Datos e IA aplicados a problemas concretos.

Inteligencia documental y vigilancia de fuentes

Para organizaciones que necesitan seguir normativa, boletines, incidencias, publicaciones técnicas u otras fuentes sin depender de revisiones manuales dispersas.

Qué puede incluir

• Identificación y organización de fuentes.
• Extracción y normalización de información.
• Clasificación temática, territorial o administrativa.
• Sistemas de búsqueda y consulta documental.
• Detección de novedades y señales relevantes.
• Trazabilidad hasta la fuente original.

Entregables habituales

Mapa de fuentes, taxonomía documental, prototipo de observatorio, buscador especializado, radar temático o sistema de alertas revisables.

Casos relacionados

Firefighter.es Señales · Radar de subvenciones

Sistemas de conocimiento y formación asistida

Para transformar temarios, procedimientos, documentación interna o conocimiento experto en herramientas de consulta, evaluación y aprendizaje.

Qué puede incluir

• Preparación y estructuración de contenidos.
• Diseño de bases de conocimiento.
• Recuperación documental mediante RAG.
• Generación y evaluación de preguntas.
• Adaptación por perfiles, progreso o necesidades.
• Validación de respuestas y referencias.

Entregables habituales

Asistente especializado, sistema de consulta documental, generador de evaluaciones, prototipo formativo o arquitectura de conocimiento.

Caso relacionado

OpoBomberos Madrid

Inteligencia operacional y apoyo al análisis

Para contextos donde es necesario cruzar datos, documentos, avisos y criterios operativos sin presentar la automatización como sustitución del profesional.

Qué puede incluir

• Integración de fuentes heterogéneas.
• Normalización y enriquecimiento de datos.
• Definición de reglas y señales.
• Análisis contextual de incidencias.
• Resúmenes y escenarios explicables.
• Diseño de cuadros de situación.

Entregables habituales

Prototipo de inteligencia operacional, sistema de señales, panel de contexto, flujo de análisis o estudio de viabilidad.

Casos relacionados

AeroRisk Ops Lab · SARFIRE / GIF + RAG

Evaluación, trazabilidad y prototipado de IA

Para organizaciones que necesitan comprobar cómo se comporta un sistema generativo antes de integrarlo en un proceso real.

Qué puede incluir

• Análisis de interacciones y trazas.
• Diseño de pruebas y escenarios.
• Evaluación de respuestas y consistencia.
• Detección de patrones, límites y fallos.
• Comparación de modelos o configuraciones.
• Diseño de prototipos controlados.

Entregables habituales

Plan de evaluación, banco de pruebas, informe de comportamiento, análisis de riesgos o prototipo experimental.

Caso relacionado

Prompting Analysis Lab

Comprender

Analizar el contexto, las fuentes disponibles, los usuarios y las decisiones que el sistema debe apoyar.

Delimitar

Definir un alcance reducido, útil, verificable y proporcional al problema.

Construir y probar

Preparar la información, diseñar la arquitectura y desarrollar un prototipo o prueba de concepto.

Documentar

Entregar resultados, trazabilidad, criterios de uso, riesgos detectados y límites.

Diagnóstico y asesoría

Revisión de un problema, proceso o idea para determinar qué papel pueden tener los datos y la IA, qué riesgos existen y qué enfoque resulta viable.

Prototipo o prueba de concepto

Construcción de una versión limitada que permita validar utilidad, arquitectura, fuentes y comportamiento antes de una inversión mayor.

Diseño de sistema

Definición de flujos, datos, componentes, reglas, recuperación documental y mecanismos de supervisión.

Evaluación independiente

Análisis crítico de una solución, prototipo o propuesta de terceros, con atención a su trazabilidad, seguridad, utilidad real y límites.