Creamos asistentes de IA que entienden tus notas, organizan el trabajo y se adaptan a tus cambios. Pruébalo con las notas de una reunión.
Vamos a adaptarlo a tu negocioTus notas se convierten en un plan de trabajo.
Describe quién debe hacer qué y para cuándo. Podemos aclarar los detalles juntos.
Puedes explorar este ejemplo sin ejecutar la IA.
Cuando ejecutas el asistente, tus notas se envían a OpenAI para procesarlas. El tablero permanece en esta página.
Las tareas, los responsables y las fechas que salgan de tus notas aparecerán aquí.
Comience con sus notas; vamos a trabajar en el siguiente paso juntos.
Inteligencia que comienza con una conversación y lleva a su trabajo.
Asistentes de IA y desarrollo de agentes
Desarrollamos asistentes de IA para tareas específicas que sus equipos o clientes necesitan completar. Las fuentes de conocimiento, los límites de acceso, el comportamiento de respuesta y el uso de herramientas están diseñados juntos.
Un asistente que responde preguntas y un agente que actúa en otros sistemas necesitan diferentes ámbitos. Los permisos y la supervisión humana siguen el caso de uso.
Lo que entregamos
Preparamos documentos y fuentes de conocimiento disponibles para el caso de uso, diseñando fuentes visibles, frescura y limitaciones.
Definimos qué servicios puede utilizar el asistente y cuándo, conectando la recuperación de datos, redactando o iniciando una acción específica de forma controlada.
Definimos respuestas útiles y tareas exitosas a través de escenarios de ejemplo, evaluando la calidad, la latencia, el costo y el comportamiento de falla juntos.
El trabajo en contexto
Un asistente de conocimiento de ejemplo puede organizar documentos en torno a una pregunta y preparar un borrador. La información detrás de la respuesta sigue siendo visible; el usuario controla los pasos que implican compartir o tomar medidas.
Cómo trabajamos juntos
Definimos el propósito del asistente, las fuentes de conocimiento y el alcance de acción desde el principio, luego lo validamos con escenarios reales antes de ponerlo en uso.
Aclaramos a quién sirve el asistente, qué debe hacer y dónde debe detenerse. También definimos cómo se medirá el éxito en esta etapa.
Determinamos a qué fuentes de conocimiento puede acceder, qué herramientas puede usar y qué acciones requieren la aprobación del usuario.
Evaluamos las respuestas y acciones del asistente con preguntas reales, tareas y casos extremos. Se identifica un comportamiento incorrecto, incierto o arriesgado antes de su uso en vivo.
Completamos la interfaz, los mecanismos de monitoreo y la aprobación humana donde sea necesario, luego la lanzamos con una estructura que admite la medición y la mejora.
Ingeniería en los detalles
Definimos las fuentes a las que el asistente puede acceder en línea con los roles de usuario y los permisos existentes. Al generar respuestas, solo puede recuperar información autorizada.
Diseñamos el asistente para que indique claramente cuando la información es insuficiente o no se puede verificar una respuesta, solicite más información cuando sea necesario o dirija al usuario a la fuente correcta.
Aclaramos el límite entre proporcionar información y tomar medidas en los sistemas. Para pasos críticos o acciones que son difíciles de revertir, la aprobación del usuario se convierte en parte del proceso.
Preguntas comunes
Definimos sus fuentes de conocimiento, permisos de acceso y el propósito del uso de datos dentro del alcance del proyecto. Diseñamos una estructura que preserva los permisos de usuario existentes y accede solo a la información necesaria. Las opciones de modelo e infraestructura se evalúan junto con los requisitos de seguridad y datos de la organización.
No. Distinguimos las tareas de bajo riesgo como resumir, buscar o redactar de acciones como cambiar registros, enviar contenido o iniciar operaciones en otros sistemas. Los puntos de aprobación están determinados por el riesgo de la acción.
Diseñamos el asistente para gestionar la incertidumbre así como producir respuestas. Definimos escenarios en los que se debe afirmar que las fuentes son insuficientes, pedir más información o entregar la acción al usuario.
Es posible que un modelo no se adapte a todos los casos de uso. Evaluamos la calidad de la respuesta, la velocidad, el costo, las necesidades del contexto, el uso de herramientas y los requisitos de seguridad de la organización juntos para determinar un modelo adecuado y un enfoque de infraestructura.
Cuando se dispone de accesos y servicios adecuados, se pueden construir conexiones con sistemas CRM, fuentes de documentos, aplicaciones empresariales o servicios internos. Definimos tanto a qué sistemas se conecta el asistente como qué acciones puede realizar en ellos bajo qué condiciones.
No juzgamos el éxito únicamente por si una respuesta parece correcta. Definimos medidas como la precisión, el uso de la fuente, la finalización de la tarea, la latencia, el comportamiento de falla y las transiciones al soporte humano según el caso de uso.
Dependiendo de la necesidad, las fuentes utilizadas, las llamadas a herramientas, las aprobaciones y las acciones críticas se pueden registrar. Esto permite revisar lo que hizo el asistente y en qué información se basó.
Comparte los usuarios, el conocimiento que necesitan y la salida que esperas.
