL basados en Deep Learning y Machine Learning que podemos desarrollar para ti.
Caso de éxito
Solución IA Visión por computación para la minería.
PROCESO HABITUAL
Antes de empezar con las excavaciones, se deben realizar diferentes perforaciones de testeo hasta llegar a la capa donde se encuentra el mineral a extraer.
PROBLEMÁTICA
EL RESULTADO DE LAS MUESTRAS de perforación NO SE CORRESPONDEN CON LA REALIDAD, los diferentes tipos de materiales afectan la operación y los costes de perforación.
SOLUCIÓN IA
Diseñar una IA con Visión computacional para IDENTIFICAR el tipo de TERRENO y macizo rocoso que localice los DEPÓSITOS DE MINERALES la estimación cantidad de material.
RETORNO
MAYOR RENDIMIENTO Y EFECTIVIDAD de la planta, AHORRO considerable RECURSOS E INFRAESTRUCTURA.
IMPACTO
9 / 10
05
Caso de éxito
Localización de zonas de extracción de mineral desde cualquier dispositivo con cámara.
PROCESO HABITUAL
No se sabe con exactitud dónde se encuentra el material a extraer y tampoco qué extensión tiene.
PROBLEMÁTICA
Se destina MUCHO TIEMPO Y RECURSOS A PROSPECCIONES y muchas veces SIN OBTENER RESULTADOS satisfactorios.
SOLUCIÓN IA
Diseñar una IA con Vision computacional para IDENTIFICAR el tipo de TERRENO Y macizo rocoso e identifique los DEPÓSITOS DE MINERALES, la estimación CANTIDAD DE MATERIAL Y SU LOCALIZACIÓN.
RETORNO
MAYOR RENDIMIENTO Y EFECTIVIDAD de la planta, AHORRO considerable RECURSOS E INFRAESTRUCTURA.
IMPACTO
10 / 10
Caso de éxito
Optimización de rutas y costes en tiempo real sobre la explotación
PROCESO HABITUAL
Análisis Manual y visual para el mantenimiento, control y seguridad de equipos mineros, EJ: camiones (CAEX) que transportan el material desde la zona de extracción.
PROBLEMÁTICA
PÉRDIDA DE RENTABILIDAD en la planta, ya que por desvíos y detenciones. ERRORES HUMANOS en validaciones y auditoría. Largo tiempo en identificación y análisis del estado de la operación minera.
SOLUCIÓN IA
Uso drones, OPTIMIZAR las RUTAS, análisis de KPIs, identificación de zonas seguras y riesgos potenciales en tiempo real, realizar un CÁLCULO SOBRE LOS COSTES REALES y auditoría.
RETORNO
REDUCCIÓN considerable sobre el consumo DE GAS- OIL y optimización del tiempo. OPTIMIZACIÓN de la auditoría y RH. VISUAL de la operación COMPLETO Y EN VIVO.
IMPACTO
10/ 10
Automatización de planos técnicos en AutoCAD con IA
Nuestro cliente, nos pide una solución basada en IA para reducir de manera significativa los tiempos de desarrollo técnico y la posterior ejecución de la propuesta para el cliente.
ANTES DE AUTOMATIZAR CON IA
02
Descubre dónde aplicar soluciones IA en tu área de trabajo.
Si no encuentras el tuyo, escríbenos y te enviaremos dónde y cómo aplicar la IA en tu campo.
Adelántate a las tendencias del mercado con análisis precisos.
Automatiza y mejora procesos de RRHH como reclutamiento y evaluaciones.
Utiliza IA para análisis legal, cumplimiento normativo, resumen de documentación extensa, redacción de contratos y automatización en procesos repetitivos.
Implementamos tecnologías de IA para optimizar la producción agrícola y alimentaria.
Desarrollamos modelos de predicción, incorporando algoritmos y entrenando a la IA.
Integramos IA a dispositivos de Internet de las Cosas para su análisis en tiempo real.
Desarrollamos soluciones personalizadas de aprendizaje y gestión educativa incorporando la gamificación.
En su forma más simple, la IA es una rama de la informática que tiene como objetivo crear máquinas capaces de comportarse de forma inteligente. Esto incluye aprender de las experiencias, resolver problemas y tomar decisiones basadas en la información que tienen.
Tipos de IA
Basada en reglas o sistemas expertos
Este tipo de IA opera bajo un conjunto predefinido y limitado de reglas. Se basa en lógicas “si-esto-entonces-aquello” para imitar el razonamiento humano en un campo específico.
Ejemplo de uso : Sistemas de diagnóstico médico que utilizan conocimiento codificado para emular la toma de decisiones de un médico especialista.
Campos de aplicación : Asistencia médica, monitoreo de sistemas industriales, asesoramiento legal básico, sistemas de ayuda a la decisión en negocios.
Machine Learning
Esta IA aprende y mejora a partir de la experiencia sin ser programada específicamente. Utiliza algoritmos para analizar y aprender de los datos.
Ejemplo de uso : Algoritmos que personalizan las recomendaciones de productos en sitios web de comercio electrónico basadas en el historial de compras y navegación del usuario.
Campos de aplicación : Sistemas de recomendación, publicidad personalizada, análisis de datos en finanzas, detección de fraudes.
Deep Learning
Es una subcategoría del Machine Learning que utiliza redes neuronales profundas para analizar patrones en grandes conjuntos de datos.
Ejemplo de uso : Reconocimiento facial en teléfonos inteligentes y sistemas de seguridad, asistentes virtuales como Siri y Alexa que procesan el lenguaje natural.
Campos de aplicación : Reconocimiento de voz e imagen, procesamiento del lenguaje natural, diagnóstico médico avanzado, vehículos autónomos.
Cognitiva
Es un tipo avanzado de IA que intenta imitar el razonamiento humano más allá de las tareas específicas, incorporando aspectos como la comprensión contextual y la toma de decisiones complejas.
Ejemplo de uso : Chatbots avanzados en atención al cliente que pueden entender y responder a consultas complejas, sistemas de soporte a la decisión en empresas.
Campos de aplicación : Servicio al cliente, gestión empresarial, análisis de sentimientos, sistemas de soporte a la toma de decisiones.
Reconocimiento, clasificación y gestión de imágenes
La Inteligencia Artificial (IA) utilizada para el reconocimiento y gestión de imágenes se refiere al uso de algoritmos y modelos de IA que pueden procesar, analizar e interpretar imágenes visuales. Estos sistemas de IA se entrenan típicamente con grandes cantidades de datos de imágenes para aprender a identificar patrones, objetos, rostros, escenas y otros elementos visuales.
Ejemplo de uso : Reconocimiento facial / diagnóstico médico / Inspección manufactura / agricultura / vehícilos autónomos…
Campos de aplicación : Salud / agricultura / sanidad / retail / automoción.
Cada uno de estos tipos de IA tiene sus propias fortalezas y se adapta mejor a diferentes aplicaciones. Desde realizar tareas específicas basadas en un conjunto de reglas hasta aprender de grandes cantidades de datos y tomar decisiones complejas, la IA está transformando una amplia gama de industrias y sectores. A medida que la tecnología avanza, estas categorías de IA continuarán evolucionando y encontrando nuevas aplicaciones, impulsando aún más la innovación en múltiples campos.