ViryaAuditoría de oportunidades de IA
Relevamiento de procesos y lista priorizada de casos de uso con impacto estimado, esfuerzo y riesgos. Ejecutable con nosotros o sin nosotros.
04 · IA aplicada
Consultoría en inteligencia artificial
Auditamos dónde la inteligencia artificial genera valor real en tu negocio, priorizamos los casos de uso que se pagan solos e implementamos midiendo impacto. IA con criterio, no por moda.
¿Esto es para vos?
Señales de que es lo que necesitás.
Si te reconocés en dos o más de estas situaciones, esto es justo lo que podemos resolver con vos.
- Querés usar IA en tu negocio pero no sabés por dónde empezar.
- En tu equipo ya usan ChatGPT por su cuenta y nadie sabe qué información se está compartiendo.
- Te llegaron varias propuestas de IA y no tenés cómo evaluar si alguna sirve.
- Probaste una herramienta de IA, no pasó nada, y quedó la sensación de que no era para vos.
- Tenés muchos datos acumulados y la intuición de que ahí hay valor sin explotar.
Qué hacemos
La pregunta correcta no es “¿cómo uso IA?”.
Es “¿qué problema caro tengo, y la IA es la mejor herramienta para resolverlo?”. La diferencia entre esas dos preguntas explica la mayoría de los proyectos de IA que no llegan a ningún lado: empiezan por la tecnología y después buscan dónde aplicarla. Nosotros empezamos por el otro lado: relevamos dónde gastás horas, dinero o paciencia, y recién ahí evaluamos qué se resuelve con IA, qué con una automatización tradicional mucho más barata, y qué no se resuelve con software. En más de un caso la conclusión honesta es la segunda o la tercera.
Cómo es una auditoría de IA
Es un trabajo acotado, de semanas y no de meses. Hablamos con las personas que hacen el trabajo —no solo con la gerencia—, mapeamos los procesos donde hay volumen y repetición, y armamos una lista priorizada de casos de uso. Cada uno viene con tres cosas: impacto estimado, esfuerzo de implementación y riesgos concretos. Con eso decidís con criterio propio en qué invertir, incluso si preferís implementarlo con otro proveedor o por tu cuenta.
Riesgo, datos y privacidad
Parte del trabajo es menos glamoroso y más necesario: qué información puede salir hacia un modelo de terceros y cuál no, qué dice el contrato del proveedor sobre el uso de tus datos para entrenamiento, qué pasa si el modelo se equivoca de cara al cliente y qué controles humanos tienen que quedar en el medio. Es especialmente relevante cuando ya se están usando herramientas de IA por cuenta propia —la situación real de la mayoría—: ahí la consultoría empieza por ordenar lo que ya está pasando.
De la auditoría a la implementación
Si querés que lo implementemos, arrancamos por el caso con mejor relación impacto/esfuerzo y lo llevamos a producción con una métrica definida de antemano. Si preferís hacerlo por tu cuenta, la lista priorizada es igual de tuya y está escrita para ser ejecutable sin nosotros. Y todo lo que implementamos se compara contra la línea de base tomada al principio: horas del proceso, tasa de error, tiempo de respuesta. Si el número no se mueve, lo decimos y cambiamos de enfoque.
Política de uso de IA
Reglas claras sobre qué información puede salir hacia modelos de terceros, qué herramientas están aprobadas y dónde tiene que haber revisión humana.
Asistentes sobre tus datos
Sistemas que responden consultando tu documentación e información real en vez de improvisar sobre conocimiento genérico de internet.
Clasificación y extracción
Categorizar consultas, tickets y documentos, y extraer datos estructurados de textos, PDFs e imágenes con validación antes de impactar.
Selección de modelos y proveedores
Qué modelo conviene para cada tarea según costo, calidad y privacidad, sin quedar casado con un solo proveedor.
Capacitación práctica
Formación para que vos y tu gente usen estas herramientas bien y con criterio, sobre los casos reales del trabajo diario.
Cómo trabajamos
Un proceso corto. Cuatro pasos.
Ningún misterio.
La transición tecnológica no tiene por qué ser caótica.
01
Escuchar
Una primera sesión de 30 minutos, sin compromiso. Entendemos el contexto, el equipo y la urgencia real.
02
Acotar
Proponemos un plan de trabajo y definimos juntos el alcance, los requerimientos y cómo se mide el éxito.
03
Construir
Implementamos por incrementos, con comunicación fluida y entregas que podés ver funcionando.
04
Acompañar
Después del lanzamiento seguimos cerca. Soporte continuo incluido y ajustes sobre uso real.
Preguntas frecuentes
Preguntas sobre consultoría en inteligencia artificial.
¿La inteligencia artificial sirve para una pyme o solo para empresas grandes?
Sirve, y hoy más que nunca. Una pyme rara vez necesita entrenar un modelo propio, pero gana mucho usando modelos existentes para clasificar consultas, redactar respuestas, extraer datos de facturas o alimentar un asistente que atiende lo repetitivo. El costo de entrada bajó al punto de que el freno ya no es el presupuesto sino saber dónde aplicarla con criterio.
¿Cuánto dura una auditoría de IA?
Es un trabajo acotado, de semanas y no de meses. Incluye entrevistas con las personas que hacen el trabajo, mapeo de procesos con volumen y repetición, y una lista priorizada de casos de uso con impacto, esfuerzo y riesgos estimados para cada uno.
¿Mis datos quedan expuestos si uso IA de terceros?
Depende del proveedor y del plan contratado, y es exactamente una de las cosas que revisamos. Los planes empresariales de los principales proveedores no usan tus datos para entrenar sus modelos, pero eso hay que verificarlo caso por caso. Cuando el dato es sensible, existen alternativas: modelos que corren en tu propia infraestructura o arquitecturas donde la información crítica nunca sale.
¿Necesito tener muchos datos para aplicar IA?
Para la mayoría de los casos de uso actuales, no. Los modelos de lenguaje ya vienen entrenados: no necesitás un histórico propio para clasificar consultas, redactar respuestas o extraer datos de documentos. Tener datos propios ayuda cuando el objetivo es predecir o recomendar, pero eso es una categoría distinta y menos frecuente de lo que se cree.
¿Qué pasa si el modelo se equivoca?
Se diseña asumiendo que a veces va a pasar. Para cada caso de uso definimos dónde tiene que haber revisión humana antes de que algo impacte en el cliente o en un sistema, y dónde el error es tolerable porque el costo de equivocarse es bajo. Un proyecto de IA responsable no promete cero errores: define qué hacer cuando ocurren.
¿Puedo quedarme solo con la auditoría y no implementar con ustedes?
Sí, y está previsto así. La lista priorizada de casos de uso es tuya y está escrita para ser ejecutable por tu cuenta o por otro proveedor. Preferimos que sigas trabajando con Virya porque te sirve, no porque el entregable no funcione sin nosotros.
Otros servicios
Rara vez viene solo.
La mayoría de los proyectos combina dos o tres de estos frentes. Si no sabés por cuál empezar, el diagnóstico te da una primera lectura.
Empezar la conversación
Una llamada de 30 minutos.
Sin formularios largos.
Te responde un humano del equipo en menos de 24 horas.