¿Qué es un AI Agent (Agente de Inteligencia Artificial) y cómo funciona?

Un agente de IA es un componente de software inteligente capaz de tomar decisiones de forma autónoma en función de objetivos definidos, que percibe y analiza el entorno y aplica automáticamente las acciones apropiadas. Su diferencia fundamental con el software tradicional es que no espera comandos, sino que actúa orientado a objetivos. Escala desde un único agente hasta redes multiagente coordinadas entre sí. Funciona integrado con ERP, CRM, correo electrónico y bases de datos, ejecutando tareas 24/7.

¿Qué es MCP (Model Context Protocol)?

MCP es un protocolo abierto que permite a los modelos de IA acceder de forma segura y estandarizada a fuentes de datos empresariales —bases de datos, archivos, APIs y aplicaciones—. Desarrollado por Anthropic, MCP permite que los sistemas de IA trabajen bajo un único estándar sin necesidad de integraciones separadas para cada fuente de datos. Corius utiliza el protocolo MCP como capa de conexión de datos en proyectos de agentes de IA.

¿Qué es el Acceso Unificado a Datos (UDA)?

UDA es una arquitectura de capa de datos que proporciona acceso uniforme a datos de diferentes sistemas —ERP, CRM, sistemas de archivos, APIs— a través de una interfaz unificada. Gracias a UDA, los modelos y agentes de IA extraen datos con el mismo lenguaje y protocolo independientemente de la fuente. En el proyecto Acta Legal se utilizó para procesar desde un único canal tanto fuentes UDF como PDF.

¿Cuál es la diferencia entre un modelo de aprendizaje automático y un sistema basado en reglas?

Los sistemas basados en reglas operan con lógica if-then fija definida por humanos; su actualización ante condiciones cambiantes requiere tiempo y costes. Los modelos de ML, en cambio, aprenden patrones a partir de datos históricos y construyen árboles de decisión adaptativos. En el sector energético, evaluar simultáneamente miles de parámetros de sensores para determinar el riesgo de avería de una turbina no es prácticamente posible con un enfoque basado en reglas; un modelo de ML lo hace con una precisión de R²=0,9997.

¿Cómo se garantiza la seguridad de los datos y el cumplimiento del RGPD en proyectos de IA?

Corius diseña todos los proyectos de IA cumpliendo los requisitos del RGPD. Los procesos de tratamiento de datos personales se documentan, se adopta el principio de minimización de datos y los controles de acceso se aplican en capas. Para las organizaciones que prefieren el despliegue on-premise, se ofrecen soluciones de modelo local en las que los datos no salen de la infraestructura de la empresa. El enmascaramiento de datos sensibles en proyectos que utilizan LLM es nuestro proceso estándar.

¿Es posible la integración con mi ERP, CRM u otros sistemas empresariales existentes?

Sí. Las soluciones de IA que desarrollamos tienen arquitectura modular y API-first. Además de grandes sistemas empresariales como SAP, Salesforce y Microsoft Dynamics, también garantizamos una integración sin problemas con plataformas de desarrollo personalizado. El protocolo MCP y la capa UDA minimizan el tiempo y la complejidad de integración.

¿Son adecuadas las soluciones de IA para organizaciones pequeñas y medianas?

Sí. La gran mayoría de los proyectos de Corius se realizaron en organizaciones de 10 a 200 personas. Acta Legal, un despacho de abogados de 13 personas, ahorró 2.000 horas anuales; Mine Colours alcanzó un FTR del 93% con 8 ingenieros de producción. No es la escala, sino el escenario de uso correcto y la calidad de los datos lo que determina el éxito.

¿Cuántos datos se necesitan para comenzar un proyecto de IA?

