Automatizamos lo repetitivo, extraemos patrones donde otros ven ruido y ponemos modelos de lenguaje a trabajar con el conocimiento de tu empresa. No vendemos humo de IA: entregamos sistemas que funcionan en producción y tienen métricas de retorno claras desde el primer día.
No es falta de tecnología. Es falta de enfoque. La inteligencia artificial para empresas falla cuando se aplica sin entender el negocio concreto al que tiene que servir.
Sin análisis de datos inteligente, tomas decisiones basadas en intuición cuando podrías basarlas en patrones reales extraídos de tu propia operativa. Un modelo de análisis predictivo entrenado con tus datos históricos detecta tendencias que son invisibles para el ojo humano. Lo que hoy es una corazonada puede ser mañana una predicción con intervalo de confianza.
Clasificar documentos técnicos, responder preguntas repetitivas del equipo sobre procedimientos, procesar facturas manualmente, extraer datos de informes PDF... son horas diarias que personas cualificadas dedican a tareas que un sistema de automatización con inteligencia artificial resuelve en milisegundos. El equipo que liberas puede dedicarse a lo que realmente importa.
Todo el mundo habla de inteligencia artificial pero pocos saben cómo aplicarla a un negocio concreto con procesos reales, datos imperfectos y restricciones presupuestarias. En TPGO no vendemos demos bonitas: construimos sistemas de IA que se integran en tu operativa, se miden con KPIs de negocio y siguen funcionando seis meses después de entregados.
Cada proyecto empieza con un caso de uso claro y un KPI de negocio definido. No hacemos experimentos: hacemos sistemas que producen valor demostrable.
Clasificación, extracción y procesamiento inteligente de contratos, facturas, albaranes, informes técnicos y documentación de obra. El procesamiento de lenguaje natural (NLP) permite leer un contrato de 80 páginas y extraer automáticamente las cláusulas relevantes, fechas, importes y partes firmantes. Lo que antes tardaba horas pasa a ser un proceso de segundos. Compatible con PDF, Word, imágenes escaneadas y formatos industriales.
Asistentes conversacionales entrenados con el conocimiento específico de tu empresa mediante técnicas RAG (Retrieval-Augmented Generation). Responden preguntas sobre procedimientos internos, normativa técnica, histórico de proyectos o catálogos de producto consultando directamente tus documentos. A diferencia de un chatbot tradicional, un sistema LLM empresarial entiende contexto, detecta ambigüedades y escala correctamente cuando no tiene suficiente información para responder.
Modelos de machine learning que aprenden de tus datos operativos históricos para predecir comportamientos futuros: desviaciones de plazo y coste en proyectos, fallos de equipamiento antes de que ocurran, patrones de consumo energético anómalos o comportamientos inusuales en procesos industriales. La detección de anomalías con IA en sectores como construcción y energía renovable permite anticipar problemas que en un sistema tradicional solo se detectan cuando ya tienen coste.
Conectamos modelos de inteligencia artificial con tus herramientas actuales — ERP, CRM, Smartsheet, plataformas de gestión de proyectos — sin disrupciones en la operativa. La IA generativa para empresas no requiere tirar lo que ya tienes: se integra como una capa inteligente sobre tus procesos existentes, añadiendo capacidades de análisis, clasificación y automatización donde antes había trabajo manual. RGPD compliant por diseño.
Especialmente relevante en construcción e infraestructura: modelos que predicen desviaciones de plazo y coste a partir del histórico de proyectos similares, optimizan la asignación de recursos en proyectos con múltiples frentes simultáneos y generan alertas automáticas cuando un indicador supera los umbrales definidos. La predicción de mantenimiento en instalaciones de energía renovable — parques eólicos, fotovoltaicos — es otro caso de uso con ROI muy claro y medible.
La inteligencia artificial aplicada a empresas consiste en usar algoritmos y modelos de machine learning para automatizar tareas, extraer patrones de datos y tomar decisiones más inteligentes en procesos de negocio concretos. No es ciencia ficción ni marketing: es automatización documental, predicción de comportamientos, clasificación automática y asistentes conversacionales entrenados con el conocimiento de tu empresa.
El objetivo siempre es el mismo: que las personas de tu equipo dediquen su tiempo a lo que realmente aporta valor, mientras los sistemas de IA gestionan lo repetitivo, lo voluminoso y lo que requiere procesar más datos de los que un humano puede manejar eficientemente.
Depende del tipo de proyecto. Para modelos de machine learning que predicen comportamientos o detectan anomalías, tener datos históricos de calidad es importante — generalmente a partir de varios miles de registros se puede construir algo útil. Sin embargo, para chatbots corporativos con LLM o automatización documental, no necesitas grandes volúmenes de datos: se trabaja con los documentos, manuales y procesos que ya tienes.
