El desarrollo de apps con inteligencia artificial para empresas ya no es una promesa de futuro: es algo que hacemos cada semana. Si buscas una agencia que integre inteligencia artificial en aplicaciones para tu empresa, necesitas un partner con capacidad real de entregar proyectos concretos de IA aplicada —asistentes conversacionales, automatización de documentos, motores de recomendación, previsión de demanda o búsqueda contextual sobre tu propia documentación— y no solo un discurso genérico sobre «apps inteligentes y escalables».
En Doonamis combinamos machine learning, procesamiento del lenguaje natural (NLP) y visión por computador con los datos y la arquitectura reales de tu empresa. Nada de soluciones prefabricadas: cada proyecto se diseña a medida de lo que tu negocio necesita de verdad. ¡Descubre más!
Los casos de uso de IA que trabajamos en Doonamis
Estas son las seis líneas de trabajo de inteligencia artificial que integramos en aplicaciones y webs, con la matriz de entrega que aplicamos a cada una: qué datos necesita el modelo, qué produce, dónde interviene una persona para validar el resultado, qué riesgo de privacidad conlleva y qué KPI de negocio mide su éxito.
| Caso de uso de IA | Datos de entrada | Resultado del modelo | Validación humana | Riesgo de privacidad | KPI de negocio |
|---|---|---|---|---|---|
| Asistentes conversacionales (chatbots, IA conversacional tipo ChatGPT) | Histórico de conversaciones, catálogo de productos o servicios, base de FAQs | Respuesta en lenguaje natural, o derivación a un agente humano | Revisión de respuestas en casos ambiguos o reclamaciones; auditoría periódica de calidad | Exposición de datos personales del cliente en el historial de conversación | % de consultas resueltas sin intervención humana, tiempo medio de primera respuesta |
| Automatización de documentos (facturas, DNI, contratos) | Documentos escaneados o en PDF | Campos extraídos de forma estructurada (importe, fecha, NIF, etc.) | Revisión manual de los documentos con baja confianza de extracción | Datos personales e identificativos contenidos en los documentos | Tiempo de procesamiento por documento, reducción de errores de introducción manual |
| Motores de recomendación (machine learning sobre comportamiento) | Historial de interacciones o compras del usuario | Ranking de productos o contenidos recomendados | Revisión de sesgos o recomendaciones inadecuadas | Perfilado del comportamiento del usuario | Tasa de conversión, ticket medio, engagement |
| Búsqueda contextual sobre documentación propia (Knowledge Mining / RAG) | Documentación interna: manuales, PDFs, bases de conocimiento | Respuestas contextuales que citan la fuente interna | Revisión de exactitud cuando la documentación es sensible | Acceso no controlado a documentación confidencial | Tiempo ahorrado en búsqueda de información, reducción de consultas a soporte interno |
| Previsión de demanda (machine learning sobre series temporales) | Histórico de ventas o stock, estacionalidad, variables externas | Previsión numérica de demanda futura | Ajuste manual ante eventos atípicos (promociones, roturas de stock) | Bajo: datos agregados de negocio, no personales | Reducción de roturas de stock, reducción de exceso de inventario |
| Transcripción y traducción (audio y documentos) | Audio de llamadas o reuniones, documentos en otro idioma | Texto transcrito o traducido | Revisión de transcripciones críticas (legales, médicas) | Contenido de conversaciones grabadas | Tiempo ahorrado en documentación, accesibilidad de contenidos |
Tres proyectos tipo, con alcance, plazo y métricas
Estos son tres ejemplos representativos de cómo estructuramos un proyecto de IA aplicada, con el alcance, el plazo orientativo y las métricas de resultado que se revisan al final del proyecto.
1. Asistente de IA para soporte al cliente
- Alcance: chatbot conversacional integrado en la app o la web, conectado a la base de conocimiento de la empresa (FAQs, catálogo de productos o servicios), con derivación a un agente humano en los casos más complejos.
- Plazo orientativo: 6-10 semanas para una primera versión funcional, según el volumen de contenido que haya que indexar.
- Métricas de resultado: porcentaje de consultas resueltas automáticamente, reducción del tiempo medio de primera respuesta, satisfacción del cliente (CSAT).
