Implementación de IA

Ponga la IA a trabajar en su todo el negocio

Ayudamos a su empresa existente a adoptar la IA, donde realmente mueve los números, conectados a las herramientas, los datos y los flujos de trabajo que su equipo ya utiliza, no otra demostración que muere en una presentación de diapositivas. Comience con una evaluación de preparación y un piloto de bajo riesgo, luego amplíe lo que funciona con el monitoreo y la gobernanza implementados.

  • Pruebe antes de comprometer el presupuesto
  • Conectado a sus propios sistemas y datos
  • OpenAI, Claude y modelos de código abierto
  • Gobernado, seguro y listo para auditorías
Dirigido por Anatolii Ulitovskyi, fundador de UNmiss. Independiente del modelo en OpenAI, Anthropic Claude y código abierto, por lo que recomendamos lo que se adapta a su negocio, no una licencia que revendemos.
ai.yourcompany.com
Ejemplo de Implementación de IA

Desarrollado por la mejor pila de su clase

La mayoría de los proyectos de IA mueren en un plataforma de diapositivas.

Conectamos la IA a los datos, las herramientas y los flujos de trabajo que su empresa ya ejecuta: pilotados en su realidad, gobernados desde el primer día y de su entera propiedad.

Por que funciona

Construido para realizar

Los fundamentos los aprendemos correctamente en cada versión, por lo que lo que enviamos sigue funcionando mucho después del lanzamiento.

Estrategia antes de gastar

Asignamos sus operaciones a los casos de uso con mayor impacto, tiempos y viabilidad y vinculamos cada una a un KPI antes de construir una sola línea.

Impacto × viabilidad Vinculado a KPI

IA que conoce su negocio

Conectamos LLM con sus propios documentos, bases de datos y aplicaciones a través de RAG, búsqueda vectorial y MCP, para que las respuestas provengan de sus datos, no de las conjeturas de un modelo genérico.

trapo Búsqueda de vectores MCP

Gobernado y seguro por defecto

Los controles de acceso, el cifrado, las políticas de uso aceptable y los registros de auditoría completos se incluyen con cada flujo de trabajo, por lo que la adopción supera la revisión legal y de TI en lugar de estancarse en ella.

Controles de acceso Pistas de auditoría

Pilotar primero, escalar lo que funciona

Cada compromiso comienza con una prueba de concepto de bajo riesgo que mide el retorno de la inversión real con sus propios datos en semanas, para que pueda ampliar la evidencia en lugar de exagerar.

PoC de bajo riesgo Retorno de la inversión real
para quien es

Diseñado para empresas listas para poner en funcionamiento la IA

Si tiene trabajo real que automatizar y datos reales para fundamentarlo, aquí es donde la IA deja de ser una demostración y comienza a mover los números.

Equipos con muchas operaciones

Si los flujos de trabajo manuales y repetitivos consumen la semana de su equipo, la automatización agente le devuelve esas horas.

Negocios ricos en datos

¿Sentado sobre documentos, registros y herramientas que nadie puede buscar? RAG convierte eso en respuestas instantáneas y fundamentadas.

Regulado y consciente de la seguridad

Los controles de acceso, los registros de auditoría y las políticas de uso aceptable se incluyen, por lo que la adopción es legal y de TI.

Empresas en escala

Demuestre el retorno de la inversión (ROI) en un piloto y luego escale la IA en todos los departamentos basándose en evidencia en lugar de exageraciones.

que hacemos

De principio a fin, listo para ti

01

Evaluación de preparación para la IA

Auditamos la calidad de sus datos, su tecnología, sus habilidades y su madurez de gobernanza para mostrar exactamente dónde la IA está lista para dar sus frutos y dónde están las brechas.

Calidad de datos Pila y habilidades
02

Descubrimiento de casos de uso y modelado de ROI

A través de entrevistas con las partes interesadas y un mapeo del flujo de trabajo, calificamos cada oportunidad según su impacto, valor y viabilidad, y luego construimos el caso de negocio.

Puntuación de impacto Caso de negocio
03

Conecte LLM a sus sistemas y datos

Creamos canalizaciones RAG personalizadas, bases de datos vectoriales y servidores MCP para que los modelos puedan leer de forma segura su base de conocimientos, CRM, documentos y herramientas internas.

Tuberías RAG BD vectorial MCP
04

Automatización de flujo de trabajo y agencia

Automatizamos procesos operativos reales con agentes que dirigen las tareas al modelo correcto y toman medidas dentro de los sistemas que ya ejecuta.

Agentes Enrutamiento de tareas
05

LLMOps, monitoreo y gobernanza

Respaldamos el control de versiones, la evaluación, los costos y la calidad, además de los controles de riesgo y uso aceptable que mantienen la IA segura en producción.

evaluaciones Costo y calidad
06

Entrenamiento y adopción del equipo

La capacitación basada en roles, las bibliotecas de avisos y la gestión de cambios hacen que la IA pase de ser un piloto que unas pocas personas tocan a un hábito en el que confía todo su equipo.

