SERVICIO · COPILOTO DE IA
Implementación de copiloto de IA
Un asistente de trabajo que el equipo realmente utiliza — conectado a su conocimiento interno, herramientas y permisos, con cada respuesta con fuente y auditable, integrado directamente en Slack, el navegador y los sistemas en los que ya trabaja.
Lleve su copiloto de la demo al trabajo diario
La mayoría de las empresas que implementan un asistente de IA se quedan atascadas en el mismo punto: la demo impresiona, pero tras el lanzamiento nadie lo usa. Las razones casi siempre son las mismas tres: las respuestas alucinan, los equipos no quieren alimentarlo con datos internos por temor a filtraciones, y los empleados tienen que abrir otra herramienta más para usarlo. El resultado es un sistema acumulando polvo con ROI cero. El problema real nunca fue que el modelo no sea suficientemente inteligente; es que el modelo no está conectado a su conocimiento, no respeta sus permisos y no aparece donde la gente ya trabaja.
Tenten AI trata el copiloto como un problema de ingeniería, no como una línea de adquisición. Nuestros Ingenieros Forward Deployed (FDE) se integran in situ y trabajan junto a sus equipos de TI, legal y negocio para conectar el asistente a su base de conocimiento, ERP/CRM, sistemas de documentos y modelo de permisos existente. Construimos sobre una arquitectura RAG para que cada respuesta lleve un enlace de fuente clickeable — cuando algo está mal, puede rastrearlo hasta el documento y párrafo exacto. Sus datos permanecen dentro de su VPC o nube designada (Azure / AWS) y nunca se usan para entrenamiento.
Lo crucial es que el lanzamiento es el punto de partida, no el final. Establecemos un ciclo de evaluación continua — preguntas reales, etiquetado humano y puntuación automatizada — para cuantificar la tasa de acierto y la tasa de alucinación, luego iteramos semanalmente para que la calidad siga mejorando después del lanzamiento en lugar de degradarse. Lanzamos un primer asistente funcional en aproximadamente 5 a 6 semanas, de modo que usted demuestra ROI en un escenario de alto valor antes de escalar lateralmente.
Capacidades
01
Conectado a su conocimiento y permisos
Usando una arquitectura RAG, conectamos Confluence, SharePoint, Google Drive, Notion, ERP/CRM y bases de datos — e inherimos completamente su modelo de permisos existente, de modo que los usuarios solo ven lo que ya estaban autorizados a ver. Sin filtraciones entre departamentos.
02
Cada respuesta es trazable y auditable
Las respuestas vienen con enlaces de fuente clickeables y pasajes citados para que los empleados puedan verificar el original con un clic. El backend mantiene un registro completo de preguntas y citas, haciendo que el cumplimiento y la auditoría interna sean sencillos y manteniendo el riesgo de alucinación bajo control.
03
Integrado en su flujo de trabajo existente
Se integra directamente en Slack, una extensión de navegador y sus sistemas internos — sin nueva pestaña que abrir, sin nueva interfaz que aprender. El copiloto aparece exactamente donde la gente ya hace su trabajo.
04
Se conecta a herramientas y toma acciones
Más allá de responder preguntas, puede verificar el estado de un pedido, extraer un informe, abrir un ticket o iniciar una aprobación — a través de llamadas a herramientas seguras y con alcance de permisos que extienden el copiloto de encontrar información a hacer las cosas.
05
Evaluación continua y ciclo de calidad
Construimos conjuntos de datos de evaluación, etiquetado humano y puntuación automatizada para cuantificar la tasa de acierto y alucinación, luego iteramos prompts, recuperación y controles semanalmente contra el uso real — para que la calidad siga mejorando después del lanzamiento.
06
Gobernanza de datos de nivel empresarial
Desplegado en su VPC o nube designada, los datos nunca salen de su entorno y nunca entran en el entrenamiento del modelo. Soportamos SSO, registros de auditoría, redacción de PII y requisitos de SOC 2 / GDPR — diseñado para pasar su revisión legal y de seguridad.
Casos de uso
Asistente de conocimiento para equipos de soporte
Los agentes de soporte preguntan '¿cuál es la política para este caso de devolución?' directamente en Slack o el sistema de tickets, y el copiloto recupera información de manuales de producto, SOPs y tickets anteriores para dar una respuesta con fuente y consistente — reduciendo el tiempo de incorporación de nuevos empleados y las tasas de escalación.
Conocimiento de ventas y preventas bajo demanda
Los representantes obtienen especificaciones de producto, comparaciones competitivas, precios y ejemplos de acuerdos anteriores antes de una reunión. Al vincular el CRM y la wiki interna, preventas deja de perseguir a colegas por información y esperar a otros departamentos.
Consultas en planta e ingeniería
Los ingenieros de campo consultan códigos de fallo del MES, manuales de mantenimiento de equipos y estándares de calidad. Conectado a sistemas de documentos y datos de máquinas, el copiloto hace que el conocimiento de técnicos senior sea buscable y transferible.
