lo difícil es elegir qué construir primero.
La mejor idea parte de un proceso costoso o lento, cuenta con datos disponibles y lleva a un resultado que el equipo puede medir.
IA diseñada en torno a resultados medibles
Identificamos y construimos soluciones de IA para procesos donde pueden ahorrar tiempo o reducir errores. Eso incluye agentes internos, chatbots que consultan tus datos, reportes automatizados y bases de conocimiento consultables.
Empezamos por identificar el proceso que conviene mejorar, los datos que necesita la solución, los riesgos que debemos controlar y la métrica que mostrará si funcionó. Esas respuestas definen lo que construimos.
Agentes internosChatbots sobre tus datosWikis de conocimientoAsistentes comercialesAutomatización de reportesVarios proveedores
prototipo en semanas
de un alcance claro a una primera versión funcional
evaluado antes de cada despliegue
comportamiento comparado con el resultado esperado
independiente del modelo
OpenAI, Anthropic, Google o tu proveedor actual
Dónde se atoran los equipos
para empresas que necesitan un punto de partida claro para la IA
Empieza por el proceso: identifica el trabajo que debe cambiar, los datos disponibles, los límites y la métrica que mostrará el resultado.
Un chatbot puede ayudar. No siempre.
Funciona cuando sabe qué puede responder, qué no sabe y cuándo debe pedir ayuda.
Un agente puede ahorrar horas, con límites.
Solo cuando tiene el contexto, los datos y los límites que necesita para hacer bien el trabajo. Si no, termina creando más trabajo.
Una automatización “simple” rara vez lo es.
Los sistemas internos, los permisos, los datos sensibles y los flujos que cambian todos los días suelen meterse en medio.
La información vive en todas partes.
Está regada entre documentos, sistemas, correos, chats y llamadas. Darle a un agente el panorama completo es más difícil de lo que parece.
Una buena demo demuestra menos de lo que parece.
Que funcione una vez en una demo no significa que seguirá funcionando cuando cambien los datos, prompts o instrucciones.
Pasar de “queremos hacer algo con IA” a producción exige elegir el problema correcto, empezar con una versión acotada y medir qué cambia. Así una idea se convierte en un sistema útil.
Lo que construimos
soluciones de IA conectadas con la forma en que opera tu negocio
La tecnología importa, pero no es el punto de partida. Empezamos por el resultado que debe producir el agente, el contexto que necesita, las herramientas que puede usar y el comportamiento que debe mantener.
agentes de IA para procesos internos
Los agentes leen información de varias fuentes y ejecutan trabajo que antes requería revisión manual. Funcionan en procesos cuyos casos varían demasiado para resolverlos con reglas fijas.
wikis de conocimiento con IA
Convierten documentos, llamadas, acuerdos, tareas y cambios del proyecto en una wiki consultable. Esa información puede potenciar agentes de IA, mientras tu equipo conoce el estado de la documentación, platica con ella y ve qué hace falta.
chatbots sobre tus datos internos
Estas interfaces consultan tus documentos, bases de conocimiento y sistemas para responder preguntas. Avisan cuando la información disponible no alcanza y registran la pregunta sin respuesta para revisarla.
asistentes comerciales
Los agentes investigan cuentas, mapean mercados, detectan señales de compra y preparan propuestas. Pueden producir un primer borrador en 15 a 30 minutos, en vez de las dos a cuatro horas que tomaba antes.
automatización de reportes y análisis
Los agentes convierten datos de varias fuentes en reportes, tableros o resúmenes breves. Esto reduce el tiempo que los equipos dedican a recopilar y dar formato a la misma información a mano.
capacitación en IA para equipos internos
Sesiones prácticas para equipos que incorporan IA a su trabajo diario. Cubrimos cómo elegir casos de uso, escribir prompts, evaluar resultados, manejar datos y decidir qué resultados requieren revisión humana.
Cómo funciona
de una hipótesis a un sistema en producción
Definimos el problema de negocio, construimos una primera versión acotada, la probamos y medimos el resultado en producción.
