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THEFOCUS
TF-05

Inteligencia artificial

Elegimos los pocos usos de IA que mueven una línea concreta de las cuentas, los construimos sobre sus propios registros y los probamos con preguntas reales antes de que nadie dependa de ellos.

Hablar de ello con nosotros Cómo ayudamos a nuestros clientes

Nuestra visión

El trabajo de inteligencia artificial en THEFOCUS consiste en decidir dónde debe la IA modificar una línea de costos, ingresos o riesgo, construir y probar las funcionalidades que lo hacen posible, y conseguir que la empresa sea accesible y quede descrita correctamente en los motores de respuesta con IA. Abarca la selección de casos de uso, asistentes y agentes de IA generativa, aprendizaje automático sobre los propios registros de la empresa, gobernanza y los cambios operativos necesarios para que las herramientas se usen. Cada funcionalidad tiene una línea base medida y límites por escrito.

Los programas de IA que decepcionan suelen empezar con una larga lista de casos de uso y sin línea base. Un piloto se juzga por una demostración, la demostración impresiona y nadie registró cuánto tardaba la tarea, cuánto costaba ni con qué frecuencia fallaba antes de que llegara la herramienta. Nosotros partimos de las cuentas. Elegimos una tarea que corresponde a una línea concreta del P&L, como el costo de servicio por pedido, el plazo de respuesta de las cotizaciones o las horas que dedica un equipo financiero a codificar facturas, la medimos tal como funciona hoy y solo entonces decidimos si la mejorará un modelo, una regla o un formulario mejor diseñado.

La mayor parte del valor que vemos en empresas consolidadas proviene de funcionalidades acotadas: un asistente que responde preguntas sobre productos y políticas a partir del contenido propio de la empresa, un clasificador que enruta los tickets de servicio, una herramienta de redacción cuyo resultado aprueba una persona designada. Estas funcionalidades se sostienen o fracasan según su evaluación. Un conjunto de pruebas que verifica qué ruta siguió una pregunta puede aprobarse aunque las respuestas sean incorrectas, por eso construimos conjuntos de regresión a partir de preguntas reales de clientes y empleados, leemos las respuestas y conservamos cada fallo como una prueba permanente. Construimos y operamos funcionalidades de IA en nuestros propios productos y en el software que entregamos, de modo que nuestro criterio sobre evaluación, costo de operación y modos de fallo proviene de operarlas.

El segundo frente está fuera de la empresa. Los compradores preguntan a ChatGPT, Perplexity y las funciones de IA de Google qué proveedor elegir, y esos sistemas describen a una empresa a partir de lo que pueden rastrear y verificar. Ningún proveedor publica cómo se seleccionan las fuentes, por lo que no prometemos posiciones ni citas. Trabajamos sobre lo que está documentado y bajo su control: el acceso de los rastreadores en robots.txt y en la CDN, los controles de fragmentos, una información de entidad coherente y páginas con evidencia de primera mano que merezca ser citada.

Cómo ayudamos a nuestros clientes

Desafíos de negocio

  1. 01

    Pilotos sin línea base

    Varios equipos prueban herramientas de IA, cada piloto se presenta como prometedor y ninguno puede mostrar cuánto costaba la tarea ni cuánto tardaba antes de que llegara la herramienta. Las decisiones de financiamiento se toman por impresiones.

  2. 02

    Pruebas que nunca leen la respuesta

    Un asistente conversacional supera sus propias pruebas y aun así da respuestas erróneas a las preguntas que los clientes realmente hacen, porque las pruebas comprobaban qué ruta seguía la pregunta y nunca leían la respuesta.

  3. 03

    Costo de operación descubierto tras el lanzamiento

    Los modelos con precio por uso, la recuperación de información y la monitoreo añaden costo por conversación cuando llega el tráfico real, y nadie comparó ese costo con la tarea humana que la funcionalidad debía reducir.

  4. 04

    Invisible para los motores de respuesta por accidente

    Una regla de firewall pensada para frenar a los scrapers bloquea también a los rastreadores de los que depende la búsqueda con IA, o bien el nombre comercial, la razón social y los perfiles en directorios describen la empresa de forma distinta, de modo que los motores de respuesta no pueden saber de qué organización se trata.

  5. 05

    Datos que van adonde nadie aprobó

    Los empleados pegan registros de clientes en cuentas personales de herramientas públicas de IA, y no existe una lista de qué proveedores reciben qué datos ni de si sus condiciones permiten entrenar con ellos.

  6. 06

    Licencias compradas, trabajo sin cambios

    Se compran licencias de IA para toda la empresa, un grupo reducido las usa y los procesos, las aprobaciones y las descripciones de puesto en torno a las tareas siguen exactamente igual.

Nuestro enfoque

  1. Poner precio a la tarea antes de elegir un modelo

    Medimos el volumen, el tiempo, el costo y la tasa de error de la tarea tal como funciona hoy, a partir de tickets, registros y hojas de horas, y estimamos frente a esa referencia el costo de operación de cada opción.

  2. Construir sobre sus propios registros

    Los asistentes responden a partir de sus documentos, datos de producto y políticas, muestran sus fuentes al personal y rechazan las preguntas fuera de su alcance.

  3. Evaluar con datos reales

    Cada funcionalidad se prueba con preguntas y casos realistas mediante comprobaciones de lo que debe y no debe ocurrir, y cada fallo se convierte en una prueba de regresión permanente antes del lanzamiento.

