El caso de uso es demasiado amplio
El equipo quiere «añadir IA» sin definir input, decisión, métrica de calidad ni error aceptable.
Integraciones de IA
IA dentro del workflow existente, con tarea medible, evaluación y fallback
Diseñamos e integramos casos de uso acotados de IA para clasificación, búsqueda, generación y asistencia.
Separamos demo y producción considerando datos, privacidad, abstracción de provider, calidad, coste y revisión humana.
Evaluar un caso de uso de IACuándo hace falta
Cuándo Integraciones de IA se convierte en una necesidad práctica
La página describe síntomas observables en lugar de sustituir el discovery por una promesa.
Los datos necesitan límites explícitos
Privacidad, retención, procesamiento del provider y acceso del equipo no están fijados.
La salida del modelo activa acciones reales
Sin evaluación, confianza, fallback y revisión humana, un error se vuelve efecto de producción.
Qué hace Dazoro
Cómo realizamos Integraciones de IA
El trabajo queda limitado a un alcance acordado y a un resultado verificable.
Definición del caso
Definimos una tarea, sus datos, el output esperado y un criterio medible de utilidad.
Límite de datos y provider
Fijamos privacidad, retención, abstracción, coste y límites de contexto.
Prototipo con evaluación
Construimos un flow acotado y lo probamos con ejemplos representativos.
Integración controlada
Añadimos fallback, revisión humana, observabilidad y apagado seguro antes de efectos reales.
Proceso
Cómo se desarrolla el trabajo
Contexto y criterios de aceptación
Definimos la tarea, los límites, las dependencias y los criterios de cierre antes de implementar.
Diseño de la solución
Elegimos la arquitectura mínima viable y el orden de cambios adecuado para el sistema actual.
Implementación acotada
Entregamos el diff acordado en pasos comprobables, sin un refactor global opcional.
Validación y entrega
Validamos escenarios críticos, documentamos límites y preparamos un rollback claro.
Límites
Qué está incluido y qué requiere una decisión separada
Incluido
- clasificación, búsqueda, generación y asistencia
- abstracción provider/model y contratos de prompt
- dataset de evaluación y quality checks
- límites de privacidad, fallback y revisión humana
No se promete automáticamente
- sustitución autónoma de un equipo
- afirmaciones de accuracy sin dataset ni evaluación
- envío de datos sensibles sin protección acordada
- acción irreversible basada solo en la salida del modelo
Enfoque
Cómo mantenemos el resultado verificable
La solución se vincula a contratos observables, pruebas y un release controlado.
El caso está acotado
El sistema resuelve una tarea concreta con input, output y riesgo aceptable conocidos.
La calidad se mide
El dataset y las categorías de fallo muestran límites reales del modelo.
El fallback está integrado
Una IA incierta o no disponible no bloquea el workflow base seguro.
Hablar de la tarea
¿Hay una tarea donde la IA deba aportar valor medible?
Describa workflow, datos y decisión a mejorar. Evaluaremos la aplicabilidad antes de elegir modelo o provider.