Servicio
NLP & LLMEl texto no estructurado contiene más información que cualquier base de datos relacional. Contratos, reseñas, informes, correos. Solo hace falta saber escucharlos.
La inteligencia de lenguaje aplica técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y modelos de lenguaje de gran escala (LLM) para extraer conocimiento estructurado de texto no estructurado. Transforma documentos, comentarios y comunicaciones en señal accionable para el negocio.
Análisis de opiniones y reseñas
Clasificación automática del sentimiento y extracción de temas recurrentes en feedback de clientes, encuestas y reseñas online.
Extracción de datos en contratos
Lectura automatizada de contratos, facturas y documentos legales para extraer cláusulas, fechas, importes y condiciones clave.
Q&A sobre documentación interna
Sistemas de pregunta-respuesta sobre manuales, bases de conocimiento y documentación técnica, sin necesidad de leer miles de páginas.
Clasificación y enrutamiento automático
Categorización automática de tickets, correos y solicitudes para dirigirlos al departamento o persona correcta sin intervención manual.
Definición del caso de uso
Identificamos el problema concreto: qué texto, qué información queremos extraer y qué decisión debe mejorar. Un proyecto de NLP sin objetivo de negocio es un experimento.
Preparación del corpus
Recopilamos, limpiamos y estructuramos los textos disponibles. La calidad del corpus determina la calidad del resultado — más que el modelo en sí.
Modelo y pipeline
Construimos el pipeline adecuado: desde clasificadores clásicos hasta LLMs en producción, según el caso de uso, el volumen y los requisitos de privacidad.
Integración en sistemas existentes
Conectamos el modelo con las herramientas que ya usa tu equipo: CRM, ERP, plataformas de atención al cliente, intranets. El resultado llega donde se toma la decisión.
Empresas con grandes volúmenes de texto
Organizaciones que generan o reciben feedback masivo de clientes, contratos, informes internos o comunicaciones que no se analizan de forma sistemática.
Equipos de atención al cliente
Empresas que quieren entender los motivos reales de contacto, automatizar respuestas frecuentes o priorizar tickets de mayor urgencia.
Despachos y empresas con documentación legal
Organizaciones que trabajan con contratos o documentos complejos y necesitan extraer información clave sin revisión manual exhaustiva.
Empresas de e-commerce y retail
Negocios que quieren extraer señal de reseñas de producto y feedback post-compra para mejorar producto, logística y atención.
Depende del caso de uso. Para clasificación de sentimiento o análisis temático, los modelos preentrenados funcionan bien con pocos ejemplos etiquetados — a veces menos de doscientos. Para extracción de información en documentos muy específicos del sector, cuantos más ejemplos mejor. Evaluamos el volumen disponible en el diagnóstico inicial.
Sí. Podemos diseñar pipelines que funcionen completamente en infraestructura privada o en cloud con configuraciones de privacidad estrictas, sin que los documentos salgan de tu entorno. No dependemos de APIs externas si el caso requiere privacidad máxima.
Los modelos clásicos de NLP son más rápidos, más baratos y más predecibles — buenos para tareas bien definidas como clasificación o extracción de entidades. Los LLMs son más flexibles y manejan tareas más abiertas, pero requieren más cuidado en producción. Elegimos el enfoque según el problema, no por tendencia.
Un primer prototipo funcional puede estar listo en dos a cuatro semanas. Un sistema en producción con integración completa, validación y monitorización suele requerir dos a tres meses, según la complejidad del pipeline y la disponibilidad de los datos.
Cuéntanos qué documentos o textos tienes y qué necesitas saber de ellos. Evaluamos la viabilidad sin compromiso.
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