FAQ

• En esencia, una IA local que funciona por completo en su casa.
• Se incluyen el hardware necesario, varios modelos de IA locales y la base de conocimiento central.
• Primero entrenamos esa base con conocimiento del sector y después la orientamos a sus datos y procesos.
• Sus datos permanecen locales y nunca salen de su empresa.
• Otras prestaciones del proyecto se acuerdan de forma individual cuando hacen falta.

Las soluciones en la nube traen tres desventajas.

• Salida de datos: los datos sensibles abandonan su casa, se almacenan temporalmente en manos ajenas y sirven para entrenar modelos de terceros. Con una IA local se quedan en casa y nadie entrena con ellos modelos ajenos.
• Falta de precisión: los modelos generales se entrenan de forma amplia. Solo una base de conocimiento propia cubre los casos especiales en los que usted se distingue.
• Costes corrientes: los servicios en la nube facturan en tokens, con límite por suscripción o por consulta. Los modelos locales no conocen ese límite.

Las barreras de entrada han bajado notablemente y el tamaño de la empresa importa poco al principio. Casos de uso habituales:

• Clasificar y responder el correo electrónico
• Registrar y asignar facturas
• Calcular ofertas a partir de datos históricos

Dónde está el mayor beneficio en su caso lo aclaramos en dos conversaciones gratuitas y sin compromiso.

Hace falta poco:

• Una persona de contacto con capacidad de decisión que conozca sus procesos centrales.
• Acceso de lectura a los sistemas centrales, para que construyamos los adaptadores hacia la base de conocimiento.

No hacen falta conocimientos propios de IA, ni una digitalización terminada, ni datos perfectamente cuidados. Las estructuras heredadas son nuestro día a día y el resto lo vemos juntos en el análisis de potencial.

• Ahorro de tiempo en tareas repetitivas, que libera capacidad para pedidos y estrategia.
• Esperas más cortas: un correo ya no queda veinte minutos sin leer.
• Alivio en el trabajo sin ingresos directos, ante todo el cálculo de ofertas.
• El efecto se acumula con el tiempo y se nota en el lado de los costes.

• Hardware: un servidor propio que queda en su casa al terminar el proyecto. Varios niveles de potencia, compra o financiación a seis meses, suyo en ambos casos.
• Puesta en marcha: instalación in situ con una introducción, como importe fijo según la opción elegida, viaje incluido.
• Ambas partidas son únicas. El servidor sigue siendo un activo con valor de reventa.
• Recurrente: un importe mensual fijo por la provisión de su IA local.
• Opcional: otras aplicaciones, contratables por separado y nunca obligatorias.

• La necesidad se deriva de sus tareas: volumen de datos, número de usuarios y tiempo de respuesta deseado.
• De ahí resulta un paquete de hardware en uno de varios niveles de potencia.
• La inversión consta de dos partidas únicas, hardware e instalación, más un importe mensual fijo.
• El hardware sigue siendo de su propiedad y conserva un valor de reventa.
• Damos cifras concretas en la segunda conversación, en cuanto conocemos su necesidad. Ambas conversaciones son gratuitas, así que conoce el orden de magnitud sin compromiso alguno.

• Nuestro objetivo: primeros éxitos de automatización en uno a dos meses.
• Implementación completa en tres a seis meses.
• Fijamos estas marcas por escrito al inicio, para que pueda medirnos por ellas.
• El marco depende de su grado de digitalización y de la integración de sistemas.
• Se apoyan en la experiencia de los fundadores en proyectos comparables y en el prototipo que estamos construyendo. COMPBRAIN está en fase de exploración, no afirmamos una rutina que todavía no existe.

• Análisis de potencial: necesidades y potenciales de mejora, gratuito.
• Segunda conversación: concepto de implementación, también gratuita.
• Después precisamos el enfoque juntos y comienza la fase de proyecto.

