IA South · Proyectos · Evidencia

Proyectos, soluciones y casos de IA South

Mostramos cómo convertimos problemas empresariales en automatizaciones, agentes IA, sistemas de voz y software, explicando qué construimos, cómo funciona y qué podemos medir.

Aquí no publicamos cifras, clientes ni resultados que no podamos justificar.

Explorar proyectos Cuéntanos tu proceso

01 — Transparencia

La evidencia importa

Una demo demuestra una capacidad técnica. Un proyecto demuestra una implementación. Un caso de éxito demuestra además un resultado medido.

No confundimos estas tres cosas.

Demo

Demuestra que puede construirse.

Proyecto

Demuestra que ha sido implementado.

Caso de éxito

Demuestra que produjo un resultado medido.

02 — Qué existe hoy

Herramientas y demostraciones de IA South

Cada elemento indica su categoría. Las herramientas y demostraciones son desarrollos propios de IA South, no casos de cliente.

HERRAMIENTA IA SOUTHEstado: Operativo

IA Act Solucionador

Problema: Muchas empresas usan sistemas de inteligencia artificial sin saber qué obligaciones de transparencia, documentación o gobernanza les afectan.
Solución: Asistente conversacional propio, integrado en la web, que recoge el sector y la descripción del sistema, responde sobre obligaciones del Reglamento europeo de IA y permite generar un resumen descargable de la conversación.
Limitaciones: Es una herramienta de orientación: no sustituye asesoramiento jurídico, no certifica sistemas ni constituye una auditoría legal definitiva.

React
TypeScript
TanStack Start
Modelos de lenguaje
Generación de documentos

Abrir herramienta

HERRAMIENTA IA SOUTHEstado: Demo pública

Auditor GEO

Problema: Las empresas no saben cómo son interpretadas ni citadas por motores de respuesta basados en inteligencia artificial.
Solución: Asistente propio, accesible desde la web como widget, que analiza la presencia y la preparación de un sitio para motores generativos y devuelve recomendaciones sobre estructura y contenido.
Limitaciones: El análisis es orientativo y depende de la información pública disponible; no garantiza aparición ni citación en ningún motor de respuesta.

Agente conversacional
Análisis de contenido web
Widget embebido

DEMOEstado: Demo pública

Agente de voz con Inteligencia Artificial

Problema: Demostrar cómo se comporta una conversación por voz con un agente conectado a la información de una empresa.
Solución: Demostración de voz en el navegador: el visitante habla con el agente en tiempo real tras dar permiso de micrófono, con consentimiento previo y posibilidad de finalizar la llamada en cualquier momento.
Limitaciones: Funciona en canal web, no en la línea telefónica de una empresa; requiere navegador compatible y permiso de micrófono. No publicamos volumen de llamadas ni resultados de clientes.

Voz en tiempo real
WebRTC
React
TypeScript

Ver Voice AI

DEMOEstado: Demo pública

Asistente IA para atención web

Problema: Las consultas repetitivas de clientes llegan por varios canales y consumen tiempo del equipo.
Solución: Asistente conversacional embebible que responde preguntas frecuentes sobre la información cargada y guía al visitante hacia el siguiente paso.
Limitaciones: Responde sobre la información con la que se ha configurado; no ejecuta acciones críticas.

Plataforma de chatbots
Base de conocimiento
Widget web

DEMOEstado: Demo

Asistente vertical para clínica dental

Problema: Un asistente genérico no sirve igual que uno adaptado al vocabulario y a los procesos de un sector concreto.
Solución: Demostración de asistente especializado desplegado en infraestructura propia, orientado a consultas de una clínica dental y a la derivación hacia la solicitud de cita.
Limitaciones: Es una demostración sectorial: no está conectada a la agenda ni al historial de ninguna clínica real y no ofrece información clínica.

Cloudflare Workers
Modelos de lenguaje
Widget web

No publicamos logotipos, testimonios ni métricas de clientes. Cuando un proyecto implantado cuente con autorización y con medición antes y después, se publicará como caso documentado en esta misma sección.

03 — Marco

Qué debe demostrar un caso de IA

Este es el formato que utilizamos para documentar un proyecto. Si falta alguno de estos elementos, no lo llamamos caso de éxito.

Problema

Qué ocurría antes y a quién afectaba.

Proceso inicial

Cómo funcionaba realmente el flujo, paso a paso.

Solución

Qué se construyó y con qué alcance.

Arquitectura

Qué sistemas intervienen y cómo se conectan.

Resultado

Qué cambió de forma comprobable.

Evidencia

Con qué medición, periodo y método lo sostenemos.

04 — Medición

Medir antes de automatizar

Sin una línea base es difícil demostrar mejora. Antes de implantar, medimos cuando es posible: tiempo, volumen, errores, coste, tiempo de respuesta y tareas implicadas.

