Enseñamos a la IA a entender tu negocio.
Nuestro servicio de entrenamiento y evaluación de IA enseña a tu sistema a trabajar con el conocimiento de tu negocio. Convertimos tus documentos, audios y conocimientos en datos estructurados para obtener mejores respuestas. Evaluamos su calidad y optimizamos el uso de tokens y recursos.
Banca · Contact Center · Farma · Telecom · Energía · Audiovisual
Ver todos los sectores →
Entrenamos la IA antes de que hable con tus clientes y evaluamos lo que hace cuando empieza a hablar con ellos.
La inteligencia artificial también necesita control de calidad.
Responder rápido no significa responder bien. En Memorándum Tecnología combinamos inteligencia artificial y criterio humano especializado para evaluar, corregir y mejorar de forma continua el rendimiento real de tus sistemas.
Nuestro equipo de entrenadores de IA transforma el conocimiento de tu actividad en instrucciones, datos y pruebas. Así especializamos tu asistente en lo que necesita tu organización: qué debe saber, cómo debe responder y cuándo debe pedir ayuda.
Le enseñamos tu actividad
Ordenamos manuales, catálogos, procedimientos y conversaciones para que la IA encuentre información relevante y responda con contexto.
Comprobamos lo que hace
Revisamos respuestas y acciones, detectamos errores y verificamos las correcciones con pruebas comparables.
Buscamos mayor eficiencia
Reducimos información innecesaria y llamadas redundantes al modelo para optimizar tokens, tiempos de respuesta y recursos sin perder calidad.
Entrenamiento y evaluación de IA:
cuatro servicios para tu negocio.
Evaluación de conversaciones
AI Conversation Evaluation
Analizamos llamadas de agentes de voz y chats para comprobar si la IA entiende, resuelve y transmite la información correcta. Clasificamos fallos y los vinculamos a evidencias.
Entregamos: métricas de calidad, errores por intención y prioridades de mejora.
Voz y conversaciones →Control de calidad con supervisión humana
Human-in-the-Loop Quality Assurance
La automatización detecta patrones; nuestros especialistas revisan contexto, matices y casos difíciles. Acordamos guías de revisión y resolvemos discrepancias.
Entregamos: criterios consistentes, decisiones trazables y seguimiento de la calidad.
Cómo evaluamos →Pruebas y validación de modelos
Model Testing & Validation
Ponemos a prueba el comportamiento antes y después del despliegue: respuestas, límites, instrucciones conflictivas, uso de herramientas y derivación a personas.
Entregamos: batería de pruebas, comparación entre versiones y evidencias para decidir.
Nuestro proceso →Datos de entrenamiento y evaluación
Training & Evaluation Data
Convertimos texto, audio, vídeo e imágenes en información organizada, etiquetada y validada. Creamos respuestas de referencia y separamos los datos usados para aprender de los usados para medir.
Entregamos: conjuntos de datos documentados y listos para integrar.
Cómo preparamos los datos →Entrenamiento de inteligencia artificial
con datos de calidad.
Damos estructura y calidad a textos, documentos, imágenes, audio y conversaciones. Alineamos la preparación de datos con el propósito del sistema, el lenguaje de su sector y las necesidades de sus usuarios.
Curación y calidad del dato
Revisión de fuentes, depuración de duplicados, normalización y detección de información incompleta o contradictoria. Una base coherente para desarrollar y mejorar su IA.
Etiquetado y anotación
Clasificamos intenciones, entidades, temas y contenido según una guía acordada. Revisamos la consistencia del etiquetado y resolvemos discrepancias con criterios compartidos.
Conversaciones y lenguaje natural
Transcripción y revisión de audio, segmentación de diálogos y análisis de contexto. Preparamos interacciones que representan el vocabulario y las situaciones de su actividad.
Conocimiento para asistentes
Organizamos documentación y respuestas de referencia para asistentes conectados a sus fuentes de información. Mejoramos la cobertura y la trazabilidad del conocimiento disponible.
Golden datasets
Construimos conjuntos de referencia revisados por personas: preguntas, respuestas esperadas y criterios de aceptación. Separamos los datos de entrenamiento de los de evaluación para obtener mediciones útiles.
Feedback humano para mejorar modelos
Comparamos respuestas, identificamos preferencias y documentamos correcciones. Generamos información estructurada para ajustar instrucciones, recuperación de conocimiento o entrenamiento, según el proyecto.