Varía según el tipo de proyecto. Si bien en modelos de ML generalmente son suficientes de 12 a 24 meses de datos históricos, en soluciones de NLP puede surgir la necesidad de conjuntos de datos etiquetados. En el proyecto Enart Energía EDMAP, los datos de laboratorio existentes fueron suficientes; en Mine Colours, el modelo se entrenó con registros históricos del espectrofotómetro. En el primer paso analizamos conjuntamente su infraestructura de datos.

¿Cómo se evalúa el ROI y el coste inicial de una integración de IA?

En los proyectos de Corius, el cálculo del ROI se basa en cuatro componentes: coste del tiempo humano ahorrado, reducción de costes derivada de la disminución de errores y desperdicios, potencial de ingresos generado por el aumento de capacidad y el valor competitivo de la ventaja en velocidad. En nuestros proyectos de referencia, el retorno de la inversión se produjo en un plazo de 5 a 8 meses. El coste inicial varía según el alcance del proyecto; se determina conjuntamente durante la fase de descubrimiento.

Soluciones de Inteligencia Artificial | Agentes IA, Modelos ML, Automatización

Soluciones Empresariales de Inteligencia Artificial

Corius desarrolla agentes de IA autónomos, modelos de análisis predictivo y plataformas de software personalizado con IA integrada para empresas. Desde despachos de abogados hasta compañías energéticas, desde fabricantes de plásticos hasta empresas de contratas eléctricas — resultados demostrados con datos en todos los sectores.

Soluciones de Agentes IA y ML en el Sector Manufactura

Reduzca los costes de merma y aumente la tasa FTR con modelos de ML que detectan las desviaciones de calidad antes de que ocurran en las líneas de producción y agentes de IA que gestionan de forma autónoma los procesos de mantenimiento. En el proyecto Mine Colours, el FTR subió del 68% al 93%.

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Modelo de Mantenimiento Predictivo

Modelo de ML que predice el riesgo de avería con semanas de antelación a partir de datos de sensores de maquinaria. Minimiza los tiempos de parada no planificados.

Agente IA de Control de Calidad

Sistema de agente que monitoriza en tiempo real los parámetros de producción, detecta automáticamente las desviaciones de calidad y alerta instantáneamente al operador correspondiente.

Optimización de Planificación de Producción

Modelo que calcula el plan de producción más eficiente evaluando conjuntamente la previsión de demanda, la capacidad de máquinas y el inventario de materias primas.

Minimización de Merma y Residuos

Motor de recomendación que analiza las variables del proceso, propone el conjunto de parámetros que garantiza la menor tasa de merma y lo presenta al operador.

EDMAP y Modelos Predictivos en el Sector Energético

Aumente la eficiencia operativa con modelos de ML que predicen averías a partir de datos de turbinas y equipos, predicciones de consumo energético y agentes de IA que digitalizan la coordinación de campo. Resultados demostrados en los proyectos Elsan y Enart.

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EDMAP — Modelo de Selección de Materiales

Sistema de soporte a la decisión basado en ML que analiza los datos de palas de turbinas y las condiciones ambientales para determinar la combinación de materiales de mayor duración.

Predicción de Consumo Energético

Modelo que realiza predicciones de consumo de alta precisión con datos históricos de consumo, meteorológicos y de producción. Optimiza la estrategia de compra de energía.

Agente de Coordinación de Campo

Sistema de agente autónomo que crea órdenes de trabajo automáticamente, las dirige a los equipos de campo y hace seguimiento del proceso de intervención de principio a fin.

Sistema de Mantenimiento Predictivo

Modelo de alerta temprana que monitoriza continuamente los datos procedentes de sensores de equipos, detecta anomalías y alerta proactivamente al equipo de mantenimiento.

Personalización y Previsión de Demanda en E-Commerce

Aumente la tasa de conversión y el valor de vida del cliente con motores de recomendación que analizan el comportamiento del cliente, modelos de gestión de inventario que anticipan la demanda y agentes de IA que ejecutan autónomamente los procesos de pedidos.