2. Previsión de demanda
- Alcance: modelo de previsión entrenado con el histórico de ventas o stock de la empresa, integrado en el panel de gestión para anticipar necesidades de producción o de compra.
- Plazo orientativo: 8-12 semanas, incluyendo una fase de validación del modelo con datos históricos reales antes de ponerlo en producción.
- Métricas de resultado: reducción del porcentaje de roturas de stock, reducción del exceso de inventario, precisión de la previsión frente a la demanda real.
3. Clasificación automática de documentos
- Alcance: sistema de extracción y clasificación automática de documentos (facturas, contratos, formularios) integrado con el flujo de trabajo existente, con revisión humana para los casos de baja confianza.
- Plazo orientativo: 6-8 semanas para los tipos de documento más frecuentes de la empresa.
- Métricas de resultado: tiempo de procesamiento por documento, porcentaje de documentos procesados sin intervención manual, reducción de errores de introducción de datos.
Cómo abordamos un proyecto de IA en Doonamis
Cada proyecto sigue el mismo proceso, independientemente del caso de uso:
- Conversación inicial para entender los objetivos, procesos y oportunidades de mejora del negocio.
- Identificación de las soluciones de IA viables, priorizando las que aportan valor real, no las que suenan mejor en una propuesta.
- Diseño de una arquitectura tecnológica a medida, flexible y alineada con los recursos disponibles.
- Selección de las tecnologías más adecuadas: frameworks de machine learning, procesamiento del lenguaje natural o visión por computador, según el caso.
- Desarrollo y entrenamiento de los modelos necesarios, cuidando la precisión y la eficiencia.
- Acompañamiento de todo el proceso, desde la conceptualización hasta el despliegue y el mantenimiento posterior.
En muchos casos no hace falta partir de cero: es posible añadir una capa de IA sobre una aplicación ya existente (un chatbot, un motor de recomendación, un sistema de clasificación de imágenes) sin tocar el núcleo de la app, analizando primero la arquitectura actual para proponer una integración progresiva.
Proyectos reales con inteligencia artificial
Agrupados por tipo de IA, para que veas exactamente qué hemos resuelto y para quién:
Visión por computador
- Naturgy: lectura de contadores con la cámara del móvil, extrayendo automáticamente el número de la lectura.
Asistentes conversacionales
- OnePro: agente conversacional construido con IA generativa (GenAI).
Búsqueda contextual sobre datos propios (Knowledge Mining / RAG)
- Punto Seguro: conexión de la base de datos propia del cliente con un asistente conversacional, para poder preguntar directamente en lenguaje natural sobre sus propios datos de negocio, por ejemplo «cuánta gente se ha registrado este mes» o «cuál es la póliza que más se vende».
Preguntas habituales antes de empezar un proyecto de IA
¿Hace falta mucho volumen de datos para empezar? No siempre. Muchos proyectos arrancan con datasets pequeños o modelos preentrenados, especialmente en clasificación de texto, detección de imágenes o generación de lenguaje natural, y se van reforzando con datos propios a medida que la app crece.
¿Se puede añadir IA a una app que ya existe, sin rehacerla? Sí. En la mayoría de los casos basta con añadir una capa de IA sobre el sistema actual, sin modificar el núcleo de la aplicación.
¿Encarece mucho el proyecto? No necesariamente. El uso de plataformas cloud como Azure AI permite ajustar los recursos al tamaño real de cada proyecto, evitando inversiones iniciales elevadas.
¿Es seguro incorporar IA a una app? Sí, siempre que se apliquen buenas prácticas de seguridad y gestión de datos. Cuidamos que las aplicaciones cumplan con el RGPD, especialmente cuando se manejan datos personales o sensibles, y los modelos pueden auditarse para garantizar la transparencia de sus decisiones.
Si tu empresa quiere integrar inteligencia artificial en una aplicación, contáctanos y valoramos juntos qué caso de uso tiene sentido para vuestro negocio, con qué alcance y en qué plazo. ¡Haz de tu idea una realidad!
Graduada en Relaciones Laborales por la Universidad Pompeu Fabra, soy una apasionada de la tecnología y experta en talento IT. Me encanta redactar contenido relacionado con estos temas, combinando mis conocimientos en gestión de personas con una visión innovadora para conectar talento y tecnología, e impulsando soluciones que generan valor en el mundo digital.
