La IA que le interesa a una empresa es la que llega a producción. Construimos visión que inspecciona, agentes que ejecutan flujos completos y sistemas que se miden antes de desplegarse, con tus datos reales y dentro de tu entorno.
visión · agentes · MCP
Tres piezas que se combinan según lo que tu problema pida en cada caso.
Los modelos de visión-lenguaje (VLM) actuales detectan, cuentan y extraen datos de imágenes y documentos sin entrenar un modelo a medida. Y donde el problema pide otra cosa (tiempo real, edge, máxima precisión), seguimos entrenando visión supervisada clásica.
detección zero-shot, sin datos de entrenamiento
Sistemas que hacen más que responder: consultan tus herramientas, ejecutan los pasos de un flujo y devuelven un resultado verificable. Los diseñamos con orquestación explícita, guardrails y humano en el bucle.
62 % de organizaciones experimenta con agentes (McKinsey)
Conectamos los agentes con tus datos y sistemas mediante el Model Context Protocol (MCP), el estándar abierto gobernado por la Linux Foundation desde diciembre de 2025, con más de 10.000 servidores públicos activos.
MCP estable 2025-11-25 · revisión 2026-07-28
Trabajamos como forward-deployed engineers: dentro de tu entorno, con tus flujos reales, y seguimos allí después del despliegue. Es una disciplina con veinte años de historia cuya demanda se disparó (las ofertas de empleo crecieron un 800 % entre enero y septiembre de 2025) por una razón incómoda: la gran mayoría de los pilotos de IA empresarial nunca genera impacto medible. El modelo suele ser la parte más limpia; lo difícil es el flujo que nadie documentó y la fuente de datos en la que la gente confía de verdad.
Y nada sale a producción sin medirse: partimos de 20-50 tareas sacadas de fallos reales, medimos la consistencia de los resultados y revisamos las transcripciones con regularidad. Así el sistema se gana la confianza antes del despliegue, con pruebas que salen de tu operación real.
Maduro: la visión supervisada clásica sigue siendo la opción correcta en edge, tiempo real y alta precisión; el OCR tradicional gana todavía en escaneos limpios (98-99 % de acierto a coste casi cero); y la extracción estructurada de documentos con VLM ya está asentada en producción.
Reciente y en movimiento: los agentes. Gartner prevé que más del 40 % de los proyectos de IA agéntica se cancele antes de finales de 2027 por costes y valor difuso; nuestra respuesta es alcance acotado, medición y autonomía por etapas. Y un matiz importante: los VLM pueden generar "texto plausible pero erróneo", así que en documentos críticos añadimos validación cruzada.
La analítica y los modelos de estos sistemas los diseñó y construyó el equipo que hoy forma T3 AISAT:
Cuéntanos el flujo y los datos: te diremos qué automatizar hoy, qué evaluar antes y qué no intentar todavía.
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