Mayo 2026

IA aplicada, gobernada, segura y medible.

Convertimos la IA en sistemas de trabajo útiles y controlados. Pilotos funcionales en 6–8 semanas, con gobierno desde el día uno.

→ Reservar discovery ↓ Ver casos

IA · hilo

●Anthropic lanza Claude for Small Business con conectores QuickBooks, HubSpot, CanvaAnthropic/●KPMG integra Claude en el corazón de su negocio global de consultoría y auditoríaAnthropic/●PwC expande su alianza con Anthropic — Claude entra en deals y funciones enterpriseAnthropic/●Code with Claude: managed agents, Remote Agents y CI auto-fix shippingInfoQ/●Anthropic dona MCP a la Agentic AI Foundation bajo la Linux FoundationAnthropic/●Google lanza Gemini 3.5, agent Spark y world model Omni — Ultra baja a $200/mesCNBC/●OpenAI lanza GPT-Realtime-2: voz en vivo con reasoning GPT-5 y 70+ idiomasTechCrunch/●Microsoft 365 Copilot: agentes autónomos en Outlook y human agency en M365Microsoft/●Meta debuta Muse Spark con Alexandr Wang al frente de Superintelligence LabsCNBC/●DeepSeek V4 open-source: 1.6T parámetros, 1M context, 1/20 del coste de Opus 4.7CNBC/●Comisión Europea publica draft de transparencia bajo Artículo 50 del AI ActEU Commission/●Gobierno híbrido de IA, crítico en la banca europea bajo el AI ActSiliconANGLE/●Anthropic lanza Claude for Small Business con conectores QuickBooks, HubSpot, CanvaAnthropic/●KPMG integra Claude en el corazón de su negocio global de consultoría y auditoríaAnthropic/●PwC expande su alianza con Anthropic — Claude entra en deals y funciones enterpriseAnthropic/●Code with Claude: managed agents, Remote Agents y CI auto-fix shippingInfoQ/●Anthropic dona MCP a la Agentic AI Foundation bajo la Linux FoundationAnthropic/●Google lanza Gemini 3.5, agent Spark y world model Omni — Ultra baja a $200/mesCNBC/●OpenAI lanza GPT-Realtime-2: voz en vivo con reasoning GPT-5 y 70+ idiomasTechCrunch/●Microsoft 365 Copilot: agentes autónomos en Outlook y human agency en M365Microsoft/●Meta debuta Muse Spark con Alexandr Wang al frente de Superintelligence LabsCNBC/●DeepSeek V4 open-source: 1.6T parámetros, 1M context, 1/20 del coste de Opus 4.7CNBC/●Comisión Europea publica draft de transparencia bajo Artículo 50 del AI ActEU Commission/●Gobierno híbrido de IA, crítico en la banca europea bajo el AI ActSiliconANGLE/

6–8

semanas para el piloto

capas de gobernanza

modelos de implementación

sectores activos

## QUE_HACEMOS

Cuatro capas para poner IA en producción con control.

capa.01

Ecosistema IA

Arquitecturas adaptadas a la criticidad del dato, privacidad y stack tecnológico.

→ adapt(data, stack, speed)

capa.02

Base gobernada

Fuentes autorizadas, documentos, APIs, embeddings, permisos y versionado.

→ govern(sources, perms)

capa.03

Agentes y workflows

Asistentes funcionales integrados en procesos reales con escalado humano.

→ deploy(agent, process)

capa.04

aiBoost y medición

Mejora continua, retraining, fine-tuning, formación y no obsolescencia.

→ measure(kpis).iterate()

## DESPLIEGUE

El mismo criterio: desplegar la IA donde el dato pueda ser gobernado.

Tres formas de desplegar IA, según el nivel de control que exige cada proceso. No vendemos un stack único: elegimos el entorno según sensibilidad del dato, trazabilidad, integración y velocidad.

IA cloud controlada

Para validar rápido con datos no sensibles o anonimizados, con fuentes acotadas, permisos y medición desde el inicio.

Trazabilidad: Media
Stack ejemplo: Claude API, OpenAI, Gemini
Aislamiento de datos: Compartido
Velocidad de arranque: Alta
Coste inicial: Bajo
Auditoría propietaria: —
Integración corporativa: Limitada

IA privada gestionada

Para procesos críticos con datos confidenciales, infraestructura aislada o dedicada, auditoría propia y operación controlada.

Trazabilidad: Total
Stack ejemplo: Azure OpenAI dedicado, Bedrock, vLLM en VPC
Aislamiento de datos: Dedicado
Velocidad de arranque: Media
Coste inicial: Medio
Auditoría propietaria: ✓
Integración corporativa: Opcional

IA en entorno del cliente

Para organizaciones que ya gobiernan M365, Azure, VPC u on-premise y quieren integrar la IA en su stack de seguridad, identidad y compliance.