  4. Operar con límites, aprobaciones y registros

    Las acciones que gastan dinero, contactan a un cliente o eliminan datos requieren la aprobación de una persona designada, cada ejecución queda registrada y cada funcionalidad tiene un procedimiento documentado para desactivarla.

  5. Medir la línea que debía mover

    Tras el lanzamiento comparamos el indicador objetivo con la línea base e informamos el costo de operación, la precisión y el uso, de modo que se detiene toda funcionalidad que no justifique su costo.

Resultados de clientes

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Soluciones asociadas

Cómo se evalúan los resultados

  • Tiempo y costo por tarea frente a la línea base medida antes del lanzamiento
  • Precisión sobre un conjunto de regresión fijo de preguntas reales, tras cada cambio
  • Proporción de resultados de IA aprobados sin modificaciones por la persona responsable
  • Costo de operación por conversación o por tarea, por mes
  • Tráfico procedente de las funciones de IA de Google en Search Console y un registro por muestreo de cómo describen a la empresa los motores de respuesta

Límites del alcance

  • Construimos sobre modelos comerciales y abiertos consolidados y sobre sus propios datos. No entrenamos modelos fundacionales ni ofrecemos un gran modelo de lenguaje propio.
  • El trabajo de gobernanza abarca inventarios, políticas, controles y evidencias. No constituye asesoramiento jurídico; las cuestiones relativas al Reglamento de Inteligencia Artificial de la UE, la normativa de protección de datos o las reglas sectoriales corresponden a sus asesores legales, con quienes trabajamos en coordinación.
  • No prometemos posiciones, menciones ni citas en ningún motor de respuesta con IA, y no consideramos llms.txt un factor de posicionamiento.
  • Las funcionalidades de IA se limitan a tareas definidas con límites por escrito. No las presentamos como decisores autónomos ni les atribuimos capacidades para las que no se han probado.

Capacidades relacionadas

Publicaciones destacadas

Cómo empieza un proyecto con THEFOCUS

La primera conversación se centra en su situación. Si hay encaje, proponemos un diagnóstico acotado con un entregable fijo antes de cualquier compromiso mayor.

Hablar de ello con nosotros

  1. 01

    Una conversación de trabajo

    Cuarenta y cinco minutos con la persona que dirigiría el trabajo. Preguntamos por la decisión, los sistemas que la sustentan y el plazo.

  2. 02

    Un diagnóstico acotado

    Acceso de solo lectura, un plazo fijo y una conclusión por escrito: qué muestran los registros, cuánto cuesta y qué cambiar primero.

  3. 03

    Un plan ejecutable

    Cambios, responsables, indicadores y exclusiones por escrito. Después, el mismo equipo construye y mide, o hace un traspaso ordenado.

Un único equipo responsable
Las mismas personas que diagnostican construyen los sistemas y miden el resultado.
Socios elegidos según el problema
Los especialistas independientes se incorporan en las partes que los requieren, bajo un único contrato.
Registros antes que paneles
Pedidos, libros contables y registros de actividad se concilian antes de que una recomendación dependa de ellos.

info@thefocus.solutions

Preguntas frecuentes de los directivos

¿Por dónde conviene empezar con la IA?

Por una tarea que corresponda a una línea del P&L que ya sigue y que ocurra con la frecuencia suficiente para medirla. Registramos cómo funciona hoy, probamos si la IA la mejora en una muestra real de trabajo y decidimos según el resultado antes de ampliar el alcance.

¿Construyen funcionalidades de IA o solo asesoran?

Las construimos. El equipo central desarrolla asistentes, herramientas de redacción, agentes e integraciones, y recurre a socios para trabajos especializados de datos o ingeniería. El código, los prompts, los conjuntos de pruebas y la configuración quedan en sus propias cuentas.

¿Qué modelos utilizan?

Elegimos para cada tarea entre modelos comerciales y abiertos consolidados, y los comparamos con su propio conjunto de pruebas en precisión, costo de operación, velocidad y condiciones de uso de datos. No entrenamos modelos fundacionales.

¿Pueden lograr que ChatGPT o las AI Overviews de Google nos citen?

Nadie puede prometerlo, porque ningún proveedor publica cómo se eligen las fuentes. Nos aseguramos de que los motores puedan acceder a sus páginas, identificar qué organización es usted y encontrar material de primera mano digno de cita, y luego hacemos un seguimiento de cómo lo describen a lo largo del tiempo.

¿Cómo tratan nuestros datos en el trabajo con IA?

Antes de enviar cualquier dato revisamos las condiciones de cada proveedor sobre retención, entrenamiento y lugar de procesamiento, usamos cuentas empresariales con el entrenamiento desactivado cuando el proveedor lo permite y limitamos cada funcionalidad a los datos que su tarea necesita.

¿Qué relación tienen LocalBoostHQ y FocusADS.ai con este trabajo?

Son productos propios. LocalBoostHQ es un servicio en funcionamiento para negocios locales que abarca sitios web, Google Business Profile, SEO local y anuncios, lo que influye directamente en cómo aparecen las empresas locales en las respuestas de IA. FocusADS.ai es un servicio productizado de publicidad gestionada en desarrollo. Los proyectos de IA descritos en esta página los ejecuta directamente THEFOCUS.

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