Cuando su IA responde,
su marca está en juego.
Medimos lo que importa: si entiende, si resuelve y si actúa dentro de los límites definidos.
Evaluamos asistentes de texto, agentes de voz, copilotos y flujos que ejecutan acciones. Combinamos pruebas estructuradas con revisión humana de interacciones, antes del lanzamiento y durante la operación.
- Detección de respuestas inventadas, incompletas o sin respaldo.
- Clasificación de errores por tipología, gravedad y causa.
- Revisión del tono, del contexto y de la experiencia del usuario.
- Pruebas de límites, escalado a personas y uso de herramientas.
- Comparación entre versiones y verificación de correcciones.
Cada hallazgo se vincula a una evidencia, una prioridad y una acción de mejora.
Optimización de tokens
y recursos de IA.
Los tokens son las unidades de texto que procesa un modelo. Enviar documentos completos o repetir instrucciones innecesarias puede aumentar el consumo. Optimizamos qué información recibe la IA y cómo la utiliza.
El objetivo es reducir consumo, demanda de cómputo y uso de recursos de hardware y energía, manteniendo los criterios de calidad. No confundimos una respuesta más corta con una respuesta mejor.
El ahorro depende del modelo, el volumen, la infraestructura y el punto de partida. Comparamos antes y después sobre tareas equivalentes. La reducción energética solo se cuantifica con mediciones o estimaciones documentadas; menos tokens no equivale automáticamente a un porcentaje de ahorro energético.
Evaluación de agentes de voz
y contenido audiovisual.
Una llamada incluye silencios, interrupciones, ruido, turnos y pronunciación. Un vídeo añade imagen, tiempo y contexto. Nuestra experiencia en contenidos y tecnología se aplica a evaluar esa interacción completa.
Agentes de voz
Revisamos reconocimiento de palabras, nombres y cifras; interrupciones, pausas, latencia y transferencia a una persona. Contrastamos el audio con la transcripción cuando está disponible.
Contenido audiovisual
Preparamos transcripciones, subtítulos, segmentos y metadatos. Comprobamos que resúmenes y búsquedas sean fieles al contenido y permitan localizar su fuente.
Experiencia de conversación
Evaluamos si el agente conserva el contexto, evita bucles y confirma una acción antes de ejecutarla. La revisión incluye variantes de lenguaje y situaciones ambiguas.
Miles de interacciones.
Una lectura clara de lo que importa.
Diseñamos un proceso para convertir grandes volúmenes de llamadas y chats en indicadores comprensibles. Combinamos análisis automatizado con muestras revisadas por especialistas; no presentamos una muestra como si fuera una revisión humana de todo el volumen.
¿Resuelve o genera trabajo extra?
Resolución de tareas, repeticiones, transferencias y abandonos cuando el registro permite medirlos. Indicamos el denominador y los criterios de cada indicador.
¿Dónde está el riesgo?
Respuestas sin respaldo, errores críticos, exposición de datos y acciones no autorizadas, desglosados por intención, canal y versión.
¿Mejora después de un cambio?
Comparamos versiones sobre un conjunto estable de pruebas e identificamos mejoras y regresiones, con evidencias y límites de la muestra.
¿Cuánto cuesta resolver bien?
Tokens, latencia y coste por tarea resuelta, junto a calidad y necesidad de intervención humana. Eficiencia medida con contexto de negocio.
Recibes un cuadro de seguimiento, una lista priorizada de incidencias y un plan de corrección verificable. Sin cifras decorativas ni resultados inventados.
De la conversación
al aprendizaje.
Un ciclo de trabajo que conecta a negocio, tecnología y operaciones. Criterios claros desde el inicio y resultados que su equipo puede utilizar.
Definir
Acordamos objetivos, fuentes, riesgos, alcance y criterios de aceptación.
Preparar
Seleccionamos el conjunto de trabajo y construimos las guías de revisión.
Evaluar
Revisamos interacciones, contrastamos evidencias y resolvemos discrepancias.
Priorizar
Entregamos hallazgos y recomendaciones ordenados por impacto.
Verificar
Comprobamos las mejoras y actualizamos el conjunto de referencia.
Tu sector tiene su lenguaje.
Tu IA debe entenderlo.
