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Casos · En producción

Sistemas reales, en producción.

Capacidades demostradas, explicadas por dentro. Los datos del cliente quedan fuera por confidencialidad; el funcionamiento de cada sistema se describe al detalle.

01
01
Motor de cálculo

Conocimiento experto como API

Las reglas que vivían en hojas de cálculo, ahora un servicio auditable.

Problema

Conocimiento crítico del negocio atrapado en hojas de cálculo heredadas: difíciles de auditar, imposibles de versionar y dependientes de quien las mantiene.

Solución

Una API con las reglas validadas y versionadas, trazabilidad de cada ejecución y un catálogo que crece sin tocar el núcleo. Cualquier sistema de la empresa puede consultarla.

Lo que se ve hoy

  • ◆Cada resultado queda trazado: qué se calculó, con qué datos y con qué versión
  • ◆El catálogo crece sin tocar lo ya validado
  • ◆Dónde encaja: cálculos técnicos, tarificación, presupuestos, scoring

Origen: ingeniería eléctrica · cálculo normativo en producción

El reto

Normativa IEC/UNE viva en hojas de cálculo: imposible de auditar, versionar o reutilizar entre proyectos.

Arquitectura
API→Serverless→Infraestructura como código→Motor de IA
Resultado

Cada ejecución queda trazada y el catálogo de cálculos crece sin tocar el núcleo.

02
02
Generación de documentos

Documentos que se escriben solos

De sus datos al documento final, en segundos.

Problema

Documentos repetitivos redactados a mano —informes, ofertas, memorias técnicas— con errores de copia y rondas de revisión interminables entre quien sabe y quien escribe.

Solución

Un motor que recibe los datos, los valida y devuelve el documento final listo para revisión: mismo formato siempre, fórmulas estables, cero transcripción manual.

Lo que se ve hoy

  • ◆Mismos datos, mismo documento: cero errores de transcripción
  • ◆Validación exhaustiva frente a plantillas de referencia
  • ◆Dónde encaja: ofertas, informes periódicos, contratos, documentación técnica

Origen: memorias técnicas de ingeniería · en producción

El reto

Memorias técnicas redactadas a mano en Word, con fórmulas que se corrompían en cada revisión.

Arquitectura
Request JSON→Validación→Motor de cálculo→Render .docx (OMML)
Resultado

Documento listo para Word en segundos, sin pipeline PDF intermedio.

03
03
Vigilancia de mercado

Vigilancia de mercado automática

Las oportunidades llegan solas, priorizadas.

Problema

Un equipo rastreando a mano decenas de fuentes —portales, boletines, webs oficiales— con falsos positivos, huecos de cobertura y resúmenes que llegaban tarde.

Solución

Un monitor que consulta las fuentes a diario, puntúa cada oportunidad según sus criterios, resume con IA solo lo relevante y lo entrega donde el equipo ya mira: email, Telegram o Slack.

Lo que se ve hoy

  • ◆Cobertura: portales oficiales, boletines y organismos multilaterales, ampliable por país
  • ◆Filtro de calidad: solo las oportunidades mejor puntuadas consumen recursos de IA
  • ◆Dónde encaja: licitaciones, competencia, precios, subvenciones

Origen: licitaciones internacionales · entrega diaria en producción

El reto

Rastreo manual de decenas de fuentes públicas, con falsos positivos y resúmenes que llegaban tarde.

Arquitectura
Ingesta serverless→Scoring heurístico→Resumen LLM→Email + Telegram
Resultado

Solo las oportunidades relevantes llegan, priorizadas: el filtro actúa antes de invocar el modelo.

04
04
IA privada

IA privada para su equipo

Integrada donde su equipo ya trabaja, con los datos en su propio entorno.

Problema

El equipo necesita IA conversacional, pero con control real: despliegue en su propia nube, integración con el stack interno y condiciones de datos que los productos generalistas no ofrecían para su caso.

Solución

Asistentes con memoria, capacidades versionadas y conexión estándar con sus herramientas. Desplegados en la infraestructura del cliente: los datos se quedan en su cuenta.

Lo que se ve hoy

  • ◆Recuerda el contexto: sesiones y memoria persistente
  • ◆Capacidades probadas de extremo a extremo, con umbral de calidad antes de activarse
  • ◆Dónde encaja: soporte interno, operaciones, conocimiento de empresa

Origen: asistente técnico en Slack para ingeniería · nube del cliente

El reto

IA conversacional sin ceder la privacidad de los datos ni forzar el stack interno.

Arquitectura
Sesiones persistentes→Skills versionables→Conector estándar→Tenant del cliente
Resultado

Asistentes que se miden y ajustan con el uso real, con los datos siempre en su entorno.

05
05
Diseño web

Esta misma web

El escaparate, tratado como producto.

Problema

Las webs corporativas suelen ser plantillas sin ingeniería detrás: lentas, sin medición, inaccesibles y con formularios que nadie sabe si entregan.

Solución

Diseño propio sobre un framework web moderno: rendimiento y accesibilidad auditados, SEO técnico, analítica sin cookies, formulario con entrega verificada y despliegue continuo en la nube.

Lo que se ve hoy

  • ◆La está leyendo ahora: cada mejora se publica el mismo día
  • ◆Auditada de forma exhaustiva: diseño, textos y rendimiento
  • ◆Dónde encaja: la web de su empresa, con el mismo criterio

Origen: sertoria.com · el caso que está navegando

El reto

Que el escaparate estuviera a la altura de lo que vende: si la web promete ingeniería, la propia web es la primera prueba.

Arquitectura
Diseño a medida→Framework web moderno→Despliegue continuo→Medición sin cookies
Resultado

Una web rápida, accesible y medible — construida con el mismo servicio que ofrece.

¿Su caso?

El siguiente podría ser el suyo.

Si su problema se parece a alguno de estos, la primera conversación es sin compromiso.

Hablemos