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No vendemos hype. Integramos inteligencia artificial donde se justifica con un KPI claro —tiempo ahorrado o errores evitados—: lectura automática de facturas y documentos, chatbots con conocimiento real de su empresa, agentes que ejecutan tareas, clasificación de tickets y análisis de contratos y pliegos.
La IA es una herramienta, no un fin. Nuestro trabajo no es ponerle “IA” a su empresa para una foto: es encontrar el proceso donde un modelo bien aplicado le ahorra horas reales o evita errores costosos —y solo ahí lo implementamos, midiendo el resultado.
Trabajamos con texto y documentos colombianos (DIAN, SECOP, manuales internos), conectamos con sus sistemas actuales y dejamos siempre la decisión crítica en manos de una persona. Empezamos por un piloto medido, no por una factura grande.
No hay un único “mejor modelo”: hay el adecuado para cada caso. Le ayudamos a decidir entre tres caminos según qué tan sensibles son sus datos, cuánto volumen maneja y qué presupuesto tiene.
La máxima capacidad disponible hoy, sin infraestructura propia. Pago por uso: arranca rápido y paga solo lo que consume.
Modelos de código abierto que usted controla. Buen balance entre capacidad, costo predecible y control sobre el ciclo de vida.
100% on-premise: el modelo corre en su servidor y sus datos nunca salen de su red. La opción para información sensible o regulada.
Estos son los casos que más retorno dan en empresas colombianas. Cada uno con un ejemplo concreto de cómo se ve funcionando en la práctica.
Responde como un empleado capacitado a partir de sus manuales, políticas y base de conocimiento —no inventa: cita la fuente exacta de donde sacó la respuesta.
Una empresa de transporte carga su manual de operación. Un conductor pregunta por WhatsApp “¿qué hago si se me vence el SOAT en ruta?” y recibe la respuesta exacta del manual, con la página citada.
Lee facturas electrónicas UBL 2.1, extrae NIT, ítems y valores, valida contra la orden de compra y las registra en cuentas por pagar. Adiós digitación manual.
Llegan 300 facturas al mes al correo. Pasan de horas de digitación manual a quedar registradas en minutos, con validación automática del proveedor.
Cada mensaje al buzón de soporte se etiqueta con categoría, prioridad y responsable, sin que nadie tenga que leerlo primero para enrutarlo.
Entra “no imprime la impresora fiscal” → se clasifica como Hardware / Prioridad alta y se asigna al técnico de turno automáticamente.
Documentos largos → resumen ejecutivo, requisitos habilitantes y un dictamen con su razón. La IA lee lo que su equipo no alcanza a leer a tiempo.
Un pliego SECOP de 220 páginas se procesa en ~1 minuto: resumen, requisitos jurídicos/financieros/experiencia, banderas rojas y dictamen Participar / No-participar.
Un agente que consulta su base de datos, llama APIs y ejecuta acciones —siempre con guardrails y con aprobación humana en lo crítico. Nunca autonomía total.
“¿Cuántas unidades del producto X quedan en bodega Norte?” → consulta la BD y responde. Si pide “crea la orden de reposición”, la prepara y la deja pendiente de su aprobación.
Preguntas de negocio en español → consulta SQL → tabla y gráfico. Sus gerentes obtienen datos sin pasar por TI ni esperar el reporte de turno.
El gerente escribe “ventas por vendedor del último trimestre, de mayor a menor” y obtiene al instante la tabla y el gráfico.
Un camino claro: empezamos pequeño y medido, no con una gran inversión a ciegas. Si el piloto no da retorno, lo sabe rápido y barato.
Elegimos juntos UN proceso con retorno claro y definimos la métrica de éxito antes de tocar nada: tiempo ahorrado o errores evitados. Sin KPI, no arrancamos.
Conectamos sus fuentes —documentos, base de datos, correo— de forma segura y controlada. Definimos qué datos entran al modelo y qué nunca sale de su red.
