Por qué importa este caso
- Una IA de la que responde el sistema, no «el humor del modelo». Dos modelos se revisan entre sí, cada llamada tiene un coste conocido y, si un proveedor falla, un modelo de reserva toma el relevo automáticamente. El cliente sabe lo que cuesta cada pedido; los datos y el proceso son del cliente, no del proveedor de IA.
- Datos sensibles, tratados en serio. Los documentos con categorías especiales de datos personales nunca salen en claro del servidor del cliente. La arquitectura se diseñó a partir de los requisitos del RGPD y de la ISO 17100, no se adaptó a ellos a posteriori.
- Inmersión a fondo en el sector. Aprendimos cómo funciona la agencia hasta el último detalle, desde las tablas de descuentos del sector y el principio de los cuatro ojos hasta los requisitos de la administración para la firma electrónica. Así abordamos cualquier sector: primero el proceso, después el código.
- Un sistema a medida frente a suscripciones. Reglas de precios propias, los datos de sus clientes en su propio hardware, independencia del proveedor de IA y nada de cuotas por usuario que crecen con cada nueva contratación.
- Rapidez sin atajos. El cliente vio las primeras pantallas funcionando en pocas semanas, y el núcleo entró en producción en 2–3 meses. Cada versión pasa antes 211 pruebas automáticas, así que las actualizaciones no rompen el trabajo de la agencia.
La misma arquitectura para cualquier dato regulado
Cambia de sector y el problema le sonará igual a cualquiera que maneje historiales médicos, contratos, documentos judiciales o datos de RR. HH. A la nube no van datos personales, solo máscaras, así que no hay transferencia internacional de datos personales ni tratamiento de esos datos por parte de un modelo de IA de terceros. El sistema se diseñó para el RGPD, cuyas multas llegan al 4% de la facturación anual. Este enfoque abre los grandes modelos de lenguaje (LLM) a ámbitos donde antes estaban vetados: sanidad, derecho, finanzas y RR. HH. Es justo el tipo de solución que diseñamos dentro de nuestro servicio de integración de IA, y la propia plataforma sigue el método del desarrollo de SaaS a medida.
Preguntas frecuentes
¿Cuánto se tarda en crear una plataforma para una agencia de traducción?
El núcleo (flujo por etapas, roles y espacio del traductor) tarda 2–3 meses en entrar en producción. Después, la plataforma crece en iteraciones semanales con versiones en producción: el cliente ve el avance en pantallas que funcionan, no en informes.
¿Los datos van a OpenAI o a Anthropic?
Solo el texto anonimizado: los nombres, números y direcciones se sustituyen por máscaras en el servidor del cliente antes de cualquier llamada a la nube. La tabla de correspondencias está cifrada y nunca se envía fuera. Así no hay transferencia internacional de datos personales ni tratamiento de esos datos por parte de un modelo de IA de terceros, lo que despeja la principal duda en materia de protección de datos. También hay un modo sin IA y un interruptor de «la nube no guarda nada».
¿Cuánto cuesta una plataforma así?
El precio depende del número de usuarios, de lo profunda que sea la capa de IA y de los requisitos de protección de datos, así que no existe una tarifa única que sea honesta. En la primera llamada calculamos gratis una horquilla orientativa: nos explicas tu proceso y te llevas un esquema de la arquitectura y un presupuesto aproximado.
¿De quién es el código y quién mantiene el sistema tras el lanzamiento?
El código fuente, los datos y la documentación son del cliente: por contrato le entregamos el repositorio completo. El soporte es opcional: nuestro equipo puede seguir desarrollando el sistema por iteraciones o traspasarlo a tus desarrolladores.
¿Por qué no un SaaS ya hecho como memoQ, Phrase o Smartcat?
Si tu proceso es estándar, un servicio ya hecho es más rápido y más barato, y te lo diremos en la primera llamada. Una plataforma a medida gana cuando importan a la vez la propiedad de los datos, unas reglas de precios poco habituales, los requisitos del sector público y una IA bajo tu control. Aquí se daban las cuatro cosas.
¿Necesitas un sistema así para tu proceso?
Diseñamos y desarrollamos plataformas sectoriales con capa de IA de principio a fin, desde el análisis del proceso hasta el lanzamiento y el soporte. Déjanos tu solicitud abajo: en una llamada de 30 minutos te enseñamos una demo en vivo de Polyglot y te esbozamos gratis la arquitectura y una horquilla de presupuesto para tu caso. Si un SaaS ya hecho cubre tu proceso, te lo diremos sin rodeos.
