Inteligencia artificial que trabaja dentro de tu empresa
La mayoría de proyectos de IA se quedan en la demo. Nosotros partimos de un proceso concreto que hoy te cuesta horas o dinero, medimos qué se puede automatizar y lo llevamos a producción conectado a tus sistemas. Somos ingenieros de sistemas antes que consultores de IA: la parte difícil no es el modelo, es integrarlo en una empresa que ya funciona.
- Empezamos por el proceso, no por la tecnología
- Piloto medible en semanas, no en trimestres
- Integrado en tu Microsoft 365, Google Workspace o sistemas propios
El problema no suele ser el modelo
Cuatro razones por las que una empresa prueba la IA, ve que funciona en la demo y nunca llega a usarla de verdad.
La IA vive fuera del flujo de trabajo
Si tu equipo tiene que salir de Outlook, del ERP o del gestor documental para ir a una web a preguntar, no lo va a usar. La adopción se juega en dónde vive la herramienta, no en lo lista que es.
El modelo no conoce tu empresa
Un modelo genérico responde bien sobre el mundo y mal sobre tus contratos, tus tarifas o tus procedimientos. Sin acceso gobernado a tu documentación, las respuestas son plausibles pero inútiles.
Nadie ha resuelto quién ve qué
En cuanto la IA lee documentos internos aparece la pregunta incómoda: ¿puede un comercial consultar nóminas? Sin permisos heredados del sistema de origen, el proyecto se para en cuanto lo mira seguridad.
No hay una métrica de éxito
«Queremos usar IA» no es un objetivo. Sin una línea base de horas, errores o tiempo de respuesta antes de empezar, es imposible defender la inversión ni decidir si merece la pena escalar.
Las cuatro formas en que la IA entra en una empresa
No todas las empresas necesitan lo mismo. En el diagnóstico decidimos cuál de estas vías tiene sentido para ti, y en qué orden.
Agentes que ejecutan tareas
Procesos que leen información, deciden y actúan sobre tus sistemas: clasificar y responder correo, preparar presupuestos, cruzar albaranes con facturas, abrir y enrutar incidencias. Trabajan solos y escalan a una persona cuando no lo tienen claro.
Automatización de procesos
Flujos completos donde la IA es una pieza más junto a tus aplicaciones: extracción de datos de documentos, validaciones, conciliaciones e informes recurrentes. Menos trabajo manual y menos errores de transcripción.
Copilots sobre tu documentación
Asistentes que responden con la información real de tu empresa —contratos, manuales, expedientes, normativa interna— citando la fuente. Es la vía más rápida para que un equipo note el cambio la primera semana.
Modelos privados y on-premise
Cuando los datos no pueden salir de tu infraestructura, desplegamos modelos en tus propios servidores o en tu nube privada, con inferencia local y control total sobre qué se procesa y dónde.
De la idea al proceso en producción
Un método en cuatro fases pensado para que puedas parar en cualquier punto sin haber tirado el dinero.
Diagnóstico
Recorremos tus procesos con las personas que los ejecutan, medimos el coste actual en horas y errores, y salimos con dos o tres casos de uso priorizados por impacto y dificultad.
Piloto
Construimos el caso ganador con datos reales y un grupo reducido de usuarios. El objetivo es una decisión informada: comparar el resultado con la línea base que medimos en la fase anterior.
Integración
Llevamos la solución a producción conectada a tus sistemas, con permisos, trazabilidad, plan de contingencia y formación al equipo. Aquí es donde pesa nuestra experiencia en sistemas.
Escalado
Medimos el uso real, corregimos lo que falla y extendemos el patrón a procesos vecinos, que suelen ser mucho más baratos de automatizar una vez la base está montada.
Qué incluye siempre un proyecto de IA con nosotros
Son compromisos de método, no promesas comerciales: forman parte de cómo trabajamos en todos los proyectos.
