SaaS B2B
Datar
Plataforma B2B que cruza fuentes públicas y privadas para validar pólizas, flotas y operaciones de las aseguradoras clientes.
- +42%
- Cancelación evitada
- -70%
- Tiempo reporting
- 16
- Integraciones
PXL INTELLIGENCE
Más solicitado
Diseñamos modelos predictivos, agentes inteligentes, asistentes internos y soluciones basadas en Inteligencia artificial que mejoran decisiones, generan predicciones accionables y desbloquean ventaja competitiva medible.
- 6 a 16 semanas por iniciativa
- Duración típica
- Equipo dependerá de Alcance
- Equipo
- PXL Project, PXL Dedicated o PXL Flex
- Modelo
Qué incluye
Agentes autónomos conectados a operación
Asistentes internos y externos integrados a tu documentación, CRMs, ERPs y bases de conocimiento. Acceso controlado y trazabilidad por rol.
Modelos predictivos y forecasting
Proyectamos ventas, demanda, inventario o rotación de clientes con modelos entrenados sobre tus datos históricos. Predicciones que superan las reglas fijas y se ajustan conforme cambia tu operación.
Integración con modelos LLM
OpenAI, Anthropic, modelos open source en infraestructura propia y modelos verticales. Recomendamos según caso de uso, costo y privacidad de datos.
Sistemas RAG (Retrieval Augmented Generation)
Conectamos IA con documentos, PDFs, bases de datos y sistemas internos para respuestas contextuales con citas verificables.
Modelos fine-tuned y especializados
Cuando el caso lo justifica, entrenamos modelos sobre tus datos propietarios para reducir alucinaciones y mejorar precisión vertical.
Computer vision y procesamiento de documentos
Modelos de OCR avanzado y clasificación de documentos (facturas, contratos, formularios) usando ML/NLP. Alta precisión, validación cruzada y manejo de casos edge. El pipeline operativo alrededor del modelo (dónde entra el documento, dónde se enruta) lo cubre PXL Automation.
LLMOps y observabilidad de IA
Despliegue y versionado de modelos y prompts, evaluación continua de precisión, sesgo y alucinaciones, y control de costos de tokens, cómputo y por tarea. Sin observabilidad, la IA es una caja negra.
Capacitación y gobernanza
Definimos política de uso, control de acceso a información sensible y entrenamiento al equipo. La IA mal gobernada es un riesgo regulatorio y reputacional.
Agentes de atención al cliente en Amazon Connect
Asistentes de voz y chat creados con el agentic CX designer de Amazon Connect (Amazon CX Designer), conectados a tus sistemas. Con Live Sync guían al usuario dentro de tu app o sitio durante la llamada.
Interfaces conversacionales y generativas
Interfaces que se arman en tiempo real según lo que el usuario pide en lenguaje natural, en lugar de menús y formularios fijos. Conectadas a tus datos y con controles para que cada rol vea solo lo que le corresponde.
Para quién
Te ayudamos a decidir rápido. Si no somos el match correcto, te recomendamos a quién sí.
No es para ti si…
- Buscas integrar IA solo para anunciarlo en un comunicado de prensa
- Esperas que IA reemplace tu equipo completo en 3 meses
- No tienes datos limpios ni procesos documentados (empieza con PXL Discovery)
- Necesitas un chatbot básico de FAQ (un SaaS off-the-shelf te cuesta menos)
- No hay tolerancia a iteración: la IA requiere experimentación medida
Es para ti si…
- Tienes datos históricos que pueden entrenar predicciones más precisas que reglas fijas o umbrales manuales
- Manejas volumen alto de documentos, tickets, correos o consultas
- Tu equipo de ventas o soporte necesita información instantánea de fuentes dispersas
- Quieres ofrecer IA como feature diferenciador de tu propio producto
- Tienes datos propietarios valiosos que pueden alimentar modelos especializados
Problema
Muchas empresas están integrando IA únicamente como tendencia de marketing. El resultado son modelos desconectados del negocio, agentes que alucinan y productos que generan más ruido que valor. La IA mal implementada no solo no resuelve problemas, los multiplica: respuestas incorrectas que llegan a clientes, automatizaciones que rompen procesos críticos y proyectos que mueren 6 meses después del piloto.
Modelos respondiendo con información incorrecta o desactualizada (alucinaciones)
Agentes que no entienden contexto y producen respuestas genéricas inútiles
Riesgos de exposición de datos sensibles por mala arquitectura RAG
Costos descontrolados de tokens sin observabilidad ni límites
Pilotos brillantes en demos que jamás llegan a producción
Equipos abandonando la herramienta porque no se integró a su flujo real
Resultados de negocio
La diferencia no es usar IA, es usarla donde el criterio humano llega tarde o alucina. La IA bien implementada se nota en resultados de negocio concretos: ventas que cierran con información instantánea, predicciones que superan reglas fijas, agentes que responden con contexto verificable y equipos que dejan de improvisar decisiones.
