Diseñamos, construimos y operamos soluciones personalizadas sobre sus datos, sus procesos y su nube AWS. Aplicativos con IA, modernización, automatización y analítica predictiva.
El modelo es una pieza. El sistema completo debe conectar problema, datos, aplicación y operación. Un piloto demuestra posibilidad; producción exige integración, seguridad, economía y soporte.
Qué decisión, tarea o experiencia debe mejorar.
Qué evidencia autorizada sostiene la solución.
Dónde vive la IA y cómo se integra al trabajo.
Cómo se mide, gobierna y mejora en producción.
Es el techo de experimentos de IA generativa que llegan a producción, según el estudio citado por AWS. El resto se queda en demostración.
Cada frente responde a un punto de partida distinto y todos terminan en una solución integrada. Toque una tarjeta para ver cuándo aplica.
Productos propios con agentes, copilotos y recuperación de conocimiento.
Cuando la empresa necesita una nueva capacidad digital y la inteligencia debe formar parte del producto, no vivir al lado.
Evolución de sistemas heredados e incorporación de inteligencia por capas.
Cuando el sistema actual limita el negocio. Se protege el conocimiento existente y se desacoplan integraciones antes de sumar IA.
Validación rápida con indicadores y criterio de seguir o detener.
Cuando se necesita reducir incertidumbre antes de comprometer inversión mayor.
Procesos, pronósticos y recomendaciones sobre datos propios.
Cuando hay datos y una decisión repetitiva: pronóstico, priorización, detección o mantenimiento.
Toda solución útil hace tres cosas bien: entiende el contexto del negocio, aplica reglas y evidencia, y ejecuta trabajo real en los sistemas.
La respuesta mejora cuando recupera evidencia relevante, respeta permisos y deja trazabilidad de fuentes. La recuperación no corrige permisos deficientes: identidad, evaluación y observabilidad se diseñan juntas.
Aplicativos, copilotos, portales y asistentes.
Amazon Bedrock con Claude, agentes, recuperación y modelos de aprendizaje.
Interfaces, Lambda, Step Functions y eventos.
ERP, CRM, documentos, lago de datos y bases operativas.
Identidad, redes, cifrado, registros, costos y continuidad.
Identidad, datos, modelos, herramientas y acciones se diseñan con controles proporcionales al riesgo. La arquitectura define el nivel real de seguridad.
Quién puede preguntar, ver y actuar.
Cifrado, permisos, residencia y trazabilidad.
Barreras de contención, evaluación y versiones.
Credenciales, alcance y mínimo privilegio.
Registros, incidentes, costo y continuidad.
Ejemplos de oportunidad, no referencias de cliente. Toque cada área para ver dónde suele aparecer el valor.
Copilotos, generación de propuestas y conocimiento comercial.
Asistencia, resumen, clasificación y escalamiento de casos.
Documentos, excepciones, calidad y flujos de trabajo.
Pronóstico, conciliación, análisis y alertas.
Comparación de ofertas, riesgo de proveedor, contratos y solicitudes.
Base de conocimiento, incorporación de personal y autoservicio.
Modernización, desarrollo, soporte y observabilidad.
Preguntas sobre datos, escenarios y soporte a la decisión.
Ocho etapas verificables. Antes de escalar inversión hay una decisión explícita: avanzar, ajustar, aislar, pausar o retirar.
Resultado de negocio, adopción, calidad útil, economía por tarea y riesgo. La medición se define antes de construir.
Calidad suficiente, costo sostenible, integración viable, riesgo controlado e indicador con señal positiva.
Resultados autorizados por la fuente de verdad de ADVEK para este caso específico; no constituyen una promesa para otros clientes. El resultado de un nuevo proyecto depende del contexto, la línea base, el diseño y la adopción.
Agente empresarial desarrollado por ADVEK, con retroalimentación técnica de AWS en 2026.
Agente propio de ADVEK y evidencia de capacidad en ingeniería agéntica.
En 2 a 4 semanas convertimos una intención de IA en una ruta ejecutiva con prioridades, arquitectura, retorno esperado y un plan de producto mínimo.
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