Inteligencia Artificial
Casi todas las organizaciones ya probaron algo. Muy pocas tienen inteligencia artificial operando dentro de un proceso, con un dueño, métricas y una forma de saber si está funcionando bien. Passus trabaja justamente ese tramo: del caso de uso al sistema en producción.
Escalera de madurez en inteligencia artificial: exploración, piloto, producción y escala. La mayoría de las organizaciones se detiene en los dos primeros escalones
Dónde se atascan
Tres bloqueos que explican casi todos los proyectos detenidos.
Rara vez el problema es el modelo. Es la falta de un caso de uso con dueño, un prototipo que nunca se pensó para operar, o la imposibilidad de saber si el sistema responde bien.
Tener un piloto de IA no es tener IA. ¿En qué escalón está su empresa?
01
Sin caso de uso con dueño
LA TECNOLOGÍA LLEGÓ ANTES QUE EL PROBLEMA
Se eligió la herramienta antes que el problema. El proyecto avanza mientras hay entusiasmo y se detiene cuando nadie del negocio responde por el resultado ni tiene una métrica que le importe.
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Nadie puede decir qué cambia en el proceso si esto funciona
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No hay una cifra que mejore: solo la sensación de estar al día
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El impulso desaparece cuando cambia la prioridad del trimestre
02
Un prototipo que no fue hecho para operar
LA DEMO FUNCIONA · EL SISTEMA NO EXISTE
La demostración impresiona con diez ejemplos elegidos. Producción significa miles de casos reales, datos desordenados, integraciones, permisos y alguien respondiendo cuando falla un martes a las tres de la tarde.
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No está integrado a los sistemas donde ocurre el trabajo
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No hay control de accesos ni tratamiento de datos sensibles
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Nadie definió quién lo mantiene ni con qué presupuesto
03
Sin forma de saber si responde bien
SIN EVALUACIÓN NO HAY CONFIANZA
Sin un conjunto de pruebas que mida la calidad, cada ajuste es una apuesta y los errores los descubre un usuario molesto. Es la razón más frecuente por la que un sistema que funcionaba deja de usarse.
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Cambiar un prompt puede romper lo que antes funcionaba, sin que nadie lo note
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No hay criterio compartido de qué es una buena respuesta
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La confianza se pierde con dos errores visibles y no vuelve
CÓMO TRABAJAMOS
Un mismo método en todas las líneas.
No entregamos solo teoría: avanzamos rápido, medimos impacto y ajustamos contigo. Siempre.
Ruta de estrategia y casos de uso
PASO 1 · 3 A 4 SEMANAS
Diagnóstico de oportunidades
Recorremos los procesos de su organización y detectamos dónde la IA genera valor medible, con estimación de impacto, esfuerzo y riesgo para cada oportunidad. El resultado es un mapa ordenado por retorno, no por novedad tecnológica.
Precio fijo · incluye entrevistas por área
PASO 2 · HOJA DE RUTA
Priorización y marco de gobierno
Convertimos el mapa en una secuencia ejecutable y definimos las reglas del juego: política de uso de IA, qué datos pueden salir de la organización y cuáles no, y qué controles hacen falta antes de escalar.
Alineado con la Ley 21.719 de protección de datos
PASO 3 · 4 A 8 SEMANAS
Prototipo funcional (PMV)
Construimos el caso priorizado con datos reales de su empresa y lo ponemos frente a usuarios de verdad. Sirve para decidir con evidencia si vale la pena seguir, antes de comprometer una inversión mayor.
Datos reales · usuarios reales · decisión informada
Ruta del prototipo a producción
PASO 1 · EVALUACIÓN
Sistema de evaluación de calidad
Diseñamos el conjunto de pruebas que mide si el sistema responde bien, con criterios acordados con el negocio. Se ejecuta automáticamente antes de cada cambio, de modo que ninguna mejora rompa en silencio lo que ya funcionaba.
Es lo que separa una demo de un sistema confiable
PASO 2 · INTEGRACIÓN
Despliegue en los procesos reales
Integración a los sistemas donde ocurre el trabajo, con control de accesos, tratamiento de datos sensibles, responsables definidos y plan de despliegue por etapas.
Que el usuario no tenga que salir de su herramienta
PASO 3 · OPERACIÓN
Monitoreo y transferencia
Instrumentación para ver cómo se comporta el sistema en operación, ciclo de mejora continua y capacitación del equipo interno que queda a cargo. El objetivo es que Passus deje de ser necesario.