En una primera consulta analizamos qué datos tienes disponibles, cuál es su calidad y qué tipo de proyecto de IA es más adecuado para tu situación actual. Hay muchos casos en los que empresas medianas sin grandes volúmenes de datos obtienen retornos muy claros con proyectos de automatización documental o asistentes conversacionales.
El rango es amplio porque los proyectos son muy diferentes. Un chatbot corporativo básico entrenado con la documentación de la empresa puede estar entre 8.000€ y 25.000€. Un sistema de automatización documental para clasificar y procesar facturas o contratos oscila entre 15.000€ y 60.000€ según el volumen y la complejidad de los documentos.
Proyectos de análisis predictivo o detección de anomalías en datos operativos pueden requerir entre 40.000€ y 150.000€ dependiendo de la complejidad del modelo y la integración necesaria con sistemas existentes. Lo más importante siempre es empezar con un proyecto piloto bien acotado que demuestre valor antes de escalar la inversión.
Un chatbot tradicional funciona con árboles de decisión o reglas predefinidas: si el usuario dice X, el bot responde Y. Es rígido, no entiende variaciones en la pregunta y falla ante consultas que no estaban previstas en el guion original. Actualizar el contenido requiere reprogramar el árbol de decisiones.
Un chatbot con IA generativa (basado en modelos LLM como GPT-4 o similares, con arquitectura RAG) comprende el lenguaje natural, responde con coherencia ante preguntas no previstas, consulta en tiempo real los documentos internos de la empresa y aprende del feedback. La diferencia en experiencia de usuario es radical — y la tasa de resolución de consultas sin intervención humana mejora entre un 40% y un 70% en proyectos bien implementados.
Sí, y con resultados medibles. La IA para el sector construcción permite predecir desviaciones de plazo y coste a partir de patrones históricos de proyectos similares, detectar anomalías en datos de seguimiento de obra, clasificar y procesar automáticamente la documentación técnica — planos, albaranes, certificaciones, informes de inspección — y generar alertas automáticas cuando un proyecto supera los umbrales definidos.
La combinación con plataformas de gestión como Smartsheet, gestionada por nuestra empresa hermana SYSTEC Consulting Europe (partner oficial Smartsheet, Premio ENGAGE 2025), amplifica enormemente estas capacidades. Construimos proyectos conjuntos donde la gestión de proyectos en Smartsheet se complementa con capas de análisis predictivo e IA desarrolladas por TPGO.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) es una técnica que permite a un modelo de lenguaje (LLM) consultar en tiempo real una base de conocimiento privada antes de generar su respuesta. En lugar de responder solo con lo que sabe de su entrenamiento general, el modelo busca primero en los documentos internos de tu empresa — manuales técnicos, procedimientos, contratos, histórico de tickets, catálogos de producto — y construye la respuesta a partir de esa información.
El resultado es un chatbot que responde con el conocimiento específico y actualizado de tu empresa, sin inventarse datos ni confundir normativas, y citando la fuente cuando se le solicita. Es la diferencia entre un asistente genérico y uno que realmente conoce tu negocio. Para sectores como construcción o energía, donde la documentación técnica es voluminosa y crítica, la arquitectura RAG es fundamental.
Los proyectos de IA bien diseñados generan resultados visibles rápido cuando están bien acotados. Un chatbot corporativo puede estar operativo y procesando consultas reales en 6-10 semanas. Un sistema de automatización documental suele mostrar métricas de ahorro de tiempo en las primeras 8-12 semanas desde el inicio del proyecto.
Los modelos predictivos requieren más tiempo porque necesitan fase de recopilación de datos, preparación, entrenamiento y validación con datos reales — generalmente entre 3 y 6 meses hasta tener un modelo en producción con confianza suficiente para tomar decisiones. La clave siempre es empezar con un proyecto piloto pequeño con caso de uso claro y KPI definido, no con un proyecto monolítico que tarde un año en entregar algo.
Es una pregunta crítica y la respuesta depende de cómo se implementa el proyecto. Trabajamos con dos enfoques principales: despliegue en la nube del cliente (Azure, AWS, Google Cloud) donde los datos nunca salen de su entorno controlado y permanecen bajo su gobernanza, o modelos desplegados on-premise en la infraestructura de la empresa cuando la confidencialidad es máxima y los datos no pueden salir del perímetro corporativo.
No entrenamos modelos con los datos de un cliente para beneficio de otros proyectos. Todo proyecto incluye desde el inicio un análisis de privacidad por diseño, acuerdo de encargo de tratamiento de datos conforme al RGPD y documentación detallada de todas las medidas de seguridad aplicadas. La IA empresarial seria no puede hacerse sin privacidad seria.
Cuéntanos qué proceso querías automatizar hace meses y no sabes por dónde empezar. En 30 minutos te decimos si la IA es la herramienta correcta, qué solución encaja y cuál sería el primer paso concreto. Sin jerga técnica innecesaria.
Hablar con un especialista →Dirigido por Chemi Pérez · CEO · +20 años en consultoría IT y digitalización empresarial