Si no sabemos cómo funcionaba antes, es difícil demostrar cuánto mejoró después.

Ejemplo metodológico, no caso de cliente

Cómo mediríamos una automatización

Proceso

Registro de leads.

Medir antes

Leads al mes, minutos por lead, errores y tiempo de respuesta.

Implantar

1Formulario
2CRM
3Tarea asignada

Medir después

Las mismas métricas, en un periodo definido y con el mismo método.

Métricas según el tipo de proyecto

Automatización

Tiempo por proceso
Tareas manuales
Errores
Acciones fallidas

Agentes IA

Tareas completadas
Derivaciones
Fallos
Acciones aprobadas

Voice AI

Llamadas
Derivaciones
Resoluciones
Acciones realizadas

Software

Usuarios activos
Procesos centralizados
Uso de módulos
Incidencias

Cada métrica publicada indica valor antes, valor después, periodo analizado y método. Cuando no puede atribuirse causalidad directa, se describe como observación del periodo, no como resultado causado.

05 — Proceso

Antes y después de un proceso

Describir el proceso real, sin exageración, suele ser más útil que cualquier mensaje de marketing. Estos flujos son ejemplos conceptuales.

Antes

1Formulario
2Email
3Copia manual de la información
4CRM
5Crear tarea

Después

1Formulario
2Validación
3Automatización
4CRM
5Asignación
6Seguimiento

06 — Arquitecturas conceptuales

Algunas arquitecturas que podemos construir

Ejemplos de arquitectura, no clientes. No publicamos endpoints privados, credenciales ni infraestructura sensible de ningún proyecto.

Automatización

1Formulario
2Automatización
3CRM
4Email

Agente IA

1Usuario
2Agente
3Herramientas
4Sistema empresarial

Voice AI

1Teléfono
2Voice AI
3Agente
4CRM / agenda

Software

1Usuario
2Aplicación
3Datos
4Automatizaciones
5IA

07 — Metodología

Del problema a la evidencia

Un proyecto de automatización debería definir su métrica antes de entrar en producción.

1. Mapear

Entender el proceso real, no el proceso ideal.

2. Medir

Establecer una línea base antes de cambiar nada.

3. Diseñar

Elegir la arquitectura adecuada al riesgo del proceso.

4. Implementar

Construir con permisos mínimos y control de errores.

5. Probar

Casos normales, excepciones y fallos.

6. Medir de nuevo

Mismas métricas, mismo método.

7. Comparar

Antes y después, con el periodo definido.

8. Mejorar

Ajustar, ampliar o revertir según los datos.

08 — Criterio

Que una demo funcione no significa que el proyecto haya tenido éxito

La ausencia de errores visibles no demuestra por sí sola que una automatización esté aportando valor al negocio.

Tecnología funcionando ≠ negocio mejorando.

No lo consideramos éxito por sí solo

Una API conectada
Un chatbot que responde
Una automatización ejecutada una vez
Una demo que funciona en una reunión
Un modelo que genera texto

Qué evaluamos realmente

Fiabilidad
Adopción
Errores
Impacto
Mantenimiento
Utilidad real

Un caso serio documenta también los errores, las acciones fallidas, las excepciones y las derivaciones humanas.

La fiabilidad forma parte del resultado.

09 — Supervisión

Supervisión humana cuando el riesgo lo exige

Una arquitectura con supervisión humana puede ser mejor que una automatización totalmente autónoma cuando el proceso tiene mayor riesgo. No es un defecto: es una decisión de diseño.

1La IA prepara
2Una persona revisa
3El sistema ejecuta

10 — Tecnología

Tecnología utilizada según el proyecto

Tecnologías utilizadas en desarrollos de IA South. No son partners tecnológicos ni acuerdos comerciales.

OpenAI
Anthropic
Gemini
n8n
Make
React
TypeScript
TanStack Start
Supabase
Cloudflare Workers
APIs

11 — Servicios

Del servicio a la evidencia

IA South desarrolla automatizaciones, agentes de inteligencia artificial, sistemas de voz y software a medida para empresas. Ver aplicaciones por sector.

Automatización

Procesos conectados y tareas repetitivas eliminadas.

Ver servicio

Agentes IA

Agentes con herramientas y permisos definidos.

Ver servicio

Voice AI

Conversaciones por voz conectadas a procesos.

Ver servicio

Software a medida

Aplicaciones propias cuando el estándar no encaja.

Ver servicio

Proyectos de IA desde Huelva

IA South desarrolla soluciones de inteligencia artificial, automatización y software desde Huelva para empresas de Andalucía y proyectos en otras zonas de España. Ver IA South en Huelva.

Tu proceso podría ser el próximo proyecto que podamos medir

Cuéntanos qué haces actualmente de forma manual. Antes de hablar de IA, analizaremos el proceso y cómo medir si realmente merece la pena cambiarlo.

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