Passus es Organismo de Capacitación Acreditado
Ruta de agentes y automatización
PASO 1 · MAPEO
Procesos automatizables
Identificamos el trabajo repetitivo de varios pasos que hoy consume horas de personas calificadas, y estimamos cuántas se liberarían. No todo conviene automatizar: parte del trabajo es decidir qué no.
Con estimación de horas liberadas por proceso
PASO 2 · CONSTRUCCIÓN
Diseño e implementación de agentes
Agentes que ejecutan tareas de varios pasos sobre los sistemas de la empresa, con herramientas acotadas, trazabilidad de cada acción y límites explícitos de lo que pueden y no pueden hacer.
Herramientas acotadas · cada acción queda registrada
PASO 3 · CONTROL
Supervisión humana
Definimos en qué puntos una persona debe aprobar, cómo se audita lo que el agente hizo y cómo se revierte. Una automatización sin control no es eficiencia: es un riesgo nuevo con otro nombre.
Aprobación humana donde el error cuesta caro
LA FÁBRICA
Cuando ya sabemos qué construir, lo construye FabricAI.
FabricAI by Passus es nuestra fábrica de agentes, simuladores y MicroApps. Ahí el diagnóstico se convierte en algo que se puede tocar: una simulación navegable en 24 a 48 horas, antes de comprometer presupuesto de desarrollo. Doce soluciones están funcionando hoy y se pueden probar sin registrarse.
Agentes y automatización
Agentes que leen, deciden, ejecutan y reportan — cumplimiento, licitaciones, mesa de ayuda, RRHH, análisis de datos — integrados a los sistemas que ya usa.
Formación para construir
Tres niveles para que su equipo aprenda a usar y a construir con IA, desde lo esencial hasta agentes en producción.
Por qué Passus
Construimos, no solo recomendamos.
Diseñamos y también implementamos
Mirada de gobierno, no solo de modelo
El equipo queda capaz de seguir
No entregamos un informe con recomendaciones para que otro las ejecute. Diseñamos la solución y la construimos, que es donde se descubren los problemas que ningún diagnóstico anticipa.
Venimos de ITIL, COBIT e ISO 27001. Una solución de IA en producción necesita dueños, métricas, control de accesos y trazabilidad — lo mismo que cualquier sistema crítico.
Como Organismo de Capacitación Acreditado, formamos a su gente durante el proyecto. La meta explícita es que puedan operar y evolucionar la solución sin nosotros.
Preguntas frecuentes
Lo que se pregunta antes de partir.
Por el diagnóstico de oportunidades, no por la herramienta. Se revisan los procesos reales de la organización, se identifica dónde la inteligencia artificial genera valor medible y se ordenan las oportunidades por impacto y esfuerzo. Recién con ese mapa tiene sentido decidir qué construir primero: partir eligiendo tecnología antes que problema es el error más común y el más caro.
Un prototipo funcional con datos reales toma habitualmente entre 4 y 8 semanas, dependiendo de la complejidad del caso y de qué tan accesibles estén los datos. El objetivo del prototipo es validar con usuarios antes de comprometer una inversión mayor, no entregar el sistema definitivo.
Es una decisión de diseño que se toma al principio del proyecto, no un parche del final. Se define qué datos pueden salir de la organización y cuáles no, qué proveedor procesa qué información y bajo qué contrato, y cuándo conviene ejecutar el modelo dentro de la propia infraestructura. Todo ello alineado con la Ley 21.719 de protección de datos personales.
En la mayoría de los casos no para empezar. Passus construye junto al equipo que ya existe y transfiere el conocimiento durante el proyecto, de modo que la organización quede capaz de operar y evolucionar la solución. La decisión de formar un equipo propio tiene sentido más adelante, cuando hay varios sistemas en producción.
Con evaluación sistemática: un conjunto de casos de prueba con resultados esperados, definidos junto al negocio, que se ejecuta automáticamente antes de cada cambio. Sin eso, cualquier ajuste al sistema es una apuesta y los problemas se descubren cuando los reporta un usuario. Es la diferencia entre un prototipo entretenido y un sistema en el que se puede confiar.
Esta línea construye: identifica casos de uso, desarrolla prototipos, los lleva a producción y diseña agentes. La línea de Gobernanza del Gasto en IA administra lo que ya existe: cuánto se paga en licencias y APIs, qué tan aprovechado está y cómo optimizarlo. Muchas organizaciones necesitan las dos, pero en momentos distintos.