Escuchamos primero qué problema espera resolver y qué activos de información tiene su organización hoy. Después le decimos con honestidad si la tecnología aplica, qué casos de uso priorizar, con qué prerequisitos técnicos y con qué métrica de éxito medible.
Aplicar IA con criterio enterprise es aplicar el método antes que la moda
Identificamos dónde aplicar modelos con ROI medible, validamos los casos de uso con datos reales y construimos las soluciones que el negocio puede operar. La promesa de "transformación con IA" no se construye con licencias, se construye con criterio sobre sectores regulados, arquitectura de datos gobernable y método verificable.
16 años de ingeniería enterprise sobre sectores regulados en LATAM nos enseñaron que la diferencia entre una capacidad técnica y un activo de negocio es el criterio para aplicarla. Los modelos no reemplazan ese criterio, lo apalancan. Y el criterio se construye sobre arquitectura de datos gobernable, no sobre promesa de licencias.
El valor de la IA no está en el modelo, está en aplicarlo con criterio
Lo que construimos en este servicio
Seis frentes de capacidades inteligentes que pueden ejecutarse de forma independiente o como protocolo integral, según la madurez de su ecosistema digital y los casos de uso priorizados con ROI medible.
Cómo trabajamos
Tres fases del lifecycle aplicadas al servicio vertical, porque las capacidades inteligentes cruzan el ciclo completo: se descubren, se construyen y evolucionan con el negocio.
01
Descubrir
Identificamos casos de uso con ROI medible, mapeamos arquitectura de datos disponible y validamos viabilidad técnica antes de comprometer construcción. El criterio se define antes del prototipo.
02
Construir
Prototipo validado con datos reales, modelo elegido según el caso (pre-entrenado con RAG o especializado), integración con el ecosistema digital existente y testing con usuarios antes de producción.
03
Evolucionar
Monitoreo de calidad de respuesta, refinamiento del modelo con feedback operativo, ampliación de casos de uso y medición continua de ROI. La capacidad inteligente madura con la operación, no se entrega y se olvida.
Universidad de La Sabana: finalista Acquia Awards 2026 en IA aplicada al aprendizaje
esinergia construyó la integración de módulos Drupal AI Initiative en la plataforma de Universidad de La Sabana, presentada como finalista Acquia Awards 2026 en categoría "Best Use of AI for Learning & Acceleration". Los modelos aplicados con criterio académico y arquitectura DXP enterprise, no como demostración sino como activo operativo en producción sobre +30 meses de uptime continuo.
Preguntas frecuentes
Respuestas directas a las dudas más comunes antes de iniciar.
Empezamos por escuchar el contexto operativo de su organización. Después identificamos casos de uso priorizados por ROI y validados técnicamente: RAG sobre activos de contenido propios, agentes conversacionales para servicio al usuario, generación asistida en el flujo editorial, personalización de experiencias. Cada caso se valida con datos reales antes de comprometer construcción.
Dependiendo del caso. Para RAG y búsqueda semántica: arquitectura de contenidos estructurada y gobernable, Drupal es el motor que mejor lo sostiene en sectores regulados. Para agentes conversacionales: integración con sistemas core. Para personalización: capa de datos consolidada. Hacemos el diagnóstico técnico en el discovery, antes de comprometer alcance.
Con métricas verificables del negocio, no con métricas vanity del modelo. Tiempo de respuesta promedio, tasa de adopción del usuario, reducción de carga en equipos editoriales, incremento de conversión, calidad percibida de respuesta. La métrica se define antes de construir, no después.
Sí. La mayoría de nuestros clientes opera en sectores regulados (salud, gobierno, educación, servicios financieros). Aplicamos cifrado, controles de acceso granulares, anonimización y compliance con marcos sectoriales, sobre el SGSI que esinergia opera. La continuidad operativa es obligación contractual en esos sectores; el manejo de datos sensibles también.
Combinamos ambos según el caso. Para la mayoría de casos enterprise, los modelos pre-entrenados con RAG sobre datos propios del cliente entregan el mejor balance entre tiempo de implementación y calidad de respuesta. Para casos específicos con datos propietarios suficientes y necesidad de control fino, construimos modelos especializados.
En la práctica
Estos casos requieren cliente nombrado con permiso escrito antes de publicar. El copy actual es placeholder. No implementar con nombres reales hasta tener documentos firmados. Leandro Olaya actualiza cuando estén disponibles.
La IA aplicada bien empieza por preguntar dónde