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Motor de Personalización

Modelo de ML que procesa datos de navegación, compra y favoritos del usuario para ofrecer recomendaciones de productos y contenido personalizadas para cada cliente.

Modelo de Previsión de Demanda

Predicción de demanda multivariable que abarca estacionalidad, efectos de campañas y tendencias de mercado. Minimiza el exceso de inventario y las pérdidas por falta de stock.

Agente de Servicio al Cliente

Agente de soporte inteligente que responde autónomamente 24/7 consultas de seguimiento de pedidos, solicitudes de devolución y preguntas sobre productos, derivando situaciones complejas a personas.

Fijación de Precios Dinámica

Sistema que analiza en tiempo real los precios de la competencia, el nivel de inventario y la intensidad de la demanda para calcular y actualizar el punto de precio óptimo.

Optimización de Rutas y Visibilidad de la Cadena de Suministro en Logística

Reduzca el coste y el tiempo de entrega con modelos de ML de optimización dinámica de rutas, agentes de IA que gestionan autónomamente las operaciones de almacén y plataformas analíticas que proporcionan visibilidad total a lo largo de la cadena de suministro.

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Optimización Dinámica de Rutas

Motor de planificación de rutas basado en ML que optimiza conjuntamente la capacidad de vehículos, el tráfico, las ventanas de tiempo y el coste de combustible.

Previsión de Demanda y Gestión de Inventario

Sistema de analítica predictiva que optimiza proactivamente los niveles de inventario de almacén modelando datos históricos de pedidos y factores externos.

Agente de Operaciones de Almacén

Agente inteligente que coordina de forma autónoma la recogida de pedidos, la asignación de estanterías y la preparación de envíos, apoyando a los operadores humanos.

Visibilidad de la Cadena de Suministro

Plataforma analítica que monitoriza toda la cadena desde el proveedor hasta el cliente final, detecta anticipadamente los riesgos de retraso y propone alternativas.

Optimización de Procesos y Cumplimiento de Seguridad en el Sector Químico

Aumente la calidad y la eficiencia con modelos de ML que analizan bases de datos de formulación, sistemas que optimizan en tiempo real los parámetros del proceso y agentes de IA que hacen seguimiento autónomo de los procesos de cumplimiento de seguridad.

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Modelo de Optimización de Formulación

Sistema de ML que analiza las propiedades de las materias primas, las condiciones del proceso y los parámetros del producto objetivo para recomendar la combinación de formulación más eficiente.

Monitorización y Control de Procesos

Sistema que monitoriza continuamente variables críticas del proceso como la temperatura del reactor, la presión y el caudal, detecta desviaciones y propone correcciones automáticas.

Agente de Cumplimiento de Seguridad

Agente de cumplimiento que monitoriza los requisitos regulatorios y los protocolos de seguridad internos, detecta incumplimientos y genera informes automáticamente.

Modelo de Predicción de Calidad

Modelo que predice la calidad del producto final a partir de parámetros del proceso antes de que finalice la producción. Minimiza los costes de chatarra y reprocesado.

Soluciones Empresariales de Inteligencia Artificial

Soluciones AI Agent

Modelos de Predicción y Análisis

Toma de Decisiones Proactiva

Eficiencia Operativa

Sistemas Siempre Activos

Alto Retorno de Inversión

Seguridad de Datos

Inicio de Bajo Riesgo

Descubrimiento y Evaluación de Datos

Estrategia y Hoja de Ruta

Prototipo y Prueba de Concepto

Desarrollo y Pruebas

Puesta en Producción y Optimización

Soluciones de Agentes IA y ML en el Sector Manufactura

Modelo de Mantenimiento Predictivo

Agente IA de Control de Calidad

Optimización de Planificación de Producción

Minimización de Merma y Residuos

Grandes Modelos de Lenguaje (LLM)

Framework ML

Framework de Agentes

Datos e Integración

Despliegue e Infraestructura

Creemos una estrategia de IA para su organización