Incorporamos IA dentro de los sistemas que construimos: asistentes que responden sobre los datos de la organización, lectura automática de documentos, análisis, y agentes que atienden conversaciones. Siempre sobre información verificable.
Significa incorporar modelos de lenguaje dentro de un sistema, conectados a los datos reales de la organización y sujetos a reglas explícitas sobre qué pueden responder y qué deben derivar a una persona.
No significa instalar un asistente genérico ni reemplazar equipos. La diferencia entre una implementación que aporta valor y una que genera problemas está en la arquitectura: el modelo interpreta y redacta, pero la información proviene siempre de una fuente verificable.
| Asistente genérico | Implementación de Cerebial | |
|---|---|---|
| Origen de la información | Lo que el modelo memorizó en su entrenamiento | La base de datos y los sistemas de la organización |
| Precios, stock y datos operativos | Desactualizados o inexistentes | Consultados en el momento de cada respuesta |
| Comportamiento ante una consulta sin respaldo | Genera una respuesta plausible | Bloquea la respuesta automática y deriva a una persona |
| Trazabilidad | No disponible | Cada decisión queda registrada y es auditable |
| Control por parte de la organización | Limitado a la configuración del proveedor | Reglas explícitas, panel de control y desactivación inmediata |
| Integración con procesos internos | Inexistente | Nativa: consulta, escribe y dispara acciones en los sistemas |
Un asistente integrado al sistema al que se le consulta en lenguaje natural sobre la información de la propia empresa, y que además orienta sobre cómo ejecutar cada tarea. Reduce la dependencia de la capacitación y del conocimiento acumulado en pocas personas.
Atención automatizada en WhatsApp e Instagram con acceso a catálogo, stock y estado de pedidos. Interpretan mensajes de texto y de voz, responden con datos verificados y derivan a un asesor con el historial completo cuando corresponde.
Comprobantes, remitos, facturas y correos procesados automáticamente, con los datos cargados en el sistema que corresponde.
Consultas, reclamos y solicitudes clasificados y enrutados al área correcta sin intervención manual.
Grandes volúmenes de información convertidos en los pocos indicadores sobre los que efectivamente se decide.
Comunicaciones, respuestas y reportes redactados por el sistema y aprobados por una persona antes de emitirse.
Consulta en lenguaje natural sobre manuales, normativa, contratos e historial interno, con la fuente citada en cada respuesta.
A la izquierda, lo que percibe el cliente. A la derecha, lo que ejecuta el sistema en ese mismo instante. El tercer escenario es el que distingue una implementación profesional: ante una consulta sin respaldo, el agente no improvisa ni expone al cliente a información incierta.
Comportamiento real del sistema en producción · datos de catálogo ilustrativos
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Toda implementación de Cerebial define, antes de escribir una línea de código, qué temas el sistema no responde nunca de forma automática: reclamos, garantías, condiciones comerciales excepcionales y todo aquello que la organización determine.
Trabajamos con los principales proveedores de modelos e infraestructura
La elección del modelo se define por caso de uso, costo y requisitos de confidencialidad. No estamos atados a un único proveedor.
Una implementación deficiente, sí. Es el problema más frecuente de los sistemas construidos sobre un modelo de lenguaje sin arquitectura de respaldo.
En nuestras implementaciones eso está impedido por diseño: el sistema no genera datos de negocio, los consulta. Si la consulta no devuelve un resultado verificable, la respuesta automática se bloquea y la conversación pasa a una persona.
No, y no es el objetivo. La configuración habitual es que el sistema absorba el volumen repetitivo y las franjas horarias sin cobertura, y que las situaciones que requieren criterio lleguen a una persona ya contextualizadas.
El resultado que buscamos es que el equipo deje de responder cincuenta veces la misma consulta y destine ese tiempo a lo que efectivamente genera valor.
WhatsApp mediante la plataforma oficial de WhatsApp Business, Instagram Direct, un componente de chat en el sitio web y el chat de una tienda en línea.
Todos los canales comparten el mismo motor y el mismo historial, de modo que el cliente no repite información al cambiar de medio.
Sí. Los audios se transcriben automáticamente y siguen el mismo circuito que un mensaje escrito. En rubros donde el mensaje de voz es habitual —repuestos, construcción, agro, servicios— suele representar cerca de la mitad de las consultas.
La información de la organización se utiliza para responder consultas, no para entrenar modelos de terceros. Los datos permanecen en la infraestructura acordada, con acceso restringido y registro de auditoría.
Cuando el caso lo requiere, se definen esquemas de anonimización o de procesamiento sobre infraestructura dedicada.
Los datos que el sistema deberá consultar, en algún formato accesible: una base de datos, un ERP, una tienda en línea o incluso una planilla ordenada. Si la información está dispersa, la normalización forma parte de la primera etapa del proyecto.
Con esa información alcanza para determinar si la inteligencia artificial aporta un resultado concreto en su caso, o si el problema se resuelve mejor por otra vía.
Responde directamente el equipo técnico. Alternativa por correo: facundo.kolomi@gmail.com