Adaptamos datos, instrucciones y criterios de evaluación a cada actividad. La especialización se construye con las fuentes del cliente y la participación de expertos de dominio según el alcance del proyecto.
Escenarios ilustrativos inventados para explicar el servicio. No representan clientes, proyectos ejecutados ni resultados acreditados.
Explicar una gestión, sin inventar condiciones.
Un asistente debe explicar qué documentación falta para una solicitud. Estructuramos las condiciones del producto y probamos preguntas ambiguas, protección de datos y derivación a un profesional.
Qué evaluamos: Exactitud, fuentes y límites de actuación.
Resolver la llamada y conservar el contexto.
Un agente atiende un cambio de cita. Preparamos diálogos con interrupciones y rectificaciones, y evaluamos que confirme la fecha correcta y transfiera la conversación sin perder información.
Qué evaluamos: Resolución, turnos de voz y transferencia.
Encontrar información aprobada.
Un asistente consulta documentación autorizada sobre un producto. Organizamos fuentes y versiones y evaluamos que no añada afirmaciones no respaldadas ni sustituya la revisión del profesional.
Qué evaluamos: Fidelidad documental y escalado experto.
Guiar un soporte técnico paso a paso.
Un agente de voz ayuda ante una pérdida de conexión. Etiquetamos síntomas y soluciones, probamos ruido y nombres de equipos y revisamos que no repita pasos ya realizados.
Qué evaluamos: Comprensión, diagnóstico guiado y continuidad.
Hacer comprensible una factura.
Un asistente explica conceptos de una factura y gestiona una incidencia. Estructuramos tarifas y conceptos y comprobamos cálculos, contexto contractual y autorización previa a cualquier cambio.
Qué evaluamos: Precisión y acciones confirmadas.
Encontrar el momento exacto de un archivo.
Un equipo busca una declaración en un archivo de vídeo. Preparamos transcripciones, etiquetas y marcas temporales y evaluamos que la búsqueda y el resumen remitan al fragmento correcto.
Qué evaluamos: Localización, contexto y fidelidad al original.
Ver más casos: agricultura, industria, AAPP, salud, legal, ciberseguridad, transporte y servicios
Convertir registros de campo en conocimiento útil.
Una cooperativa quiere consultar cuadernos de campo y manuales de equipos. Normalizamos cultivos, parcelas, fechas y unidades y evaluamos respuestas sobre esos registros; las decisiones técnicas se escalan al especialista.
Qué evaluamos: Datos coherentes y respuestas con fuente.
Ayudar al mantenimiento sin saltarse la seguridad.
Una fábrica necesita consultar manuales y partes de avería. Estructuramos equipos, síntomas y procedimientos y probamos que el copiloto use la versión correcta y no proponga operaciones fuera de sus límites.
Qué evaluamos: Trazabilidad, versiones y supervisión técnica.
Orientar sobre trámites con lenguaje claro.
Un asistente municipal explica requisitos y documentación de un trámite. Organizamos fichas y fuentes oficiales y evaluamos vigencia, accesibilidad del lenguaje y derivación a atención ciudadana.
Qué evaluamos: Información actualizada; no sustituye una resolución administrativa.
Orientación administrativa, con límites claros.
Un centro quiere ayudar con citas y preparación administrativa de visitas. Estructuramos sus instrucciones y probamos que el agente proteja datos y derive preguntas clínicas al personal sanitario.
Qué evaluamos: Exactitud de las instrucciones y límites clínicos.
Resumir sin perder condiciones importantes.
Un departamento jurídico consulta un archivo de contratos. Etiquetamos cláusulas, fechas y obligaciones y contrastamos resúmenes y citas con el documento original, con revisión profesional.
Qué evaluamos: Omisiones, referencias y confidencialidad.
Preparar copilotos para un SOC.
Un centro de operaciones quiere clasificar alertas y resumir incidentes. Curamos evidencias, etiquetas y niveles de severidad y evaluamos recomendaciones sin autorizar acciones automáticas fuera del procedimiento.
Qué evaluamos: Severidad, evidencia y supervisión humana.
Actuar solo después de confirmar.
Un agente gestiona cambios de entrega. Preparamos casos de direcciones ambiguas y fallos de herramientas y comprobamos permisos, confirmación del usuario y recuperación ante errores.
Qué evaluamos: Acciones autorizadas y registro del cambio.
Recomendar con disponibilidad y condiciones reales.
