Ayudamos a empresas a mejorar procesos, reducir trabajo manual, evitar errores y convertir información dispersa en conocimiento útil para tomar mejores decisiones.
La parte humana sigue siendo clave: entender bien el problema, aplicar pensamiento crítico y decidir dónde la tecnología puede aportar valor real.
Muchas empresas no necesitan empezar por una herramienta concreta. Necesitan entender mejor sus procesos: dónde se pierde tiempo, dónde aparecen errores, qué información no está bien aprovechada y qué tareas pueden resolverse de forma más eficiente.
La tecnología puede acelerar mucho una solución, pero solo cuando existe criterio detrás: conocimiento del negocio, experiencia técnica, pensamiento crítico y capacidad para separar lo importante de lo accesorio.
Por eso nuestro trabajo no consiste en “poner IA”, sino en diseñar soluciones útiles, gobernables y conectadas con la realidad de cada empresa.
No todo debe automatizarse. Primero identificamos el problema real y su impacto.
A veces basta una integración. Otras veces conviene añadir inteligencia artificial, análisis documental o asistentes internos.
Los procesos críticos necesitan validación, trazabilidad y responsabilidad, no cajas negras.
Partimos de un problema operativo y lo convertimos en un flujo más claro, medible y controlado. Sin complicar el discurso: entender, diseñar, automatizar, medir.
Revisamos tareas, documentos, personas, sistemas, errores frecuentes y puntos de fricción.
Acordamos qué debe mejorar: tiempo, errores, control, calidad del dato o experiencia del cliente.
Elegimos la combinación adecuada de software, integración, automatización e inteligencia artificial.
Integramos la solución con los sistemas, datos y equipos que ya forman parte del trabajo diario.
El objetivo es claro: menos trabajo manual, menos errores, más control y más capacidad operativa.
Trabajamos donde las empresas manejan documentos, pedidos, correos, imágenes, catálogos, datos de negocio o conocimiento difícil de estructurar, consultar o reutilizar.
Extraemos y estructuramos información de facturas, albaranes, formularios, contratos, justificantes, pólizas, hojas de cálculo o PDFs para reducir trabajo manual y mejorar el control.
Convertimos imágenes de producto, catálogos visuales y fichas comerciales en información estructurada, descripciones útiles y bases de conocimiento preparadas para venta o soporte.
Automatizamos tareas repetitivas, validaciones, revisiones, estados, avisos e incidencias para que los equipos dediquen menos tiempo a trabajo mecánico.
Conectamos aplicaciones, tiendas online, ERPs, CRMs, intranets, bases de datos, correo electrónico y herramientas internas para que la información fluya con menos fricción.
Creamos capas de consulta controladas que permiten preguntar sobre bases de datos, ERPs, CRMs, intranets o sistemas internos usando lenguaje natural.
Generamos documentación técnica, comercial, comparativa o ejecutiva con estructura clara, lenguaje comprensible y formato profesional.
La inteligencia artificial permite analizar, clasificar, resumir y generar información con una velocidad inédita. En Intercyd AI dirigimos esa capacidad hacia procesos concretos de negocio: documentación, operaciones, administración, ventas, conocimiento interno e integración entre sistemas.
Nuestro enfoque combina consultoría tecnológica, automatización de procesos e IA aplicada para ayudar a CEOs, equipos directivos y consultoras de negocio a reducir carga operativa, mejorar la trazabilidad y tomar decisiones con información más estructurada, fiable y accionable.
Aplicamos IA para leer, extraer y estructurar información procedente de documentos, PDFs, imágenes, correos, hojas de cálculo, catálogos y sistemas internos.
Diseñamos flujos donde la IA ayuda a clasificar, resumir, comparar, validar y preparar información dentro de procesos reales, no como una herramienta aislada.
Creamos asistentes y soluciones internas que permiten consultar conocimiento corporativo, generar documentos, analizar información operativa y apoyar decisiones con mayor rapidez.
Incorporamos validaciones, trazabilidad, revisión humana y criterios de seguridad para que la IA sea útil, controlable y alineada con los objetivos de negocio.
No partimos de una única herramienta cerrada. Partimos del problema y construimos una solución adaptada al entorno de cada organización.
Recepción de documentos, extracción de datos, validaciones, detección de duplicados, clasificación de gastos, control de estados e integración con sistemas internos.
VER DEMOOrdenamos información de producto, imágenes, fichas técnicas y documentación comercial para facilitar venta, soporte, búsqueda interna y asistentes comerciales.
VER DEMOAutomatizamos la entrada de pedidos, la normalización de datos, la conexión entre plataformas y la gestión de incidencias para reducir carga operativa.
Creamos capas de consulta que permiten preguntar sobre bases de datos, ERPs, CRMs, intranets o aplicaciones internas usando lenguaje natural y consultas seguras basadas en un contrato semántico del negocio.
VER DEMOProcesamos solicitudes recibidas por email, interpretamos ficheros Excel o BC3, extraemos partidas, normalizamos conceptos y preparamos una base económica revisable para acelerar la elaboración de presupuestos.
