DNAEksper
Un sistema que analiza archivos de software de centralitas y genera un informe pericial estructurado.

Colocamos la IA dentro del trabajo, donde se toman las decisiones: un asistente que responde a los clientes, un flujo que extrae datos de documentos, un modelo que detecta las primeras señales de una avería.
La mayoría de los proyectos de IA se queda en una demo llamativa. Lo que funciona en una presentación se rompe al entrar en el día a día: los datos reales están desordenados, los usuarios escriben cosas inesperadas y nadie ha definido qué pasa cuando hay un error.
Nosotros miramos esto: ¿en qué decisión entra la salida del modelo, qué pasa cuando es errónea y quién se da cuenta? Ningún modelo pasa a producción sin responder a estas tres preguntas.




Un sistema que analiza archivos de software de centralitas y genera un informe pericial estructurado.

Se fija por escrito al inicio del proyecto. Cuando los datos no deben salir se prefieren modelos que se ejecutan on-premise; si se usa un servicio externo, se define claramente qué datos se envían.
El diseño lo contempla: las salidas de baja confianza pasan a aprobación humana, las decisiones críticas no se aplican automáticamente y cada salida queda registrada. Poder detectar el error importa tanto como la precisión del modelo.
Sí, los diseños que funcionan suelen construirse sobre los documentos y registros propios de la organización. Un asistente que responde con conocimiento general no aporta nada en la mayoría de las preguntas de empresa.
Escuchemos su situación actual y decidamos juntos por dónde empezar.