Productos con inteligencia integrada, no añadida

Desarrollo de apps con IA

Techon Pixel construye aplicaciones donde la IA es una funcionalidad que trabaja, no una etiqueta: copilotos dentro de productos existentes, asistentes anclados en sus documentos mediante generación aumentada por recuperación, búsqueda y clasificación inteligentes, y automatización que elimina pasos manuales reales.

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Las 3 decisiones que hacen o deshacen una funcionalidad de IA

01
Anclaje y precisión
Recuperación sobre su propio conocimiento, resultados estructurados y validación, para que las respuestas vengan de sus datos y no de conjeturas del modelo.
02
Experiencia y confianza
Interfaces que muestran las fuentes, exponen el nivel de confianza y mantienen a una persona al mando, la diferencia entre una IA adoptada y una abandonada.
03
Costo y rendimiento
Enrutamiento de modelos, caché y presupuestos de latencia diseñados desde el primer día, para que la funcionalidad escale sin sorpresas a la hora de la factura.

Cómo entregamos

01/06Calificación del caso de uso
02/06Diseño de datos y recuperación

1. 01/06Calificación del caso de uso
2. 02/06Diseño de datos y recuperación
01Fase 1
Definir el marco.
Primero entendemos el objetivo, los usuarios y las restricciones, para que el alcance y las prioridades estén claros antes de construir nada.
1. 03/06Prototipo y validación
2. 04/06Integración en el producto
02Fase 2
Hacerlo realidad.
El diseño y la ingeniería avanzan en ciclos cortos y visibles. Usted ve pronto piezas que funcionan y las orienta.
1. 05/06Evaluación y endurecimiento
2. 06/06Lanzamiento e iteración
03Fase 3
Probarlo y luego hacerlo crecer.
Cada pieza se prueba con un uso real antes de ampliarla y después se afina con lo que aprendemos.

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Preguntas frecuentes

¿Qué tipo de funciones de IA integran en los productos?

Copilotos dentro de productos existentes, asistentes fundamentados en sus documentos mediante generación aumentada por recuperación, búsqueda y clasificación inteligentes, y automatización que elimina pasos manuales reales.

¿Cómo mantienen las respuestas fundamentadas y los costos previsibles?

La recuperación sobre su propio conocimiento, las salidas estructuradas y la validación hacen que las respuestas vengan de sus datos y no de conjeturas del modelo, mientras que el enrutamiento de modelos, la caché y los presupuestos de latencia se diseñan desde el primer día para que la función escale sin sorpresas en la factura.

¿Hay algún ejemplo ya entregado?

MyPlanAdvocate, una contribución de nuestro fundador como parte de su trabajo profesional en BlandLabs, es un flujo de calificación de Medicare y código postal asistido por IA, con decisión en tiempo real, traspaso estructurado e informes operativos, al que se atribuye un ahorro reportado de alrededor de $1.2M al año.