Las aplicaciones diseñadas para procesos estables tienen dificultades cuando el trabajo, las decisiones y las necesidades del cliente siguen cambiando. Añadir IA en los bordes no resolverá la restricción subyacente. Concentrix moderniza entornos existentes y crea aplicaciones inteligentes alrededor de usuarios y flujos de trabajo reales. El resultado es una tecnología segura y adaptable que traslada la IA a la producción y hace posibles nuevas formas de trabajar.
Lanzar aplicaciones habilitadas con IA más rápido
Modernizar entornos heredados complejos
Mejorar la escala y la velocidad de la aplicación
Habilitar flujos de trabajo automatizados y con agentes
Aumentar el valor del gasto en la aplicación
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Define la arquitectura, los patrones y las opciones técnicas necesarias para hacer que las aplicaciones habilitadas por IA sean seguras, escalables y listas para producción.
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Crea aplicaciones y agentes de IA que mejoren la experiencia, apoyen nuevos flujos de trabajo y ofrezcan resultados empresariales medibles.
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Actualiza las aplicaciones heredadas para que puedan soportar las necesidades cambiantes del negocio, las nuevas tecnologías y formas más inteligentes de trabajar.
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Mantener las aplicaciones relevantes y efectivas mediante mejoras planificadas, liberaciones controladas, mejora del rendimiento y gobernanza del ciclo de vida.
Liderazgo de pensamiento e investigación para servir de inspiración a experiencias innovadoras
Una aplicación inteligente utiliza datos, IA, automatización o agentes para hacer más que registrar información y apoyar procesos fijos. Puede entender el contexto, guiar decisiones, automatizar el trabajo, personalizar una experiencia o coordinar acciones. La tecnología por sí sola no es lo que la hace inteligente. Debe diseñarse en torno a un flujo de trabajo útil, tener acceso a los datos adecuados y operar con la seguridad, gobernanza y supervisión humana adecuadas.
Eso depende del estado de la aplicación, el valor que aporte y lo que la empresa necesite a continuación. Algunas aplicaciones pueden ser refactorizadas, replatformadas o ampliadas con APIs y capacidades de IA. Otros tienen demasiada deuda técnica o imponen límites arquitectónicos que hacen que la sustitución sea más sensata. Evaluamos el entorno actual y comparamos el coste, el riesgo, la rapidez y el valor a largo plazo de cada ruta antes de recomendar un enfoque.
Comenzamos con el usuario, el flujo de trabajo y el resultado de rendimiento, no con una tecnología de IA preferida. Buscamos puntos donde un mejor contexto, predicción, automatización o acción coordinada puedan eliminar fricciones o mejorar una decisión. Cada oportunidad se evalúa para valor, viabilidad, preparación de los datos, riesgo y adopción. Esto mantiene la inversión centrada en las funciones que la gente usará y que el negocio puede apoyar en producción.
Sí. Los agentes a menudo pueden integrarse en una aplicación existente mediante APIs, capas de orquestación o nuevas interfaces. El enfoque adecuado depende de la arquitectura de la aplicación, los datos disponibles, las acciones que un agente debe realizar y los controles necesarios. Definimos el papel del agente, los permisos, los puntos de control humanos y las medidas de rendimiento antes de integrarlo en el flujo de trabajo y el entorno tecnológico más amplio.
La seguridad y el riesgo se consideran desde la arquitectura hasta el despliegue. Esto incluye patrones de diseño seguros, controles de identidad y acceso, protección de datos, revisiones de código y modelo, pruebas, observabilidad y controles de liberación. Para aplicaciones habilitadas por IA, también abordamos el comportamiento del modelo, los riesgos de prompts y datos, la supervisión humana y el fallo seguro. Los controles se ajustan al propósito y al perfil de riesgo de la aplicación en lugar de añadirse como una revisión final.
Las medidas deben conectar el rendimiento de la aplicación con el resultado para el que se diseñó para mejorar. Dependiendo del caso de uso, esto puede incluir adopción, finalización de tareas, tiempo de ciclo, conversión, productividad del empleado, coste del servicio, fiabilidad o calidad de la decisión. Establecemos estas medidas desde el principio, instrumentamos la aplicación para capturarlas y utilizamos la retroalimentación de la operación en tiempo real para guiar la mejora futura.
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