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IA para finanzas

En un reporte financiero una cifra sin origen no es un dato: es un riesgo. Construimos sistemas donde cada número que aparece se puede rastrear hasta la fila que lo produjo, y donde el modelo no hace aritmética por su cuenta.

4–8 semanas hasta producción · 5 sectores con sistemas en producción, financiero entre ellos · 48 horas para la propuesta, con alcance y precio cerrados

  • Consolidación
  • Reportes
  • Análisis de gasto
  • Trazabilidad de la cifra
  • ERP
  • Salida estructurada
Contáctanos Cómo trabajamos Gratis, sin venta · la propuesta llega en 48 horas

Construido sobre

  • Anthropic
  • Claude
  • Google Gemini
  • Google Cloud
  • LangChain
  • LangGraph
  • PostgreSQL
  • Qdrant
  • Datadog

Un equipo de ingeniería que ya estuvo del otro lado

Noventa segundos: quiénes somos, cómo trabajamos y qué recibís al final.

De los documentos de tu empresa a un sistema que responde y ejecuta

Contratos, tarifarios, correos, el CRM: lo que ya tenés se convierte en respuestas con fuente y en agentes que hacen el trabajo. Elegí un caso y mirá el recorrido.

Ejemplo: un área gastó más de lo previsto. El sistema encuentra en qué se pasó y lo deja anotado.

01Tus documentos

Estados_financieros36 PDF
ERP · movimientos84.000
Presupuesto_2026.xlsx2.200 filas
Correos_tesoreria3.700

Se conectan por API o se cargan. Nada sale de tu infraestructura si el caso lo exige.

02Preparación

Normalizar
Fragmentar
Etiquetarcentro_costo = logística
Hacer buscable

84.000 registros → 1 vista

03Búsqueda

94 de 100encuentra el fragmento correcto
142 mstarda

Busca por significado y por palabra exacta, y filtra por la etiqueta antes de elegir.

04Respuesta con fuente

¿Por qué logística se pasó del presupuesto en agosto?
Fletes: $64 M ejecutados contra $48 M presupuestados. Fuente: ERP, cuenta 5135, contra presupuesto fila 212.

responde con fuente · 91 de 100

05Agente que ejecuta

  1. Consultó · ERP
  2. Cruzó · presupuesto
  3. Detectó · desviación
  4. Escaló · controller
  5. Registró · nota en el cierre

Deslizar para ver el recorrido

Los cinco atascos de un área financiera

01

Sin visibilidad del gasto hasta el cierre

La desviación se descubre cuando ya ocurrió, y para entonces la decisión que la habría evitado ya no está disponible.

02

Horas armando el reporte a mano

Copiar, pegar, cuadrar y formatear. Es la parte más mecánica del mes y la que más gente ocupa.

03

Información repartida entre sistemas

ERP, banco, facturación, nómina y hojas de cálculo, y ninguna cuadra exactamente con la otra.

04

Proyecciones que nadie puede auditar

El modelo del pronóstico vive en una hoja que entiende una persona, y esa persona se va de vacaciones.

05

Decisiones sobre datos viejos

Cuando la cifra está lista y validada, la ventana para actuar sobre ella ya pasó.

01

La regla

El modelo no calcula: consulta, explica y redacta

Es la decisión que separa un sistema financiero utilizable de uno peligroso. Un modelo de lenguaje puede equivocarse en una suma y presentar el resultado con exactamente la misma seguridad que uno correcto, sin ninguna señal de que algo falló. Así que la aritmética sale del modelo: los números los produce una consulta a la base, el ERP o un motor de cálculo, y lo que hace el modelo es interpretar qué significan, redactar el análisis y responder preguntas sobre ellos.

La segunda regla es la trazabilidad. Cada cifra que aparece en un reporte lleva de dónde salió —qué consulta, sobre qué periodo, con qué filtro—, visible para quien lea. Eso es lo que permite que alguien del área defienda el número en un comité, y lo que convierte el sistema en algo auditable en vez de una caja que produce PDF.

Y una advertencia sobre el pronóstico: predecir flujo de caja es un problema estadístico, no de lenguaje. Cuando el caso lo pide, el pronóstico lo hace un modelo estadístico con su intervalo de confianza declarado, y el modelo de lenguaje solo explica el resultado. Un pronóstico presentado como una cifra única y segura, sin rango, es una señal de que nadie modeló nada.

Cómo se mide

Lo que se verifica antes de que un reporte salga solo

01

Trazabilidad de la cifra

Que cada número del reporte tenga su consulta, periodo y filtro de origen, verificables.

Cómo se corrige

Salida estructurada con el origen obligatorio en cada fila; lo que no lo trae, no se publica.

02

Cero aritmética del modelo

Sobre una muestra: que ningún número del reporte haya sido calculado por el modelo en vez de consultado.

Cómo se corrige

Se mueve el cálculo a la consulta o al motor y el modelo se queda solo con la redacción.

03

Consistencia entre fuentes

Cuando dos sistemas dicen cosas distintas del mismo periodo, que el reporte lo declare en vez de escoger.

Cómo se corrige

Regla de conciliación explícita y una alerta cuando la diferencia supera el umbral acordado.

04

Negativa correcta

Cuando el dato no está disponible o el periodo está incompleto, que lo diga.