Entrenamiento basado en roles Bibliotecas rápidas
Véalo en acción

Observe cómo un proceso manual colapsa en minutos

La misma capa de IA lee sus datos, actúa dentro de sus sistemas y permanece monitoreada, convirtiendo las operaciones de varios pasos en una tarea en segundo plano.

ai.yourcompany.com
Vista previa en escritorio

Agentes que actúan

Planifique los flujos de trabajo de múltiples agentes, dirija cada tarea al modelo correcto y tome medidas dentro de sus sistemas de principio a fin.

Basado en tus datos

RAG extrae cada respuesta de sus propios documentos y registros, por lo que la automatización actúa según su realidad, no sobre conjeturas.

Monitoreado y gobernado

Se ejecutan evaluaciones, seguimiento de costos y registros de auditoría en cada canalización, detectando la desviación antes de que sus usuarios o el director financiero se den cuenta.

Integraciones

Construido sobre las herramientas que su pila ya habla

Implementamos en su nube y conectamos la IA a los modelos, almacenes de datos y aplicaciones que ya ejecuta: nada reconstruido, nada bloqueado.

OpenAI Anthropic Claude Google Gemini Llama Pinecone Hugging Face Azure OpenAI Amazon Bedrock Snowflake Salesforce Slack Zapier
lo que obtienes

¿Qué está incluido?

Todo lo que necesita para pasar de "deberíamos usar IA" a IA funcionando de forma segura en producción, es de su entera propiedad.

Evaluación de la preparación de la IA en datos, pila, habilidades y gobernanza
Trabajo pendiente de casos de uso priorizados con un modelo de ROI y KPI por caso de uso
Arquitectura de destino para sus capas de datos, modelo y integración
Una prueba de concepto funcional sobre sus datos y flujos de trabajo reales
Tubería RAG personalizada con una base de datos vectorial y conectores MCP para sus sistemas
Agentes de producción y automatizaciones conectados a sus herramientas existentes
Configuración de LLMOps: evaluaciones, control de versiones, monitoreo de costos y calidad, alertas
Paquete de gobernanza (política de uso aceptable, controles de acceso, registro de auditoría) más capacitación del equipo basada en roles
como funciona

Un camino claro desde la idea hasta vivir

Sin cajas negras. Siempre sabes qué se envía, cuándo y por qué.

Semana 1-2

evaluar

Realizamos la evaluación de preparación y entrevistamos a sus equipos para determinar dónde se adapta la IA a sus datos, pila y flujos de trabajo.

  • Evaluación de preparación
  • Entrevistas en equipo
  • Auditoría de datos y pila
Semana 2

priorizar

Calificamos los casos de uso por impacto, valor y viabilidad, modelamos el ROI y acordamos uno o dos que vale la pena probar primero.

  • Impacto y viabilidad de la puntuación
  • Modelar el retorno de la inversión
  • Elija 1 o 2 pilotos
Semana 3 a 5

piloto

Creamos una prueba de concepto a partir de sus datos reales en un entorno limitado controlado, para que pueda ver la precisión y el retorno de la inversión antes de comprometerse a escalar.

  • PoC sobre tus datos reales
  • Caja de arena controlada
  • Mida la precisión y el retorno de la inversión
Semana 5-6

integrar

Ponemos al ganador en producción, conectado a sus sistemas a través de RAG y MCP, con agentes que automatizan todo el flujo de trabajo.

  • Endurecerse hasta la producción
  • Cableado de RAG y MCP
  • Flujo de trabajo agente
en curso

Operar

Agregamos monitoreo, gobernanza y capacitación, luego seguimos ajustando los modelos y expandiéndolos al siguiente caso de uso.

  • Monitoreo y gobernanza
  • Ajuste del modelo
  • Siguiente caso de uso
Por los números

Con qué puedes contar

100 %

Eres dueño de los modelos, indicaciones, códigos y datos.

6 sem.

Tiempo típico para un piloto en vivo y medible

24 /7

Monitoreo de cada agente y canalización

50 +

Sistemas y fuentes de datos a los que conectamos la IA

La pila de 2026

Tus sistemas, conectados a la IA de forma moderna

La mayoría de los proyectos "GenAI" se detienen en un cuadro de chat integrado en un modelo público. Conectamos la IA a los datos y herramientas que su empresa ya ejecuta, para que actúe en su realidad, de forma segura y bajo su control.

Generación de recuperación aumentada

RAG basa cada respuesta en sus propios documentos y registros, eliminando alucinaciones y manteniendo las respuestas actualizadas con su negocio.

Bases de datos vectoriales

Indexamos su conocimiento en Pinecone, Weaviate o pgvector para que los modelos encuentren el contexto correcto en milisegundos en millones de registros.

Protocolo de contexto modelo

MCP ofrece a los modelos una forma segura y estándar de leer y actuar dentro de su CRM, documentos, bases de datos y aplicaciones internas sin integraciones únicas y frágiles.

