Inteligencia artificial que hace el trabajo, con una persona que confirma.

Mithandir construye soluciones con inteligencia artificial para empresas: agentes que leen un pedido, un PDF o un mensaje, entienden qué se necesita, deciden con las reglas del negocio y ejecutan dentro de tus sistemas. Cuando dudan, preguntan en lugar de adivinar, y una persona confirma lo importante antes de que algo salga.

Lo que nos dicen antes de empezar.

  • «El cliente pide con sus palabras, no con el nombre que tiene el artículo en el sistema, y pide por caja lo que se carga por unidad.»

    Distribuidora de bebidas y alimentos
  • «Cada compañía emite la póliza a su manera; ninguna se parece a otra, y yo las cargo a mano.»

    Broker de seguros
  • «Las facturas me llegan como foto o PDF y hay que tipear proveedor, CUIT, punto de venta y número.»

    Estudio contable
  • «Me piden dos dormitorios entre tal calle y tal otra y tengo que volver al CRM a traducirlo a un formulario.»

    Inmobiliaria

Cómo lo resolvemos.

  1. Primero se pregunta si hace falta IA: si lo que entra ya viene ordenado, alcanzan reglas, más baratas y previsibles.
  2. El agente lee, interpreta y arma el trabajo (un pedido, una ficha, una búsqueda) contra tu catálogo y tus reglas.
  3. Si duda, pregunta con opciones y aprende la respuesta: la próxima vez no vuelve a preguntar.
  4. Nada sale solo: una persona confirma antes de registrar.
  5. Las reglas viven en el sistema, no sólo en el texto que se le da al modelo.
  6. Se mide qué propuso, qué corrigió una persona y qué quedó registrado.
  7. Acceso de sólo lectura cuando tu sistema es productivo, y una demo navegable antes de construir.

Preguntas frecuentes.

¿Qué es un agente de IA y en qué se diferencia de un chatbot?

Un agente de IA hace tareas, no sólo contesta. Un chatbot responde con un texto bien redactado; un agente lee un pedido, busca el cliente y los artículos en tu sistema, aplica tus reglas y deja el trabajo armado para que una persona lo confirme. Contestar es la parte fácil; resolver es lo que cuenta.

¿Y si se equivoca?

Por eso nada sale solo: una persona confirma antes de registrar, y cuando el agente no está seguro pregunta en lugar de elegir. En una distribuidora, si «fernet» puede ser dos artículos, ofrece las dos opciones y recuerda la respuesta. Además medimos cuántas veces una persona corrigió lo que propuso.

¿Qué datos ve la IA y quién los controla?

Ve sólo lo que le damos para esa tarea, y los datos siguen siendo de tu empresa. Cuando el sistema es productivo, el acceso es de sólo lectura: lee sin escribir ni modificar nada. En proyectos con varias empresas, cada una ve únicamente lo suyo, y eso queda por escrito antes de empezar.

¿Mi problema necesita IA?

Quizás no, y te lo decimos. Si lo que entra al proceso ya viene ordenado, como un extracto o una orden de trabajo, alcanza con reglas, que son más baratas y más previsibles. La IA se justifica cuando el dato lo escribe una persona: un audio, una lista pegada, una frase.

¿Cuánto tarda en dar resultados?

Una primera versión para probar puede estar en semanas; que funcione en producción lleva más. En una distribuidora de bebidas pasaron nueve meses entre el comienzo y el panel en producción; la segunda, aprovechando lo aprendido, tardó cuatro. Siempre arrancamos por un proceso acotado para medir pronto.

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