Consultas de cumplimiento y riesgos
En finanzas e industrias reguladas, el personal de cumplimiento consulta políticas KYC/AML, normas internas y las últimas directivas. El copiloto devuelve respuestas con fuente y mantiene un rastro de auditoría, de modo que cada decisión tiene una base trazable.
Autoservicio de RR. HH. y TI interno
Los empleados se atienden a sí mismos sobre políticas de permisos, flujos de gastos, beneficios y preguntas frecuentes de TI. Basándose en la política de RR. HH. y la base de conocimiento de TI, el copiloto descarga las preguntas internas repetitivas de los equipos de help desk humanos.
Estado de cadena de suministro y logística
El personal de operaciones usa el copiloto para consultar el estado de envíos, inventario y excepciones de pedidos a través del TMS/WMS, convirtiendo la información dispersa en varios sistemas en algo accesible con una sola pregunta.
Cadencia de entrega
SEMANA 1
Definir el escenario y mapear los datos
Los FDE se integran con su equipo para elegir el primer escenario de alto ROI, mapear las fuentes de conocimiento, el modelo de permisos y los límites de seguridad, y definir las métricas de éxito y cómo las evaluaremos.
SEMANAS 2–3
Conectar el conocimiento y construir el RAG
Completamos las conexiones de datos, la herencia de permisos y la recuperación RAG, cableamos las citas de fuentes y los controles, y producimos un primer asistente listo para pruebas internas.
SEMANAS 4–5
Integrar en el flujo de trabajo y piloto
Integramos el copiloto en Slack, el navegador o los sistemas internos, invitamos a usuarios piloto a probarlo en situaciones reales, y ajustamos la recuperación, los prompts y los controles de alucinación con los datos de evaluación.
SEMANAS 5–6
Lanzamiento y evaluación continua
Lo abrimos al equipo objetivo, establecemos un ciclo de evaluación continua y una cadencia de iteración semanal, cuantificamos la adopción y el ROI, y planificamos el despliegue lateral al siguiente escenario.
5–6 semanas
Hasta el primer lanzamiento
100%
Respuestas con fuente y auditables
VPC
Los datos permanecen en su entorno
FAQ
¿Cómo gestionan las alucinaciones de IA?
Usamos una arquitectura RAG para que las respuestas estén fundamentadas en sus documentos reales en lugar de generarse de la nada, y cada respuesta lleva una fuente clickeable para verificación con un clic. También añadimos controles para que cuando no haya una base fiable para recuperar, el copiloto diga 'no pude encontrarlo' en lugar de inventar algo. Después del lanzamiento, cuantificamos y reducimos progresivamente la tasa de alucinación contra un conjunto de datos de evaluación, semana tras semana.
¿Nuestros datos internos se filtrarán o se usarán para entrenar modelos?
No. El copiloto se despliega dentro de su VPC o nube designada (Azure / AWS), de modo que los datos nunca salen de su entorno y nunca entran en ningún entrenamiento de modelo. Soportamos SSO, registros de auditoría y redacción de PII, y podemos cumplir con SOC 2 / GDPR y requisitos similares — para que sus equipos de seguridad y legal puedan dar su aprobación total.
¿No terminará sin uso como la última herramienta que compramos?
Ese es el riesgo que más nos preocupa, y está en el núcleo del diseño. Integramos el copiloto en el Slack, el navegador y los sistemas internos que la gente ya usa, de modo que nunca tienen que abrir una nueva herramienta ni aprender una nueva interfaz. Combinado con la confianza que generan las fuentes trazables y las mejoras de calidad de la evaluación continua, eso es lo que hace que la adopción realmente se sostenga.
¿Cómo se controlan los permisos? ¿Puede el personal ordinario ver datos ejecutivos?
El copiloto hereda completamente su modelo de permisos existente y aplica los derechos de acceso individuales del usuario en el momento de la recuperación, de modo que solo ven lo que ya estaban autorizados a ver. Los datos interdepartamentales o sensibles no se filtrarán solo porque alguien preguntó al copiloto, y cada recuperación y cita se registra para auditoría.
¿Qué tan rápido vemos el ROI y cómo probamos que funciona?
Lanzamos un primer asistente funcional en aproximadamente 5 a 6 semanas y nos enfocamos deliberadamente en un escenario de alto valor para que obtenga un resultado medible y respaldado por evidencia — menor tiempo de respuesta de soporte, incorporación más corta de nuevos empleados o menos preguntas internas, por ejemplo. Definimos las métricas de éxito con usted desde la semana uno y dejamos que los datos de evaluación continua hagan el argumento, no la intuición.
¿En qué se diferencia la entrega FDE in situ de una implementación consultora típica?
FDE significa que ingenieros reales se integran en su equipo para escribir el código, conectar los sistemas y ajustar la calidad — no entregar una presentación y marcharse. Trabajamos hombro a hombro con sus equipos de TI, legal y negocio en las partes más difíciles — acceso a datos y permisos — llevamos el copiloto a un estado listo para el lanzamiento, y dejamos un mecanismo de evaluación que puede seguir iterando.
Una nueva era de
productos nativos de IA
Lleve su primer caso de uso de IA a producción en semanas, no trimestres.