De 2 a 4 sprints de desarrolloEvaluado después de cada cambioMedido contra métricas de negocio
Paso uno
antes de los modelos, entendemos el negocio
Antes de hablar de prompts, modelos o proveedores, definimos el objetivo de negocio: el proceso que causa problemas, el tiempo que consume, los errores que genera, sus usuarios y la métrica de éxito. Si no podemos definir esa métrica, el alcance aún no está listo.
Métricas de negocio que seguimos
Horas ahorradasMenos erroresVentas y conversiones asistidasMenor tiempo de respuestaMenor carga operativaSatisfacción de usuariosLeads calificados generados
Si no puedes medirlo, el problema todavía no está bien definido.
El momento adecuado
cuándo tiene sentido implementar IA
Vale la pena considerar IA cuando:
- Un equipo dedica demasiadas horas a tareas manuales y repetitivas.
- El trabajo exige leer y comparar mucha información antes de tomar una decisión.
- Necesitas crecer sin contratar al mismo ritmo.
- La información está repartida entre documentos, sistemas, correos, chats y llamadas.
- El proceso se repite, pero cada caso exige un criterio distinto.
- Ya existe un presupuesto digital o un programa de transformación activo.
Seguridad y datos
seguridad, privacidad y datos sensibles
Damos a cada agente solo el contexto y los permisos necesarios para su tarea. Según el caso, anonimizamos datos sensibles, limitamos herramientas, controlamos el contexto y definimos accesos por usuario.
Acceso acotado a los datos
El agente solo ve los datos que necesita para la tarea.
Anonimización de datos sensibles
Eliminamos los datos sensibles antes de que lleguen a un modelo.
Permisos por usuario
Definimos reglas de acceso según el rol y el tipo de usuario.
Herramientas y acciones limitadas
Controlamos qué herramientas puede usar el agente y qué puede ejecutar.
Infraestructura según tus requisitos
Elegimos modelos e infraestructura según tus requisitos de cumplimiento normativo.
Seguridad desde la primera decisión de diseño
Los requisitos de seguridad definen la arquitectura desde el inicio.
Independiente del modelo
elegimos el modelo después de definir los requisitos
Hemos trabajado con OpenAI, Anthropic y Google. También podemos usar un proveedor definido por un contrato existente, una política de cumplimiento o una restricción técnica.
Primero definimos el resultado, el contexto, las herramientas, los límites y el método de evaluación. Esos requisitos determinan el modelo.
Proveedores con los que trabajamos
Proveedores cubiertos por tus contratos actuales
Lo que definimos primero
- El resultado que debe producir el agente
- El contexto que necesita
- Las herramientas que puede usar
- Los límites que debe respetar
- Cómo será evaluado
Por qué Acueducto
estrategia que llega hasta la implementación
El mismo equipo elige el caso de uso, construye la solución, la evalúa y la prepara para producción.
Trabajamos junto a equipos internos y proveedores existentesUsamos IA todos los días para diseñar, construir, probar y lanzar softwareEvaluamos el comportamiento después de cada cambio antes del lanzamientoTrabajamos en zonas horarias de Latinoamérica y Estados Unidos
Ver otros servicios
Estrategia digital
Convierte las prioridades del negocio en una hoja de ruta digital práctica y ejecutable.
Ver servicioDesarrollo de software
Software a la medida para digitalizar, integrar y escalar operaciones.
Ver servicioPara quién es
con quién trabajamos mejor
Trabajamos con empresas medianas y grandes en México, Latinoamérica y Estados Unidos que tienen operaciones estables, datos disponibles y presupuesto de implementación.
Empresas medianas y grandes
Más de 200 empleados, un presupuesto digital activo e ingresos anuales aproximados de entre 10 y 500 millones de dólares.
Operaciones estables y datos disponibles
Los procesos y sistemas producen datos suficientes y consistentes para conectar y evaluar una solución.
Decisores de varias áreas
Líderes de transformación, operaciones, producto, TI y negocio, con un responsable técnico involucrado.
Industrias con las que solemos trabajar
ManufacturaRetailFinanzasSaludSegurosLogística
Para quién no es
Una startup en etapa temprana sin presupuesto de implementación, procesos estables ni un problema operativo claro. Un proyecto tiene mejores condiciones cuando parte de un proceso costoso o lento, cuenta con datos y tiene una métrica de éxito.