Hablemos de tu caso- Línea base medida antes de empezar, para poder demostrar el retorno después
- Permisos heredados de tu sistema de origen: nadie ve por la IA lo que no vería sin ella
- Registro de qué se consulta y qué se responde, para auditoría y mejora continua
- Documentación de la arquitectura y del funcionamiento, tuya y sin dependencia de nosotros
- Formación práctica al equipo que lo va a usar, no sólo a quien lo aprueba
- Plan de qué pasa si el servicio de IA falla o cambia de precio
Tecnologías con las que trabajamos
- Claude (Anthropic)
- OpenAI / GPT
- Azure OpenAI
- Microsoft 365 Copilot
- Google Gemini
- Modelos open-source (Llama, Mistral)
- RAG
- Bases de datos vectoriales
- LangChain
- MCP
- n8n
- Make
- Power Automate
- Fine-tuning
Preguntas frecuentes
¿Qué tamaño de empresa necesita tener sentido un proyecto de IA?
No depende tanto del número de empleados como del volumen de trabajo repetitivo. Una asesoría de doce personas que procesa cientos de documentos al mes tiene un caso mucho más claro que una empresa de cien personas cuyo trabajo es mayoritariamente presencial y variable.
La pregunta útil es otra: ¿hay alguna tarea que alguien de tu equipo haga muchas veces al mes siguiendo siempre el mismo criterio? Si la respuesta es sí, hay caso. Si no la hay, te lo diremos en el diagnóstico en lugar de venderte un proyecto.
¿Cuánto tarda en verse el primer resultado?
Un piloto acotado suele estar funcionando con usuarios reales entre tres y seis semanas desde el diagnóstico, dependiendo sobre todo de lo accesible que esté la información y de cuántas personas tengan que validar. Lo que alarga los proyectos casi nunca es la parte técnica: son los permisos, los accesos y las decisiones internas.
¿Nuestros datos se usan para entrenar modelos de terceros?
En los planes empresariales de los principales proveedores, no: los datos enviados por API o por las suscripciones de empresa quedan excluidos del entrenamiento. Lo verificamos y lo dejamos por escrito en cada proyecto, y cuando el requisito es que los datos no salgan de tu infraestructura en absoluto, la vía es un modelo privado on-premise.
¿Hace falta tener los datos ordenados antes de empezar?
No hace falta un proyecto de datos previo, pero sí saber dónde está la información y quién puede verla. Buena parte del trabajo inicial consiste precisamente en eso: localizar las fuentes, entender su estructura de permisos y decidir qué entra en el alcance. Empezar por un área acotada es más rápido que ordenarlo todo primero.
¿Qué pasa si la IA se equivoca?
Se diseña asumiendo que se va a equivocar. Por eso los procesos que tocan dinero, contratos o clientes llevan validación humana en el punto crítico, umbrales de confianza para escalar a una persona y trazabilidad de cada decisión. La IA reduce el trabajo, no la responsabilidad.
¿Trabajáis fuera de Barcelona?
Sí. Los proyectos de IA se ejecutan en gran parte en remoto, así que trabajamos con empresas de toda España. La presencia física la reservamos para el diagnóstico inicial y la formación, donde estar delante marca la diferencia, y ahí el área metropolitana de Barcelona es nuestra zona natural.
Explora cada área
- Consultoría IA en BarcelonaConsultoría de inteligencia artificialVer servicio
- Agentes de IADesarrollo de agentes de inteligencia artificialVer servicio
- Automatización de procesosAutomatización de procesos e integración de sistemasVer servicio
- RAG y copilotsImplantación de IA sobre datos propiosVer servicio
- IA privada y on-premiseInfraestructura de inteligencia artificial privadaVer servicio
- Microsoft 365 CopilotImplantación y adopción de Microsoft 365 CopilotVer servicio
¿Por dónde empieza tu empresa con la IA?
En una sesión de diagnóstico analizamos tus procesos y salimos con dos o tres oportunidades concretas, con una estimación de esfuerzo y de retorno. Si no vemos caso, te lo decimos.
- Respondemos en menos de 24 horas laborables
- Presencial en Barcelona, Castelldefels y el Baix Llobregat; remoto en toda España
¿Prefieres el correo? info@abantsistemas.com