Trazabilidad: Total
Stack ejemplo: M365 Copilot, Azure tenant cliente, on-prem
Aislamiento de datos: Propio
Velocidad de arranque: Media
Coste inicial: Variable
Auditoría propietaria: ✓
Integración corporativa: Nativa al stack del cliente

IA cloud controlada

Para validar rápido con datos no sensibles o anonimizados, con fuentes acotadas, permisos y medición desde el inicio.

IA privada gestionada

Para procesos críticos con datos confidenciales, infraestructura aislada o dedicada, auditoría propia y operación controlada.

IA en entorno del cliente

Para organizaciones que ya gobiernan M365, Azure, VPC u on-premise y quieren integrar la IA en su stack de seguridad, identidad y compliance.

Trazabilidad

Media

Total

Stack ejemplo

Claude API, OpenAI, Gemini

Azure OpenAI dedicado, Bedrock, vLLM en VPC

M365 Copilot, Azure tenant cliente, on-prem

Aislamiento de datos

Compartido

Dedicado

Propio

Velocidad de arranque

Alta

Media

Coste inicial

Bajo

Medio

Variable

Auditoría propietaria

—

✓

Integración corporativa

Limitada

Opcional

Nativa al stack del cliente

## PROCESO

Comienza poco a poco, analiza resultados y crece con criterio.

Escuchar

Mapear proceso, usuarios, fricciones y fuentes disponibles.

Sem 1

Mapear proceso, usuarios, fricciones y fuentes disponibles. · Sem 1

Priorizar

Evaluar valor, riesgo, sensibilidad del dato y facilidad de piloto.

Sem 1–2

Evaluar valor, riesgo, sensibilidad del dato y facilidad de piloto. · Sem 1–2

Construir

Piloto controlado con fuentes, permisos y métricas definidos.

Sem 2–5

Piloto controlado con fuentes, permisos y métricas definidos. · Sem 2–5

Validar

Probar con usuarios reales y medir calidad, eficiencia y adopción.

Sem 5–7

Probar con usuarios reales y medir calidad, eficiencia y adopción. · Sem 5–7

Decidir

Escalar, ajustar o descartar con evidencia.

Sem 7–8

Escalar, ajustar o descartar con evidencia. · Sem 7–8

## CASOS

Donde hay riesgo operativo, documentación crítica y necesidad de evidencia.

Conciliación Front-Back Office

● BankingMiddle/Back Officeproducción

Contexto: Trading y contabilidad no cierran con los mismos importes, duplicados o completitud.
IA: Compara operaciones, detecta inconsistencias y genera alertas de revisión.
Impacto: Menos revisión manual, mejor cierre diario, trazabilidad de discrepancias.

STP Front → Iberclear

● BankingPost-Tradeproducción

Contexto: Operaciones llegan desde Murex, Excel o ficheros planos heterogéneos.
IA: Interpreta el origen, normaliza campos y genera XML ARCO listo para carga.
Impacto: Menos manipulación manual, menos errores, mayor trazabilidad.

Valoración y fichas técnicas

● Real EstateValoraciónMVP

Contexto: Evaluación preliminar basada en fotos, atributos y documentación interna.
IA: Agente con visión artificial que analiza imágenes y produce fichas homogéneas.
Impacto: Menor tiempo de análisis, mayor consistencia, documentación trazable.

Acompañamiento emocional

● HealthConversacionalproducción

Contexto: Canal accesible y empático para contención emocional 24/7.
IA: Asistente conversacional como compañero emocional digital.
Impacto: MVP en 6 semanas, alta aceptación, base para integración clínica.

Support & Coding SuperAgent

● IT & Capital MarketsSuperAgentproducción

Contexto: Escalar atención y análisis de impacto sin sumar estructura.
IA: Asistentes especializados sobre IPaaS con RAG y auditoría.
Impacto: Reducción de tiempos de soporte, mejor calidad, base para nuevos agentes.

aiTalento · selección y evaluación

● HR & TalentoaiTalentoproducción

Contexto: Selección con alto volumen de CVs y criterios inconsistentes.
IA: Normaliza CVs, identifica competencias y prioriza candidatos.
Impacto: Menor tiempo de criba, más foco en la entrevista de valor.

## POR_QUE_AIROSS

Pilotos funcionales en 6–8 semanas, con gobierno desde el día uno.

01 — Gobierno

Trazabilidad total

Fuentes, permisos, roles, ownership y log de decisiones desde el día cero.

02 — Seguridad

Entorno adecuado

Modelo de despliegue por sensibilidad del dato. Control humano explícito.

03 — Medición

KPIs definidos

Eficiencia, calidad, adopción, impacto y riesgo — medidos antes y después.

04 — Entrega

Decidir con evidencia

Pilotos concretos con usuarios reales. Sin teatro de métricas.

## MANTENTE_AL_DIA

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## HABLEMOS

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Te escuchamos, identificamos el caso candidato, evaluamos sensibilidad del dato y dejamos por escrito métricas, alcance y modelo de despliegue antes de mover una línea de código.

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Output: 1 piloto candidato + criterios de medición
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