Evidencia
IA que sí pasó de la demo
Aplicaciones reales de estrategia de IA, comercio conversacional y automatización operativa, diseñadas alrededor del impacto de negocio y con personas al control.
Construimos un sistema de IA que estima la cantidad de acero necesaria para proyectos arquitectónicos. Redujo la preparación de cotizaciones de unas dos semanas a pocos días y ayuda al equipo a detectar errores de cálculo antes de que afecten los márgenes.
Construimos un asistente de IA para la tienda en línea de Borgatta. Responde preguntas de clientes y recomienda productos con datos actualizados del catálogo, bajo controles estrictos sobre qué información puede usar y cómo responde.
Construimos un flujo de IA para investigar invitados, enviar correos de contacto, dar seguimiento, preparar entrevistas, analizar transcripciones, revisar episodios y seleccionar clips. El equipo de producción revisa los resultados en los pasos que requieren criterio editorial.
¿Tienes un proceso que pide a gritos ser automatizado? Revisémoslo juntos.
Agenda una llamada de discoveryFAQ
antes de empezar
Estas son las preguntas que solemos resolver antes de definir la primera versión.
- 01
¿Cómo sé si mi empresa está lista para implementar IA?
Tu empresa está lista para empezar cuando tiene un proceso costoso o lento, un responsable del proceso con autoridad para cambiarlo, presupuesto de implementación y acceso a los datos necesarios. Antes de desarrollar, confirmamos esas condiciones y acordamos una métrica de éxito.
- 02
¿Qué procesos se pueden automatizar con IA?
Suelen ser buenos candidatos los procesos que requieren leer o comparar información, clasificar casos, preparar documentos o tomar decisiones que dependen del contexto. También buscamos trabajo que consuma muchas horas y varíe demasiado para resolverlo con reglas fijas.
- 03
¿Qué diferencia hay entre un chatbot y un agente de IA?
Un chatbot es la interfaz con la que una persona conversa con el sistema. Un agente consulta fuentes y ejecuta acciones mediante las herramientas y permisos que tiene asignados. Una solución puede combinar ambos: el chatbot recibe la solicitud y el agente completa las acciones autorizadas.
- 04
¿Cuánto tarda el desarrollo de una solución de IA?
Un proyecto suele requerir de dos a cuatro sprints de desarrollo, normalmente entre uno y dos meses, para poner en operación una primera versión útil y empezar a generar valor medible. La calidad de los datos, las integraciones, los permisos y los requisitos regulatorios pueden cambiar el plazo.
- 05
¿Conviene empezar con una prueba de concepto, un MVP o una versión para producción?
Elegimos el punto de partida según la incertidumbre del proyecto. Una prueba de concepto responde una duda técnica concreta. Un MVP permite probar el flujo con usuarios. Una primera versión para producción tiene sentido cuando el alcance, los datos y las integraciones ya están definidos.
- 06
¿Cómo protegen los datos sensibles?
Primero definimos qué datos necesita el sistema y quién puede consultarlos. Según el caso, aplicamos permisos por usuario, anonimización, límites de contexto y herramientas restringidas. También elegimos modelos e infraestructura que se ajusten a los requisitos de seguridad y cumplimiento normativo de tu empresa.
- 07
¿Cómo miden el retorno de la inversión de una solución de IA?
Definimos la métrica antes de construir y registramos una línea base. Según el proceso, medimos horas ahorradas, tasa de error, tiempo de respuesta, ventas asistidas, carga operativa o satisfacción de usuarios. Comparamos el resultado con el costo de construir y operar la solución.
- 08
¿Cómo controlan los costos de uso y consumo de tokens?
Antes de elegir un modelo, estimamos el volumen de solicitudes y el costo por operación. Reducimos el contexto innecesario, reutilizamos resultados mediante caché cuando los datos lo permiten, fijamos topes de uso y elegimos el modelo de menor costo que cumple la meta de calidad. En producción, monitoreamos el costo por operación y el gasto total.