EXIMIA diseña, integra y gobierna sistemas de IA que trabajan con tus datos, herramientas y procesos: agentes, copilotos, RAG, modelos predictivos, automatización y MLOps con trazabilidad empresarial desde el primer despliegue.
La diferencia entre un prototipo y un sistema de IA productivo está en la integración, seguridad, evaluación y responsabilidad operacional. EXIMIA construye esa capa para que la IA pueda ejecutar trabajo dentro de procesos reales.
Orquestadores que consultan CRMs, ERPs, bases de datos, documentos, APIs y sistemas internos para ejecutar tareas con permisos, memoria y validación.
Búsqueda semántica, re-ranking, permisos por usuario y respuestas citadas sobre documentos, políticas, contratos, manuales y datos internos.
Forecasting, clasificación, scoring, detección de anomalías y optimización para anticipar churn, fallas, demanda, fraude, riesgo y capacidad.
Versionado, evaluación, monitoreo de drift, costos, latencia, calidad de respuesta, pruebas de regresión y despliegues controlados.
La IA se vuelve útil cuando entiende contexto, respeta permisos y puede actuar sin romper los controles del negocio. Por eso la arquitectura conecta datos, modelos, herramientas, personas y auditoría.
EXIMIA organiza el conocimiento del negocio en una capa semántica: clientes, proyectos, activos, contratos, tickets, políticas, métricas, herramientas y flujos de aprobación. Sobre esa capa viven agentes y modelos que razonan con contexto real.
Ingesta de PDFs, bases de datos, CRMs, data warehouses, wikis, tickets y archivos con limpieza, clasificación y permisos.
Selección de modelos por tarea, costo, privacidad y latencia, con fallback y evaluación continua por tipo de caso.
Conectores a APIs, calendarios, pipelines, CRM, ERP, email, dashboards y sistemas internos con aprobaciones humanas cuando corresponde.
Logs, métricas, trazas, datasets de evaluación, feedback humano y reportes ejecutivos para mantener calidad y confianza.
Los sistemas pueden empezar con un caso acotado y crecer hacia una red de agentes, modelos y automatizaciones conectadas. Cada caso incluye métricas, evaluaciones y una definición clara de éxito.
Resumen de cuentas, priorización de leads, propuestas asistidas, actualización de CRM y seguimiento automático con contexto de pipeline.
Automatización de tareas repetitivas en finanzas, operaciones, legal, compras y soporte, con revisión humana en decisiones sensibles.
Chat interno sobre políticas, procesos, contratos, manuales y datos con citas, permisos, historial y fuentes verificables.
Modelos que identifican patrones inusuales en transacciones, operaciones, inventario, conducta de usuarios o señales de sensores.
Extracción, comparación, validación y resumen de contratos, facturas, expedientes, propuestas, reportes y archivos no estructurados.
Series temporales y modelos explicables para anticipar demanda, carga operativa, inventario, staffing, churn y necesidades de mantenimiento.
Los sistemas de IA necesitan límites claros: quién puede preguntar, qué datos puede ver, qué herramientas puede usar, cuándo debe pedir aprobación y cómo se audita cada resultado.
RBAC, ABAC, separación por tenant, secretos gestionados y conectores con políticas de acceso por rol, equipo y tipo de dato.
Suites de pruebas para precisión, grounding, seguridad, regresiones, costo, latencia y calidad por caso de uso.
Políticas configurables para rechazar respuestas no verificadas, frenar acciones sensibles o solicitar revisión humana.
Auditoría de fuentes, prompts, herramientas, decisiones, costos, usuarios, tiempos de respuesta y cambios de versión.
El despliegue empieza pequeño y medible. Priorizamos un flujo de alto valor, conectamos datos reales, activamos evaluación y luego escalamos a más equipos, agentes y automatizaciones.
Identificación de workflows, datos, riesgos, usuarios, restricciones, métricas y primer caso de uso viable.
Conectores, permisos, fuentes, índice semántico, modelos candidatos y ambiente de pruebas con logs.
Flujo usable con usuarios reales, evaluación automática, revisión humana y medición de impacto.
Más casos, más fuentes, reportes ejecutivos, playbooks operativos y mejora continua por datos de uso.
Estas son las conversaciones que normalmente aparecen antes de desplegar un sistema de IA con datos corporativos, herramientas internas y usuarios reales.
Agenda una sesión para identificar el primer flujo de alto valor, las fuentes de datos necesarias y la arquitectura más segura para llevarlo a producción.