Un asistente ayuda a elegir un servicio o una estancia. Organizamos catálogos, políticas y disponibilidad y evaluamos que no invente precios, prestaciones o reservas confirmadas.
Qué evaluamos: Actualidad del dato y coherencia de la oferta.
De los hallazgos
a las decisiones.
Entregables definidos desde el inicio, adaptados a su caso de uso y preparados para que negocio y tecnología trabajen sobre la misma evidencia.
Informe ejecutivo y prioridades
Conclusiones, riesgos detectados y acciones recomendadas, con una lectura clara para responsables de negocio.
Taxonomía de errores y evidencias
Hallazgos clasificados por tipología y gravedad, vinculados a las interacciones revisadas y a los criterios aplicados.
Datos revisados y conjuntos de referencia
Anotaciones, correcciones y respuestas de referencia en los formatos acordados para su integración.
Cuadro de seguimiento de la calidad
Indicadores por intención, canal, versión o categoría de error, con definición de la muestra y del método de cálculo.
Plan de mejora y reevaluación
Recomendaciones sobre instrucciones, fuentes, datos y flujos, y pruebas para comprobar las correcciones.
Experiencia que da
criterio a la innovación.
Desde 1998 acompañamos a empresas y administraciones en su transformación digital. Esa trayectoria y el conocimiento acumulado de nuestro equipo sostienen nuestra forma de trabajar con la inteligencia artificial.
Conectamos especialización tecnológica, gestión de contenidos y procesos de negocio para abordar la calidad de la IA con una visión completa.
Conozca Memorándum Tecnología ↗Su información.
Su contexto. Sus reglas.
Definimos el tratamiento del dato como parte del proyecto: qué información se necesita, quién puede acceder, dónde se trabaja y cómo se entregan los resultados.
Confidencialidad y acceso
Acordamos compromisos de confidencialidad, perfiles autorizados y permisos ajustados al trabajo de cada equipo.
Datos bajo control
Definimos entornos, minimización, anonimización cuando procede y plazos de conservación y eliminación según las necesidades del proyecto.
Revisión trazable
Documentamos criterios, versiones y evidencias para que los resultados puedan revisarse y las decisiones tengan una base comprensible.
El alcance técnico y las condiciones de tratamiento se concretan con cada organización antes de iniciar el servicio.
Antes de empezar.
¿Necesitamos tener ya un agente de IA en producción?
No. Podemos trabajar en la preparación de datos y conocimiento, construir un conjunto de evaluación o revisar un agente antes de lanzarlo. Si ya está operativo, definimos un seguimiento de sus interacciones.
¿Entrenar significa siempre modificar el modelo?
No. La mejora puede comenzar por la calidad de las fuentes, el etiquetado, las instrucciones o la forma en que se recupera el conocimiento. Si se requiere ajuste del modelo, preparamos los datos y el feedback conforme al alcance técnico acordado.
¿Cómo se mide la calidad de un agente?
Definimos criterios de aceptación y una muestra adecuada al caso de uso. Revisamos exactitud, resolución, seguridad, experiencia y acciones, y documentamos qué se ha evaluado. Una evaluación aporta evidencia sobre las pruebas realizadas; no implica ausencia de errores en cualquier situación futura.
¿Podemos trabajar con nuestro proveedor o integrador actual?
Sí. Los criterios, evidencias y entregables se adaptan al flujo de trabajo de su organización y de sus colaboradores, acordando formatos y responsabilidades desde el inicio.
¿Ofrecéis evaluaciones puntuales y servicio continuado?
Podemos definir una evaluación inicial, una revisión previa al lanzamiento o un servicio periódico. El alcance depende del volumen, la complejidad, los canales, los idiomas y el nivel de especialización necesario.
¿Qué necesitáis para preparar una propuesta?
El objetivo del sistema, los usuarios, los canales y el problema que quiere resolver. En una primera conversación acordamos el alcance y, cuando corresponde, un mecanismo seguro para revisar una muestra de datos.
¿Sabe cómo responde su IA
cuando más importa?
Cuéntenos qué hace su agente y qué necesita mejorar. Definiremos una evaluación inicial con objetivos, alcance y entregables claros.
Para documentación o conversaciones sensibles, acordaremos previamente el canal y las condiciones de intercambio.
(+34)
876 01 99 22
(+34) 623 96 10 18
info@memorandum.es
News
