Automatización de flujos de trabajo e IA aplicada sobre sus propios datos

Sus reglas permitían una cosa.
Lo que pasó fue otra.

Toda empresa opera con reglas: un contrato, un tarifario, una escala, un convenio, un manual. Cambian con el tiempo, viven en la cabeza de alguien y se aplican a mano sobre cientos de documentos al mes.

Construimos el sistema que las guarda con su fecha de vigencia, las aplica solo y deja escrito por qué decidió lo que decidió. Encima va la IA: compara lo que efectivamente pasó contra lo que las reglas permitían, y marca la diferencia.

Conversar 30 minutosbrunowong@reddvest.comConstruyendo con los primeros usuarios

Dónde está la oportunidad

Tres capas de valor en el mismo proceso. La tercera no aparece en ningún reporte.

Casi todo el software de gestión que existe registra lo que pasó. Muy poco verifica si lo que pasó era lo que correspondía, y prácticamente ninguno busca el patrón que se repite en lo que no correspondió. Ahí, en esa tercera capa, es donde el dinero ya está — sólo que nadie lo fue a buscar.

El trabajo manual

Se ve

Alguien lee un documento, busca la regla que aplica, la aplica y transcribe el resultado a otro sistema. Cientos de veces al mes, con el criterio correcto y a la velocidad de una persona. Es correcto y es caro.

Se paga en planilla todos los meses y todo el mundo sabe cuánto cuesta.

El error que se detecta

Se ve

La tarifa que ya había cambiado, la retención que no se retuvo, el descuento fuera de política, el costo cargado contra el socio equivocado. Aparece cuando alguien reclama, cuando llega una multa o cuando el cierre no cuadra.

Se corrige tarde y con costo, pero al menos se corrige: alguien lo reclamó.

El valor que nunca se buscó

No se ve

Lo que las reglas permitían cobrar y no se cobró. El descuento que se repite en el mismo cliente todos los meses. La condición que se pactó y nunca se ejecutó. No lo reclama nadie, porque desde afuera la operación salió bien.

No lo detecta ningún reporte, porque el reporte muestra lo que pasó — no lo que correspondía.

Automatizar lo manual ahorra horas, y detectar el error evita una pérdida. Las dos cosas se pagan solas y son la razón por la que un cliente firma. Pero encontrar el patrón en lo que nunca se buscó no es un ahorro: es ingreso. Y sólo se puede hacer cuando abajo hay un motor que sabe, con fecha, qué regla estaba vigente ese día — porque un hallazgo que no se puede defender no se cobra.

Cómo funciona

Cuatro pasos, y no necesitamos un solo dato suyo para empezar

  1. 01

    Nos cuenta un proceso

    El que más tiempo le come o el que más veces sale mal. Cómo se hace hoy, quién lo hace y contra qué regla se decide. No hace falta acceso a su sistema, ni un export, ni firmar nada.

  2. 02

    Le devolvemos ese proceso funcionando

    Con sus reglas cargadas y su documento de ejemplo pasando por el motor: qué decidió, con qué versión de la regla, y qué habría marcado como diferencia. Sin datos reales suyos si no los quiere dar.

  3. 03

    Usted lo juzga

    La única pregunta que nos interesa es si eso le sirve o no. Si no le sirve, queremos saber por qué — eso vale más para nosotros que un cumplido.

  4. 04

    Si sirve, lo conectamos

    Recién ahí tiene sentido hablar de integrarlo a los sistemas que ya usa y de su volumen. Antes de que exista algo que usted haya visto funcionar, no hay nada que negociar.

Quiénes somos

Ingenieros de IA, Software y Datos, con experiencia real

Bruno Wong

Bruno Wong

Fundador · Ingeniero de software

linkedin.com/in/brunopwm

Somos ingenieros en Lima y trabajamos todos los días en exactamente esto: convertir lo que alguien sabe en reglas que un sistema puede aplicar y defender, procesar volúmenes grandes de información operativa, y aplicar modelos de lenguaje donde de verdad aportan.

  • Trabajamos a diario sobre sistemas de gestión en producción, con cientos de usuarios y cifras que tienen que cuadrar todos los días.

  • Hemos desarrollado pipelines de OCR y reconocimiento de entidades, automatizando procesos con 99,98% de exactitud validada.

  • Hemos corrido procesos ETL sobre millones de registros, con modelos de datos diseñados para que la información cuadre y sea auditable.

  • Hemos puesto flujos de IA en producción sobre AWS para empresas de seguros, salud, turismo y finanzas.

  • Tenemos formación en matemáticas e ingeniería de software en las mejores universidades del Perú.

Lo que todavía no tenemos es una cartera de clientes que mostrarle, y preferimos decirlo antes que inventarla. Por eso los primeros procesos los armamos sin costo: queremos que alguien que hace este trabajo todos los días nos diga dónde falla el nuestro.

¿Qué le molesta del software que usa hoy, y qué parte de su empresa todavía se hace a mano?

Casi siempre la respuesta es un proceso que alguien con experiencia resuelve bien, todos los días, a pulso — y que nadie mide justamente porque sale bien. Si le suena conocido, conversemos: media hora alcanza para saber si esto se puede automatizar de verdad o si es mejor decirle que no.

Agendar 30 minutosbrunowong@reddvest.com

La primera conversación no le cuesta nada y no necesitamos ningún dato suyo para tenerla.