Agentes de IA y Automatización

Procesamiento de Lenguaje Natural

Canalizaciones que clasifican, extraen, resumen y buscan en tu texto en los idiomas con los que trabajas, con una precisión medida y revisión humana cuando el modelo no está seguro.

Hablemos de su proyectoHabla sobre tu proyecto de NLP

Convierte el texto no estructurado en datos utilizables

Los correos, los tickets, los contratos, las reseñas y las transcripciones contienen información que tus sistemas no pueden usar hasta que alguien los lee. Construimos canalizaciones de NLP que clasifican, extraen, resumen y buscan en ese texto, usando bibliotecas como spaCy y los transformers de Hugging Face, grandes modelos de lenguaje, o una combinación. Las canalizaciones funcionan en inglés y otros idiomas, incluidos árabe, hebreo y bengalí, se miden sobre ejemplos etiquetados de tus propios datos y envían los casos inciertos a personas en lugar de adivinar.

NLP asistido por IA y validado por expertos

Cómo ayuda la IA

  • La IA preetiqueta el texto para la anotación; tus expertos del dominio confirman o corrigen las etiquetas.
  • Los LLM redactan prompts de extracción y casos de prueba, comparados con modelos entrenados sobre tus datos.
  • Los agentes de programación redactan el código de la canalización, los conectores y los scripts de evaluación para su revisión por ingenieros.
  • La IA agrupa los errores por tipo e idioma para mostrar dónde tiene dificultades la canalización.

De qué se encargan nuestros expertos

  • Las definiciones de las etiquetas y las directrices que siguen los anotadores
  • El modelo o el prompt de cada tarea, elegido según la calidad y el coste medidos
  • Los umbrales de confianza, y qué elementos pasan a revisión humana
  • El tratamiento de los datos personales: redacción, acceso y conservación

Dónde suele encajar cada enfoque

Puntos de partida ilustrativos; la elección final por tarea proviene de pruebas sobre tu propio texto etiquetado.

ReglasModelo entrenadoPrompting de LLMRevisión humana
Detección de idiomaEncaja en algunos casosNormalmente una buena opciónRara vez la elección correctaRara vez la elección correcta
Clasificación de tema e intenciónEncaja en algunos casosNormalmente una buena opciónNormalmente una buena opciónEncaja en algunos casos
Nombres, fechas y montosEncaja en algunos casosNormalmente una buena opciónEncaja en algunos casosEncaja en algunos casos
Extracción de cláusulas de contratosRara vez la elección correctaEncaja en algunos casosNormalmente una buena opciónNormalmente una buena opción
Sentimiento y temasRara vez la elección correctaNormalmente una buena opciónEncaja en algunos casosEncaja en algunos casos
Resumen de documentos largosRara vez la elección correctaEncaja en algunos casosNormalmente una buena opciónEncaja en algunos casos
  • Normalmente una buena opción
  • Encaja en algunos casos
  • Rara vez la elección correcta

Quién tiene texto para procesar

Las personas de tu equipo leen cada correo electrónico, ticket o contrato entrante solo para decidir adónde va o para extraer algunos detalles, y la acumulación de pendientes crece más rápido de lo que pueden clasificarla.

  • Operaciones de soporte que clasifican tickets y correos electrónicos entrantes por tema y urgencia
  • Equipos legales y de compras que extraen fechas y términos de los contratos
  • Equipos de análisis que leen reseñas y encuestas escritas en varios idiomas

Lo que recibes

Canalizaciones de NLP construidas en torno a tu texto

  • Procesamiento multilingüe

    Detección de idioma, pasos de traducción y evaluación por idioma, que abarcan inglés, árabe y hebreo de derecha a izquierda, bengalí y otros idiomas que necesites.

  • Extracción de entidades y datos

    Nombres, organizaciones, fechas, importes y tus entidades personalizadas extraídos de contratos, correos y transcripciones hacia campos estructurados.

  • Clasificación y enrutamiento

    Clasificación de intención, tema y prioridad que enruta los tickets y mensajes a la cola correcta, con los casos inciertos enviados a una persona.

  • Análisis de sentimiento y de temas

    Sentimiento basado en aspectos y agrupamiento de temas a lo largo de reseñas, encuestas y tickets, mostrando qué menciona la gente y cómo se siente al respecto.

  • Resumen y búsqueda

    Resúmenes de documentos y transcripciones largos con enlaces a los pasajes de origen, además de búsqueda semántica en tus colecciones de texto.

  • APIs, trabajos por lotes y flujos

    Canalizaciones entregadas como APIs, trabajos por lotes programados o procesadores de flujos, conectados a tus bases de datos, repositorios de documentos y aplicaciones.

Dónde se detiene el procesamiento de texto

  • Las conversaciones con clientes pertenecen a los Chatbots de IA, y la respuesta a preguntas dentro de tu producto a la Integración de LLM; el NLP aquí procesa texto de forma masiva.
  • Las páginas escaneadas, las fotos y la escritura a mano necesitan OCR primero; ese paso está dentro del alcance de la Visión por Computadora, y el NLP toma el relevo una vez que el texto es legible por máquina.
  • El juicio especializado permanece con tus expertos: nosotros organizamos el etiquetado y la medición, pero la interpretación legal, médica o de políticas de tu texto proviene de tu parte.
  • Los pasos de traducción sirven al análisis; los documentos traducidos para publicación o uso legal necesitan traductores profesionales, lo que este servicio no proporciona.