Automatización agente

Planifique flujos de trabajo de múltiples agentes, dirija tareas al modelo correcto y actúe de un extremo a otro, comprimiendo procesos de varios pasos en minutos.

Independiente del modelo por diseño

Implementamos OpenAI, Anthropic Claude y modelos de código abierto uno al lado del otro, dirigiendo cada tarea a la que sea mejor y más barata.

LLMOps y evaluación

Las evaluaciones automatizadas, el control de versiones y el monitoreo en vivo detectan la calidad y la variación de costos antes de que sus usuarios o su director financiero se den cuenta.

la comparacion

Cómo nos comparamos con el alternativas

Hay formas más económicas de "hacer IA". Esto es lo que le cuestan en la práctica.

Lo importanteLicencias de copiloto / bricolajeDesarrollador de IA independienteConsultoría genérica UNmiss
Punto de partida Compre asientos, espere que la gente los use. Salta directamente al edificio Plataforma de estrategia de 100 diapositivas Evaluación de la preparación y un trabajo pendiente priorizado y evaluado según el retorno de la inversión (ROI)
Conectado a tus datos Modelo genérico, sin contexto. Una integración codificada Consejos, no implementación. Conectores RAG, vector DB y MCP personalizados para sus sistemas reales
Prueba antes de gastar Sin piloto, sin caso de retorno de la inversión Una demostración de "confía en mí" Piloto anunciado como un gran proyecto PoC de bajo riesgo sobre sus datos que mide el retorno de la inversión real en semanas
Gobernanza y seguridad Tus datos salen de tu control Rara vez considerado Documento marco, sin controles Controles de acceso, registros de auditoría y política de uso aceptable incluidos
Después de la puesta en marcha Estás solo El profesional independiente sigue adelante Entrega y factura Monitoreo, ajuste, capacitación y hoja de ruta del próximo caso de uso de LLMOps
¿Quién es el dueño? Bloqueo de proveedores Depende del contrato Sus marcos, su retenedor Usted es propietario de cada modelo, solicitud, canalización y línea de código.
Anatolii Ulitovskyi, Fundadora de UNmiss · 15+ años

Anatolii Ulitovskyi

Fundadora de UNmiss · 15+ años

Construye y ejecuta sus propios productos.
90K+ seguidores
Por qué UNmiss

Transformación, no un montón de licencias

UNmiss está dirigida por Anatolii Ulitovskyi, quien ha pasado más de 15 años convirtiendo la estrategia en resultados en SEO, contenido y ahora IA. Obtendrá orientación senior, independiente del modelo, centrada en los resultados de su negocio, no un revendedor que impulse una plataforma.

  • Neutralidad respecto del proveedor por principio

    No revendemos una sola plataforma, por lo que nuestro único incentivo es elegir el modelo y la pila que realmente se adapten a su negocio.

  • Resultados más exagerados

    Cada caso de uso está vinculado a un KPI y un modelo de ROI antes de que lo construyamos, por lo que usted invierte en impacto, no en novedad.

  • Piloto primero, bajo riesgo

    Demostramos la viabilidad y el retorno de la inversión en una prueba de concepto controlada antes de comprometerse con una implementación completa.

  • eres dueño de todo

    Los modelos, indicaciones, canalizaciones, almacenes de vectores y códigos son suyos desde el primer día, sin restricciones ni retención de rehenes.

  • Entrega práctica para personas mayores

    Usted trabaja directamente con las personas que construyen su sistema, no con un banco rotativo de jóvenes detrás de un gerente de cuentas.

Siempre incluido

Cada compromiso incluye

Un líder senior designado para su proyecto desde el primer día
Construcción independiente del modelo en OpenAI, Claude y código abierto
Un piloto funcional sobre sus datos reales antes de cualquier implementación completa
Seguridad, controles de acceso y registro de auditoría de forma predeterminada
Documentación para cada canalización, aviso e integración.
Monitoreo de costos y calidad de cada modelo en producción.
Capacitación basada en roles y bibliotecas de indicaciones para su equipo
Propiedad total del código, los modelos y los datos, sin bloqueo
Preguntas frecuentes

Preguntas, respondió

Sin bloqueo

Usted es propietario de cada modelo, solicitud, canalización y línea de código que creamos.

Pilota antes de comprometerte

Demostramos el retorno de la inversión (ROI) en una prueba piloto de bajo riesgo antes de financiar una implementación completa.

Gobernado desde el primer día

La seguridad, los controles de acceso y las pistas de auditoría se incluyen en cada flujo de trabajo.

¿Listo para poner la IA a trabajar de forma segura?

Reserve una llamada gratuita e identificaremos los dos o tres casos de uso en los que la IA mueve sus números más rápido y luego mapearemos el piloto para demostrarlo.

Sin obligación · evaluación honesta de idoneidad · dirigida por el fundador de UNmiss, Anatolii Ulitovskyi