Qué se logra con la integración de LLM
Integrar un modelo de lenguaje evita que tu equipo copie información a herramientas externas. La IA trabaja dentro del flujo existente y solo con los datos autorizados.
- Búsqueda en lenguaje natural sobre manuales, contratos y políticas.
- Resúmenes de expedientes, tickets o historiales de clientes.
- Borradores de respuestas, informes o propuestas.
- Clasificación y extracción de datos de documentos.
- Consultas a bases de datos en lenguaje natural.
Cómo se conecta un modelo de lenguaje a tus datos
La forma más común es la generación aumentada por recuperación (RAG): el sistema busca los fragmentos relevantes en tus documentos y se los entrega al modelo junto con la pregunta. Así el modelo responde con información de tu empresa sin necesidad de entrenarlo de nuevo.
La integración con tu ERP, CRM u otras aplicaciones se hace mediante sus interfaces de programación (API). Definimos qué datos se consultan, en qué momento y con qué permisos.
Elección del modelo y del despliegue
No hay un modelo único para todo. Elegimos según la tarea, el idioma, el costo por uso, la latencia y la sensibilidad de los datos. Los modelos pueden consumirse como servicio en la nube o, cuando la información lo exige, se evalúan opciones desplegadas en infraestructura propia.
También revisamos las condiciones del proveedor sobre retención y uso de datos antes de enviar información de tu empresa.
Seguridad y calidad de las respuestas
Un LLM respeta los permisos solo si la integración los aplica. Diseñamos la integración para que cada usuario acceda únicamente a la información que ya puede ver en el sistema de origen. Además, medimos la calidad de las respuestas con casos de prueba y ajustamos antes de liberar la solución. Esta base sirve también para chatbots y agentes de IA.