Reducción medible de errores humanos en decisiones que antes dependían de intuición o experiencia individual
Respuestas más rápidas a clientes internos y externos con contexto verificable
Escalabilidad del criterio experto en el equipo (el modelo replica lo que solo el más senior sabía hacer)
Ventaja competitiva real frente a competidores que apenas implementan FAQs
Datos propietarios convertidos en activos estratégicos de la empresa
Decisiones tomadas con información sintetizada en segundos, no horas
Proceso
Diagnóstico de oportunidades IA
Identificamos casos donde IA genera ventaja real (no donde solo automatiza): decisiones que hoy dependen de un experto senior, contenido con volumen alto que requiere criterio, o predicciones que superan reglas fijas. Priorizamos 1 a 3 iniciativas con impacto medible.
Arquitectura IA y datos
Diseño de stack IA, fuentes de datos, embeddings, vector store, modelos a usar y arquitectura RAG. Definición de reglas operativas y observabilidad.
Prototipo y validación
Construcción de prototipo funcional con datos reales. Evaluación de precisión, latencia, costo y experiencia con usuarios piloto.
Productización
Integración a sistemas internos, controles de acceso, monitoreo continuo, observabilidad de tokens y plan de mejora continua.
Adopción y gobernanza
Capacitación al equipo, política de uso, métricas de éxito y plan de evolución. Iteración basada en uso real, no en suposiciones.
Casos relacionados
SaaS B2B
CONFIDENCIAL
Agente RAG interno para 800+ empleados
Agente RAG para 800+ empleados con acceso a documentación corporativa, procedimientos y datos operativos. Trazabilidad y control de roles.
- 800+
- Usuarios
- -65%
- Tickets soporte interno
- 12s
- Respuesta promedio
SaaS B2B
CONFIDENCIAL
Extracción y clasificación de documentos con IA
Modelo de IA para extracción y clasificación de documentos operativos de centros comerciales (contratos, reportes, facturación). Base de datos vectorial con búsqueda semántica, validación cruzada y traspaso a humano en casos excepcionales.
- 99%
- Precisión
- -80%
- Tiempo de procesamiento por documento
Stack | Herramientas | Estándares
IA con modelos, frameworks y observabilidad probados.
- OpenAI
- Anthropic
- Llama
- Mistral
- LangChain
- LlamaIndex
- Semantic Kernel
- Pinecone
- Weaviate
- Qdrant
- pgvector
- Python
- FastAPI
- Node.js
- PostgreSQL
- MongoDB
- AWS Bedrock
- Azure OpenAI
- GCP Vertex AI
- LangSmith
- Helicone
- Langfuse
- Tesseract
- Azure AI Document Intelligence
- AWS Textract
- TensorFlow
- OpenClaw
- Hugging Face
- Google Gemini
- Ollama
- Whisper
- Vercel AI SDK
- Google Customer Engagement Suite
- AutoGen
- Gemma
Preguntas frecuentes
¿La IA reemplaza equipos enteros?
La IA amplifica el criterio humano y automatiza decisiones que antes requerían un experto.
¿Pueden conectar la IA a nuestros sistemas internos?
Sí, construimos agentes y asistentes con RAG conectados a tus sistemas y datos internos, no demos aisladas.
¿Pixzelle desarrolla sobre Amazon Connect?
Sí. Diseñamos y desarrollamos agentes de atención al cliente en Amazon Connect con su agentic CX designer (Amazon CX Designer) y los conectamos con tus sistemas, tu app móvil y tu sitio web, incluyendo experiencias Live Sync que guían al usuario dentro de la app durante la conversación.
¿Qué modelos usan?
Trabajamos con distintos proveedores según el caso: OpenAI, Anthropic y modelos open-source, entre otros. Elegimos el modelo según las necesidades de privacidad, costo y desempeño de cada proyecto.
¿Cómo manejan la privacidad de los datos?
Tus datos y los de tus clientes no se usan para entrenar modelos de terceros. Cuando conectamos IA a tus sistemas, definimos desde la etapa de diseño qué información sale, hacia dónde y bajo qué controles, para proteger tanto a ti como a tus usuarios finales.
¿Cuánto cuesta operar IA en producción?
El costo depende del volumen de uso, la complejidad del modelo y si usamos un proveedor externo o infraestructura propia. Esas son las variables que determinan el precio en cada caso.
¿Qué tan pronto veo resultados?
Depende del caso de uso: un asistente interno bien acotado puede mostrar resultados medibles en semanas, mientras que un sistema de toma de decisiones más complejo toma más tiempo en afinarse.
Servicios relacionados
PXL DATA
PXL Data
Plataformas de datos. ETLs, data warehouses, analytics y dashboards gobernados para decidir con evidencia.
PXL CONNECT
PXL Connect
Integraciones & IoT. APIs, legacy systems, hardware y sincronización del ecosistema digital y físico.
PXL AUTOMATION
PXL Automation
Orquestación Operativa. El flujo operativo que ejecuta: cuando llega la entrada, el modelo decide y la decisión se enruta hacia los sistemas del negocio. Sin PXL Automation, el modelo es un servicio aislado sin uso real.
Diagnóstico de 30 min sobre oportunidades IA en tu operación.