Transformamos datos técnicos, comerciales u operativos en informes estructurados, comparativas y documentos con imagen corporativa listos para exportar, imprimir o enviar.
Nuestra experiencia combina desarrollo de software, bases de datos, integración de sistemas, documentación empresarial, automatización de procesos, análisis de información visual, modelos de lenguaje, privacidad y aplicaciones reales de gestión.
Esa visión transversal permite diseñar soluciones que no se quedan en una demostración: acaban conectadas con la operativa diaria de la empresa.
Ordenamos, validamos, conectamos y automatizamos la información importante.
Intercyd AI somos un equipo pequeño, y deliberadamente queremos que sea así. Combinamos experiencia empresarial, arquitectura tecnológica y ejecución directa para resolver problemas reales de operación, datos y automatización.
Hugo López, empresario con varias empresas en activo, aporta algo que no se aprende en ningún manual: conoce de primera mano los procesos que resolvemos porque los ha gestionado él mismo. Francisco Llorens lleva más de veinte años construyendo sistemas de gestión empresarial reales, desde la capa de datos hasta la integración con procesos operativos.
Para proyectos complejos contamos con perfiles full stack senior de larga trayectoria. El equipo se completa con perfiles junior con fuerte orientación tecnológica que aportan energía, curiosidad y ganas de resolver problemas de verdad.
No empezamos por la tecnología. Primero entendemos el proceso, los datos, las restricciones y el resultado que necesita la empresa.
Quien analiza el problema participa en el diseño de la solución. Reducimos capas, ruido y pérdida de contexto.
No venimos a sustituir al equipo técnico del cliente. Venimos a complementarlo, acelerar el proyecto y dejar conocimiento dentro de la organización.
Intercyd AI ayuda a organizaciones que necesitan reducir trabajo manual, ordenar información dispersa, conectar sistemas y mejorar la trazabilidad de sus procesos. Nuestro enfoque combina consultoría tecnológica, automatización de procesos, desarrollo de software e inteligencia artificial aplicada cuando aporta valor.
Trabajamos sobre procesos administrativos, documentación empresarial, pedidos, información comercial, catálogos, correos, hojas de cálculo, imágenes, bases de datos y conocimiento interno. El objetivo no es implantar tecnología por moda, sino conseguir procesos más rápidos, fiables, controlados y escalables.
La inteligencia artificial puede acelerar el análisis, la clasificación, la extracción de datos o la generación de documentos, pero el criterio humano sigue siendo clave para diseñar bien el proceso y controlar el resultado.
Integramos las soluciones con sistemas existentes: correo electrónico, aplicaciones internas, tiendas online, ERPs, CRMs, bases de datos, documentos, catálogos y plataformas externas.
Podemos analizarlo, identificar el resultado deseado y diseñar una solución realista: mejora de proceso, integración, automatización, desarrollo a medida o inteligencia artificial aplicada.
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Una empresa recibía documentación administrativa de forma recurrente a través de correo electrónico y otros canales: facturas, albaranes, justificantes y documentos asociados a proyectos. El proceso dependía de revisión manual, clasificación, validación de duplicados y carga posterior en sistemas internos.
Documentos dispersos, control manual de estados, riesgo de duplicidades y dificultad para vincular cada archivo con el proyecto, proveedor o proceso correspondiente.
Diseño de un flujo de recepción, clasificación, extracción de datos, validación y trazabilidad documental, con integración en base de datos y posibilidad de revisión humana cuando el dato no es fiable.
Uso de IA para interpretar documentos, extraer campos relevantes, detectar contexto operativo y preparar datos estructurados antes de su validación o inserción.
Menos revisión manual, mayor control documental, reducción de errores y una base trazable para consultar qué se recibió, cuándo, de quién y cómo fue procesado.
Una organización disponía de un catálogo visual amplio, con imágenes de producto y documentación comercial difícil de explotar de forma sistemática. El objetivo era transformar esa información en registros canónicos, descripciones útiles y conocimiento consultable.
Información de producto distribuida en imágenes, catálogos, fichas y referencias internas, sin una estructura homogénea para búsqueda, comparación o uso por sistemas inteligentes.
Construcción de un proceso para analizar imágenes y datos asociados, normalizar atributos, generar registros estructurados y preparar una base de conocimiento comercial.
Aplicación de visión artificial y modelos de lenguaje para identificar información relevante, generar descripciones resumidas y mejorar la explotación comercial del catálogo.
Catálogo más ordenado, información reutilizable, descripciones coherentes y base preparada para asistentes, buscadores internos o procesos comerciales automatizados.
Una empresa gestionaba un volumen recurrente de pedidos web que no estaban integrados con su sistema interno. La información se revisaba y transcribía manualmente, generando carga operativa, retrasos y riesgo de errores.
Pedidos recibidos en la plataforma ecommerce, procesos internos desconectados y necesidad de intervención manual para trasladar información entre sistemas.
Diseño de una integración mediante webhooks y endpoints para recibir pedidos, registrar eventos, analizar datos y preparar su incorporación progresiva al flujo operativo interno.
