Una app tradicional responde a escenarios fijos programados por anticipado. En cambio, una aplicación con Inteligencia Artificial puede adaptarse al comportamiento real del usuario, detectar patrones nuevos y tomar decisiones basadas en aprendizaje continuo. Esto permite mayor personalización, eficiencia y escalabilidad.

Sí. En muchos casos, basta con añadir una capa de IA encima de tu sistema actual. Por ejemplo, puedes incorporar módulos de recomendación, chatbots inteligentes o sistemas de reconocimiento de imágenes sin modificar el núcleo de la app. En Doonamis analizamos tu arquitectura y te proponemos una integración progresiva y rentable.

No necesariamente. Existen muchas soluciones de desarrollo de apps con inteligencia artificial que se pueden ampliar y personalizar. Además, el uso de plataformas cloud como Azure AI o TensorFlow permite ajustar los recursos a la medida de cada proyecto, lo que evita inversiones iniciales elevadas.

Se parte de un modelo de lenguaje grande (LLM) ya entrenado y se adapta usando un sistema llamado RAG (Retrieval-Augmented Generation):

1. Cargar información específica: se suben documentos (Word, PDF, etc.) que el sistema convierte en datos numéricos.

2. Adaptación en tiempo real: el modelo incorpora esa información para responder según el contenido subido, sin reentrenar todo el modelo.

3. Integración: el modelo adaptado se integra en la app, ya sea en la nube, localmente o directamente en dispositivos móviles, según necesidades de privacidad y rendimiento.

Sí, siempre que se apliquen buenas prácticas de seguridad y gestión de datos. En Doonamis nos aseguramos de que las aplicaciones cumplan con el RGPD y otras normativas, especialmente cuando se manejan datos personales o sensibles. Además, los modelos se pueden auditar para garantizar transparencia en sus decisiones.