Impacto real
No te entregamos soluciones cerradas.
Alineamos estrategia, datos y tecnología para crear agentes de IA útiles, medibles y operables por tu propio equipo.

Mitos de la Inteligencia Artificial

Es magia
No soluciona problemas espontáneamente; debemos trabajar juntos de forma disciplinada. Hay una ciencia detrás de todo.

Es solo un chat
Para una solución profunda y de largo plazo, es importante construir bases sólidas, unificar conocimiento y estandarizar un modelo.

Es intimidante
No solo los corporativos grandes pueden acceder a ella ni tampoco son necesarias grandes inversiones
Nuestro método tridimensional




Valor Verdadero
Verdaderos resultados
Metodología probada
Adopción (real) real del conocimiento
Obtén verdadero valor, no solo compres una solución. Entrena a tu equipo gerencial en skills y conocimiento de IA, garantizando aprovechamiento a largo plazo
Desarrollo Técnico
Con una metodología probada, desarrollaremos agentes de IA con un propósito específico y medible, de incremento de eficiencia o de ahorro en costos
Observabilidad & Trazabilidad
Todas nuestras soluciones son entregadas en una plataforma que permite el seguimiento de performance y resultados de los agentes IA para garantizar verdaderos resultados










1. Intro. a la IA & Assessment
Intro conceptual a equipo directivo y selección de tareas críticas
4. Entrenamiento de Agentes
Orquestación de agentes enfocados en tareas específicas
2. Auditoría de Datos &ETL
Identificación de base de conocimiento disponible, limpieza, estandarización y disponibilidad
3. Base de datos vectorial
Clasificación de conocimiento y ponderación de relevancia para entrenamiento de modelos LLM
Merkur.ia way en 4 pasos
1. Intro. a la IA & Assessment
Intro conceptual a equipo directivo y selección de tareas críticas
4. Entrenamiento de Agentes
Orquestación de agentes enfocados en tareas específicas
2. Auditoría de Datos &ETL
Identificación de base de conocimiento disponible, limpieza, estandarización y disponibilidad
3. Base de datos vectorial
Clasificación de conocimiento y ponderación de relevancia para entrenamiento de modelos LLM
1. Intro. a la IA & Assessment
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4. Entrenamiento de Agentes
Orquestación de agentes enfocados en tareas específicas
2. Auditoría de Datos &ETL
Identificación de base de conocimiento disponible, limpieza, estandarización y disponibilidad
3. Base de datos vectorial
Clasificación de conocimiento y ponderación de relevancia para entrenamiento de modelos LLM




















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