La arquitectura permite incorporar IA en fases posteriores para interpretar incidencias, clasificar pedidos, detectar anomalías o asistir en la validación de información no estructurada.
Reducción de introducción manual, mayor trazabilidad de pedidos, base técnica para automatización progresiva y mejor conexión entre ecommerce y operación.
Muchas empresas tienen información crítica repartida entre bases de datos, ERPs, CRMs, intranets o aplicaciones internas. Sin embargo, responder preguntas nuevas suele requerir intervención técnica: localizar entidades, entender relaciones, escribir consultas, validar filtros y preparar una respuesta comprensible. El objetivo es permitir que usuarios autorizados hagan preguntas en lenguaje natural y obtengan respuestas basadas en datos reales, sin exponer directamente los datos sensibles a la IA.
Datos distribuidos en sistemas operativos, relaciones complejas, lógica de negocio no evidente y dependencia de perfiles técnicos para obtener informes, cruces o respuestas a preguntas no previstas en los cuadros de mando existentes.
Antes de generar consultas, se define un contrato que explica a la IA qué representa cada entidad, qué relaciones existen, qué campos pueden consultarse, qué métricas son válidas y qué reglas funcionales deben respetarse.
La IA no necesita recibir los datos. Recibe el contrato semántico y la pregunta del usuario para proponer una consulta o plan de recuperación controlado, limitado a operaciones permitidas y alineado con el modelo funcional definido.
El sistema valida la consulta antes de ejecutarla: operaciones de solo lectura, fuentes permitidas, límites de resultados, ausencia de operaciones peligrosas, filtros obligatorios, permisos de usuario y coste estimado de ejecución.
La consulta se ejecuta desde el backend contra la fuente correspondiente —base de datos, API, ERP, CRM o buscador interno— y después se presentan resultados, métricas, tablas o resúmenes comprensibles para el usuario.
Menos dependencia de informes rígidos, respuestas más rápidas a preguntas de negocio, mejor aprovechamiento de datos internos y una capa de consulta más accesible para dirección, operaciones o equipos de consultoría.
En determinados procesos comerciales o técnicos, las solicitudes de presupuesto llegan por correo electrónico acompañadas de ficheros Excel o BC3. Cada petición puede tener una estructura distinta, partidas con descripciones heterogéneas y niveles variables de detalle. El sistema transforma esos archivos en una base de presupuesto estructurada y genera un documento final con imagen de cliente, listo para revisar, exportar a PDF, imprimir o enviar por correo en muy pocos pasos.
El flujo se inicia a partir de emails con adjuntos técnicos o económicos. El sistema identifica la petición, registra los ficheros asociados y desencadena el procesamiento de Excel, BC3 u otros formatos vinculados.
En los Excel, la IA analiza las primeras líneas del archivo para inferir la estructura: cabeceras, columnas relevantes, descripciones, unidades, mediciones, precios existentes y posibles agrupaciones.
Las partidas extraídas se transforman contra un modelo controlado de familias y subfamilias generado con apoyo de IA, lo que permite comparar conceptos que llegan escritos de formas distintas.
El sistema cruza las partidas normalizadas con fuentes internas de precios de compra y referencias disponibles. Cuando no hay precio suficiente, recurre a inferencia asistida por IA para estimar rangos razonables.
Para controlar coste, contexto y calidad, las partidas sin precio se agrupan en batches de trabajo. La IA devuelve estimaciones de precio mínimo y máximo, que sirven como apoyo a la revisión técnica.
La salida no es solo una tabla de datos: el sistema genera un presupuesto presentable con imagen corporativa del cliente, preparado para revisión final, exportación a PDF, impresión o envío por email en dos clicks.
El sistema no sustituye la decisión final. Prepara partidas, clasificación, referencias de precio, rangos inferidos y documento comercial para que el equipo pueda revisar, ajustar y validar antes del envío.
Menos tiempo preparando presupuestos, mayor consistencia entre propuestas, reducción de trabajo manual y una experiencia de entrega mucho más profesional para el cliente final.
Muchos procesos de negocio generan información valiosa, pero no siempre está preparada para tomar decisiones o comunicarla al cliente. Notas técnicas, datos operativos, información comercial y comparativas necesitan estructurarse, explicarse y presentarse con un formato profesional antes de enviarse, revisarse o aprobarse.
La información estaba disponible en correos, hojas de cálculo, notas internas, datos de proyecto o entradas comerciales, pero preparar un documento claro para cliente o dirección requería edición manual, reformulación y maquetación.
Creación de un flujo de generación documental que transforma información estructurada y semiestructurada en documentos HTML con imagen corporativa, preparados para exportar a PDF, imprimir o enviar por correo.
La IA ayuda a resumir, comparar, explicar y ordenar información, mientras las plantillas y reglas de negocio controlan la estructura final, el tono, las secciones y la presentación de cara al cliente.
Preparación más rápida de documentos profesionales, comunicación más consistente, menos trabajo manual de formato y materiales listos para revisión del cliente o toma de decisiones por dirección.