Construimos un prototipo acotado y medimos el KPI contra la línea base. Aquí se decide con números si vale la pena escalar —o si conviene parar.
Despliegue con validaciones, aprobación humana en lo crítico y monitoreo continuo. La IA opera dentro de límites claros, no a su libre albedrío.
Afinamos prompts y modelos con el uso real y ampliamos a nuevos casos cuando los primeros ya están pagando. El sistema mejora con su operación.
La IA mal puesta es un riesgo de confidencialidad. Por eso la diseñamos con control sobre qué sale, qué se queda y quién decide. Estas son las garantías que aplicamos:
Para datos sensibles, el modelo corre en su infraestructura y la información nunca cruza su perímetro.
Sus datos no se usan para entrenar modelos de proveedores externos. Quedan para resolver su caso, nada más.
Las decisiones importantes pasan por una persona. La IA propone y prepara; usted aprueba. No hay autonomía total.
Validaciones y límites que evitan que el modelo invente. En agentes operativos, todo pasa por verificación.
Cada respuesta informativa muestra de dónde salió. Si no puede citar, lo dice en vez de inventar.
Usted define qué información puede salir hacia proveedores externos y qué se queda dentro. El control es suyo.
No vendemos hype. A veces el diagnóstico honesto es que todavía no vale la pena, y se lo decimos. La IA brilla en unos escenarios y estorba en otros.
Medimos antes y después. Si la IA no ahorra horas o evita errores comprobables, no la dejamos en producción.
No casados con un proveedor: elegimos el modelo adecuado para su caso, su presupuesto y su sensibilidad de datos.
Para datos sensibles, montamos modelos open-source 100% on-premise. Su información nunca sale de su red.
Conectamos con lo que ya tiene: facturación DIAN, su base de datos, APIs y correo. La IA vive dentro de su operación.
En español, en su zona horaria, especializados en documentos colombianos (DIAN, SECOP). Sin subcontratar.
No por una factura grande. Un caso acotado, medido y barato; si da retorno, escalamos. Si no, lo sabemos rápido.
Solo si usted lo aprueba. Hay opción self-hosted con modelos open-source que corren 100% en su infraestructura, donde sus datos nunca salen de su red. Cuando sí usamos un modelo en la nube, usted decide qué información puede salir y qué se queda dentro.
Depende del volumen. Como referencia: un chatbot de ~500 conversaciones/mes con un modelo cerrado de gama media ronda los USD 30/mes. Siempre le damos una estimación previa de costos de operación antes de empezar, para que no haya sorpresas en la factura mensual.
En agentes operativos usamos tool-calling con validación: el agente consulta datos reales y verifica antes de actuar. En el modo conversacional informativo mostramos el nivel de confianza y la fuente de cada respuesta; si el modelo no puede respaldar algo, lo dice en lugar de inventarlo.
No. Aprovechamos modelos preentrenados aplicados sobre SUS documentos y datos —no entrenamos desde cero ni necesitamos millones de registros. Tampoco requiere un equipo de data science propio: nosotros lo montamos y su gente solo lo usa.
Sí, es una de nuestras especialidades. Trabajamos con facturas electrónicas DIAN (UBL 2.1), pliegos SECOP, manuales y políticas internas en español. El sistema entiende el contexto y el vocabulario colombiano.
Con un piloto acotado y medido sobre un solo caso de uso. Definimos el KPI, lo medimos contra la línea base y decidimos con números. Si no da retorno, lo sabemos rápido y barato —sin haber comprometido un presupuesto grande.
No. Automatiza lo repetitivo para que su equipo se enfoque en lo que requiere criterio, relación con el cliente y decisión. En lo crítico siempre hay aprobación humana: la IA propone y prepara, su gente decide. Es una herramienta para su equipo, no un reemplazo.
Diagnóstico gratuito de 45 minutos: le decimos con honestidad si vale la pena, con qué modelo y con qué retorno esperado.
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