COMPBRAIN se encuentra en proceso de constitución. Detrás están los futuros fundadores Paul Spenlen y Christopher Mertens.

• Paul Spenlen responde de la técnica, es decir, de la implementación de la IA local y de la conexión de sus sistemas.
• Christopher Mertens responde del análisis de procesos y de los enfoques de automatización, así como de la parte económica, incluida la planificación financiera y de liquidez.

• Su parte contratante será la sociedad COMPBRAIN.
• Como forma jurídica está prevista actualmente una GmbH alemana.

• Paul Spenlen: construcción de flujos automatizados en el correo electrónico.
• Un procedimiento de admisión automatizado para estudiantes de máster de una universidad alemana. Preselecciona varios miles de documentos por semestre y ahorra varias jornadas de trabajo.
• Christopher Mertens: dos años de consultoría de transformación y rendimiento en la mediana empresa alemana, del sector del automóvil al químico.

• Todos los datos residen en un sistema local, en su casa.
• No existe una conexión permanente hacia fuera, solo el enlace con sus sistemas y usuarios. Para el mantenimiento usted abre un acceso limitado y después vuelve a cerrarlo.
• Así el acceso a sus datos queda en sus manos, sin pasar por un proveedor de nube externo.

• El servidor, sus datos y la base de conocimiento permanecen en su casa.
• Los modelos locales siguen funcionando sin nosotros.
• No hay nada que apagar ni licencia que caduque.
• La copia de seguridad es la misma base, solo que fuera de servicio, y está en la misma red con los mismos permisos.

• Tratamos su experiencia como todos los demás datos, es decir, de forma local y confidencial.
• El acceso a todos los datos solo es posible localmente.

• Entre los modelos empleados están Mistral y Qwen.
• Junto a ellos hay una amplia selección de otros modelos locales.
• Para el uso diario usted elige el modelo que encaja con su tarea.

• El conocimiento sectorial lo reunimos nosotros mismos, con investigación propia y no con datos de clientes.
• Así su sistema arranca conociendo ya los términos y los procesos de su sector.
• Sobre el terreno, el modelo local amplía esa base con sus datos, los cuestiona y los ajusta.
• El resultado es un modelo que conoce su sector y su empresa.
• Ese estado ajustado permanece en su casa. No lo utilizamos, ni para nosotros ni para otros clientes.

• El servidor está en su red, sobre su hardware.
• La base de conocimiento y los modelos están en el mismo equipo.
• La copia de seguridad está en la misma red y sigue los mismos permisos.
• Nada de ello sale de su casa.

• En el servidor local reside COMPBRAIN, la base de conocimiento donde confluye la información de sus sistemas.
• Solo se guarda el contenido condensado, no los archivos originales.
• Adaptadores individuales conectan COMPBRAIN con sus sistemas.
• Una vez configurado, se mantiene actualizado por sí solo.

• El sistema productivo funciona sin conexión en su red y por sí mismo no tiene salida al exterior.
• Junto a él hay una capa replicada por la que pueden abrirse puntos de acceso cuando hace falta.
• Por esa vía aplicamos las actualizaciones de seguridad y las nuevas versiones de los modelos.
• Usted determina alcance y acceso: autoriza lo necesario y después vuelve a cerrarlo.
• Sin su autorización nadie llega al sistema desde fuera, tampoco nosotros.

• Directivos seleccionados introducen ellos mismos información nueva mediante una interfaz sencilla.
• El primer mes tras la puesta en marcha mantenemos un contacto estrecho y ajustamos el sistema si hace falta.
• Los ajustes en la puesta en marcha y después los realizamos por acceso remoto. Usted concede ese acceso y puede cerrarlo en cualquier momento.
• Después, una persona de contacto fija mantiene el servidor cada año y recoge sus preguntas.
• Si surge un problema serio, se dirige directamente a su persona de contacto, también fuera del horario habitual.
• Un amplio material de formación forma parte de la aplicación.