Agentes de IA a medida para Logística en Córdoba
TSKM es gratis. Agentes de IA a medida para logística en Córdoba: Agentes de IA propios conectados a tus datos: atienden, operan y automatizan tareas reales de tu negocio.
Construimos agentes de IA a medida —no un chatbot genérico— conectados a tus datos y herramientas. RAG sobre tu documentación, function calling para ejecutar acciones reales (crear un lead, agendar, consultar stock), integración con tu CRM, WhatsApp o Telegram, y guardrails para que no alucine. Con rotación de proveedores (Groq, Mistral, Cohere y más) para no atarte a uno solo y controlar el costo.
Dato local
Córdoba es el segundo polo IT de Argentina con más de 14.000 empleos formales en el sector software
El Córdoba Technology Cluster nuclea más de 700 empresas asociadas y exporta servicios a EEUU y Europa
Fuente:OPSSI - CESSI + Córdoba Technology Cluster · 2024
Dato de mercado
El mercado global de agentes de IA pasará de US$5.400 millones en 2024 a US$50.310 millones en 2030 (CAGR 45,8%)
Fuente:Grand View Research · 2024-2030
Qué incluye
- Agente de IA conectado a tu base de conocimiento (RAG)
- Function calling: el agente ejecuta acciones en tus sistemas
- Integración con CRM, WhatsApp, Telegram o tu web
- Guardrails y citación de fuentes para evitar alucinaciones
- Rotación multi-proveedor (Groq/Mistral/Cohere) para costo y uptime
- Panel de conversaciones, evaluación y mejora continua
Cómo trabajamos
Caso de uso
Definimos qué tareas debe resolver el agente y con qué datos.
Conocimiento
Montamos el RAG sobre tu documentación y conectamos tus herramientas.
Acciones
Habilitamos function calling para que opere, no solo responda.
Evaluación
Medimos calidad, ponemos guardrails e iteramos.
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Preguntas frecuentes
¿En qué se diferencia de un chatbot común?+
Un chatbot responde con guiones; un agente razona, consulta tus datos reales (RAG) y ejecuta acciones (crear un lead, agendar, consultar stock) vía function calling. Resuelve, no solo conversa.
¿Mis datos quedan expuestos al modelo?+
Trabajamos con RAG: el modelo recibe solo el fragmento necesario para responder, no tu base entera. Podemos usar proveedores con políticas de no-entrenamiento y, en casos sensibles, modelos self-hosted.
¿Me atan a OpenAI o a un solo proveedor?+
No. Usamos rotación multi-proveedor (Groq, Mistral, Cohere y otros) para controlar costo, latencia y disponibilidad sin depender de uno.
¿Cómo evitan que el agente alucine?+
Con guardrails, citación de fuentes, y una capa de evaluación que mide respuestas. Si el agente no tiene el dato, lo dice o escala a un humano, en vez de inventar.