Solicitudes típicas de procesamiento de texto

Escenarios típicos que delimitamos, no casos de estudio de clientes.

  • Una bandeja de entrada compartida clasificada a mano

    Alguien tría una bandeja de entrada compartida cada mañana. Clasificaríamos los mensajes por tema y urgencia, enviaríamos los que tengan confianza alta directamente a la cola correcta, y mantendríamos los poco claros en una lista de revisión con la etiqueta sugerida mostrada.

  • Términos clave enterrados en contratos firmados

    Compras necesita fechas de renovación, periodos de preaviso y límites de responsabilidad de los contratos firmados. Extraeríamos cada campo con un enlace a la cláusula de la que proviene, y enviaríamos los campos de baja confianza a un revisor antes de que lleguen a tu registro de contratos.

  • Reseñas que llegan en varios idiomas

    Un equipo de producto recibe reseñas en inglés, árabe y bengalí. Detectaríamos el idioma de cada reseña, etiquetaríamos los aspectos mencionados y el sentimiento hacia ellos, mediríamos la calidad por separado por idioma, y agruparíamos los temas recurrentes para que el equipo los lea.

Cómo se desarrolla un proyecto de NLP

  1. 01

    Revisión de la tarea y los datos

    Define cada tarea, sus etiquetas y las decisiones que alimenta, revisa texto de muestra en cada idioma implicado y acuerda el listón de calidad.

  2. 02

    Etiquetado y líneas base

    Etiqueta un conjunto de prueba con tus expertos y luego compara enfoques, desde reglas y modelos de spaCy hasta transformers y LLM ajustados, en calidad y coste.

  3. 03

    Integración de la canalización

    Construye la canalización como una API, un trabajo por lotes o un flujo, con umbrales de confianza, revisión humana para los elementos inciertos y enlaces a tus sistemas.

  4. 04

    Monitoriza y mejora

    Haz seguimiento de la calidad, la deriva y las correcciones en producción, y reentrena o ajusta los prompts cuando el lenguaje de tus datos cambie.

Dos formas de trabajar con herramientas de IA

Elija dónde pueden procesar su código los agentes de codificación con IA mientras construimos. El estándar de ingeniería es el mismo en cualquier caso.

¿No está seguro? Le recomendaremos uno durante la definición del alcance. Compara las opciones de entrega con IA

Cómo el diseño, el control de calidad y las operaciones dan soporte a tu canalización

  • Pantallas de revisión para tu personal

    Los diseñadores construyen las pantallas donde el personal comprueba los campos extraídos, corrige las etiquetas y acepta los resúmenes, de modo que las correcciones son rápidas y se retroalimentan en la evaluación.

  • Control de calidad con conjuntos de prueba etiquetados

    El control de calidad mantiene conjuntos de prueba etiquetados por tarea e idioma, hace seguimiento de la precisión y la exhaustividad por clase, y vuelve a ejecutar comprobaciones de regresión tras los cambios de modelo, prompt o canalización.

  • Canalizaciones monitorizadas

    DevOps ejecuta las canalizaciones con monitorización de colas, reintentos, alertas y seguimiento de costes, sobre APIs alojadas o sobre infraestructura privada cuando el texto debe permanecer en tu entorno.

  • Calidad mantenida a lo largo del tiempo

    Vigilamos la deriva, como nuevos productos, términos o idiomas en tu texto, revisamos las correcciones contigo y actualizamos los modelos o los prompts tras las comprobaciones de regresión.

Preguntas frecuentes

Preguntas frecuentes

¿Qué idiomas pueden admitir?

Inglés y muchos otros, incluidos árabe, hebreo y bengalí. La calidad varía según el idioma y la tarea, así que evaluamos cada idioma que necesites sobre tu propio texto antes de comprometernos, y planificamos un etiquetado adicional donde un idioma tiene menos modelos ya disponibles.

¿Deberíamos usar un LLM o un modelo de NLP personalizado?

Depende del volumen, el coste, la velocidad y de cuán estable sea la tarea. Los LLM manejan tareas variadas con pocos datos etiquetados; los modelos entrenados más pequeños suelen ser más baratos y más consistentes a gran volumen. Comparamos ambos sobre tu conjunto de prueba, y muchas canalizaciones los combinan.

¿Qué precisión tendrá?

No podemos prometer una cifra antes de ver tus datos. Acordamos las métricas objetivo contigo antes del desarrollo, las medimos sobre un conjunto de prueba que tus expertos han comprobado y enrutamos los resultados de baja confianza a personas en lugar de transmitirlos como ciertos.

¿Pueden los documentos sensibles permanecer dentro de nuestro entorno?

Sí. Las canalizaciones pueden ejecutarse en tu cuenta de nube o sobre infraestructura privada con modelos de pesos abiertos, y los datos personales pueden redactarse antes de cualquier llamada externa. Para nuestro trabajo de desarrollo, la Ingeniería de IA Privada / Local ejecuta los modelos de IA de programación dentro de un límite acordado; la Ingeniería con Claude Code / OpenAI Codex usa agentes de programación comerciales bajo condiciones de cuenta acordadas.

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Envía una muestra del texto que manejas. Te sugeriremos qué tareas se adaptan al NLP, qué enfoque encaja con cada una y cómo se medirá la calidad.

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