Impacto Real de la IA: Casos de Éxito

Explora cómo nuestras soluciones en gobernanza de IA han permitido a nuestros clientes reducir riesgos, mejorar la toma de decisiones y acelerar su crecimiento empresarial.

CVtoATS.cliente: automatización de traspaso a ATS

Automatizamos la incorporación de candidatos a portales ATS sin API, transformando CVs, entrevistas y notas en datos estructurados mediante LLMs y Selenium.

Resultado: El sistema alcanzó más del 98% de fiabilidad y ahorra cerca de 30 minutos de trabajo especializado por candidato.

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Auditoría de agente de soporte para Microsoft Azure

Evaluamos un agente conversacional diseñado para dar soporte técnico sobre Microsoft Azure, con el objetivo de comprobar si sus respuestas eran fiables, consistentes y seguras antes de escalar su uso.

A través de pruebas automatizadas, análisis de respuestas y métricas de calidad, identificamos errores críticos, inconsistencias técnicas y áreas de mejora que no eran visibles en una validación manual.

Resultado: el cliente obtuvo una visión clara del rendimiento real del agente, reduciendo riesgos antes de su despliegue y sentando las bases para mejorar su fiabilidad, seguridad y trazabilidad.

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Gobierno y seguridad de sistemas basados en IA generativa en una gran empresa

Acompañamos a una organización con miles de empleados a recuperar el control sobre sus sistemas basados en LLMs, definiendo un modelo de gobierno, seguridad y responsabilidades claro entre Tecnología, Desarrollo Seguro y CISO.

Resultado clave: Reducción del riesgo de vulnerabilidades críticas en un 85%, logrando una gestión eficiente y segura de los sistemas de IA generativa en producción

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Oficina GPT para selección

Construcción y gobierno de una Oficina GPT para procesos de selección
Diseñamos y desplegamos un sistema completo basado en IA generativa para automatizar el análisis de CVs, documentación de candidatos y matching. Tras sufrir problemas de fiabilidad y proliferación de prompts, desarrollamos un marco de gobierno y control de versiones que permitió industrializar el uso de LLMs con un 40% más de fiabilidad, reduciendo los errores en un 30% y mejorando la seguridad y trazabilidad en el proceso de selección.