Cómo se corrige

Un reporte financiero con un hueco declarado es útil; uno que rellena el hueco es un problema.

Lo que no proponemos

No construimos sistemas que tomen decisiones de inversión, aprueben créditos o autoricen pagos por su cuenta. La responsabilidad de una decisión financiera tiene un nombre en el organigrama, y automatizarla no la traslada: la difumina.

Y si la información financiera vive dispersa en hojas sin una fuente única, el proyecto correcto es esa consolidación, no el asistente. Un sistema de análisis sobre datos que no cuadran produce análisis que no cuadran, con mejor redacción.

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En resumen

Cuatro cosas antes de la llamada

  1. 01

    La regla de este dominio es una sola: el modelo no calcula. Los números los produce el sistema —consulta, hoja o motor de cálculo— y el modelo los explica y los redacta.

  2. 02

    Un modelo de lenguaje suma mal de forma silenciosa y presenta el resultado con la misma confianza que uno correcto. Toda aritmética va fuera del modelo, y esa es una decisión de arquitectura.

  3. 03

    Cada cifra del reporte lleva su origen: de qué consulta, sobre qué periodo, con qué filtro. Sin eso, nadie del área puede defender el número en un comité.

  4. 04

    Donde más rinde no es el pronóstico sino la consolidación: juntar lo que hoy vive en cinco sistemas y tres hojas, que es de donde salen las horas del cierre de mes.

Por acá entran los datos

Un sistema de IA vale lo que valen las fuentes que tiene detrás. Estos son los conectores estándar; cualquier cosa con API o base de datos se conecta igual, y lo que no tiene API se resuelve por archivo.

SAP

ERP corporativo

ERP

Oracle

ERP y base de datos

ERP

NetSuite

ERP en la nube

ERP

Salesforce

CRM y servicio

CRM

HubSpot

CRM y marketing

CRM

PostgreSQL

Base de datos y pgvector

Bases de datos

Un RAG en producción, tres años, dos millones de usuarios

Construimos y operamos el asistente de una plataforma de lealtad con más de dos millones de usuarios activos en diez países.

Hicimos el pipeline completo: ingesta y normalización de documentos, fragmentación, generación de embeddings, almacén vectorial sobre Azure AI Search y Pinecone, y recuperación con generación fundamentada sobre LangChain.

Lo sostuvimos con más del 99% de disponibilidad durante tres años.

Sistemas RAG →

Preguntas frecuentes

01 ¿Cómo evitan que el sistema se equivoque en un número?

Sacando la aritmética del modelo, que es la única forma que funciona. Los números los produce una consulta a la base, el ERP o un motor de cálculo; el modelo interpreta, redacta y responde preguntas sobre ellos, pero no suma. Además cada cifra lleva su origen visible —consulta, periodo, filtro— y sobre una muestra se verifica que ningún número del reporte haya sido calculado por el modelo. Un modelo de lenguaje que suma mal lo presenta con la misma seguridad que si sumara bien, y esa es la razón de la regla.

02 ¿Se conecta con nuestro ERP?

Sí, por API o servidor MCP contra SAP, Dynamics, Siigo, World Office o lo que usen, y también contra la base de datos directamente cuando tiene más sentido. La parte que suele tomar más trabajo no es la conexión sino acordar cuál es la fuente de verdad cuando dos sistemas dicen cosas distintas del mismo periodo. Esa decisión es del área financiera, no nuestra, y hay que tomarla antes de construir.

03 ¿Puede hacer pronósticos de flujo de caja?

Puede, con una condición: el pronóstico lo hace un modelo estadístico con su intervalo de confianza declarado, y el modelo de lenguaje solo explica el resultado. Predecir es un problema estadístico, no de lenguaje. Desconfíe de cualquier pronóstico presentado como una cifra única y segura sin rango: es señal de que nadie modeló nada y de que el número salió de un texto generado.

04 ¿La información financiera sale de nuestra infraestructura?

Solo si ustedes lo aceptan, y en esta área la respuesta suele ser no. Desplegamos sobre Azure OpenAI o Amazon Bedrock dentro de la suscripción de la empresa, así que los datos no salen de su nube. En cualquier configuración usamos planes empresariales donde lo enviado por API no se usa para entrenamiento, y podemos trabajar sobre agregados en lugar de registros individuales cuando el caso lo permite.

05 ¿Qué es lo primero que conviene hacer?

Casi siempre la consolidación y el reporte recurrente, no el análisis predictivo. El cierre de mes es donde están las horas, la respuesta es mecánica y el resultado se verifica contra lo que el área ya produce a mano, lo cual hace fácil demostrar que sirve. El análisis y el pronóstico vienen después, sobre datos que ya cuadran.

06 ¿Cuánto tarda y cómo se cotiza?

De cuatro a ocho semanas hasta producción para un alcance de consolidación y reportería, con algo funcionando desde la primera semana. Se cotiza con alcance, precio y fecha cerrados en una propuesta a 48 horas de la primera llamada, y el precio lo determinan cuántas fuentes hay que conectar y qué tan limpias están.

Quince minutos. Una respuesta concreta.

Se arregla, se construye, o no vale la pena. Y si el diagnóstico no llega a tres hallazgos accionables, no se cobra.

Sin logos prestados y sin testimonios escritos por nosotros.

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