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En un mundo en el que la complejidad de los datos, la velocidad y las expectativas de los clientes definen la ventaja competitiva, los pilotos genéricos de IA ya no son suficientes. Los experimentos con herramientas desconectadas y modelos no seguros limitan el impacto y aumentan el riesgo.
Ayudamos a las empresas a ir más allá de las exageraciones publicitarias para ofrecer soluciones gobernadas e impulsadas por GenAI que permiten obtener información, automatizar los procesos y crear contenido, todo ello vinculado a resultados empresariales mensurables.

Sustituya los pilotos aislados por una IA integrada y nativa del flujo de trabajo que aprende, se adapta y ofrece resultados en toda la empresa.

Utilice modelos lingüísticos avanzados, adaptados a su negocio, para analizar datos no estructurados, generar narrativas y tomar decisiones mejores y más rápidas.

Implemente la IA con gobernanza, seguridad y transparencia integradas para que las juntas directivas, los reguladores y los clientes puedan confiar en los resultados
Muchas empresas han puesto a prueba las LLM, pero pocas han pasado de la novedad al impacto en las pérdidas y ganancias. ¿Por qué? La mayoría de las iniciativas se estancan porque las herramientas no aprenden, no se ajustan a los flujos de trabajo reales y no se integran de forma limpia. Las asociaciones externas que diseñan conjuntamente en torno a los resultados empresariales obtienen mejores resultados que las iniciativas internas, y el mayor retorno de la inversión (que a menudo se pasa por alto) reside en la automatización administrativa y de procesos, no solo en los experimentos de atención al cliente.


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Enterprise GenAI no es un modelo o API únicos, sino una arquitectura interconectada de modelos, capas de recuperación, orquestación y controles que funcionan como un sistema coherente. En NowVertical, somos independientes de los modelos, estamos alineados con el negocio y estamos diseñados de forma segura.
Los modelos fronterizos modernos (OpenAI GPT, Anthropic Claude, Gemini, Mistral, Llama, etc.) ya manejan el texto, la visión y otras modalidades.
Razonamiento y generación básicos: interpretar el contexto, sacar a la luz ideas, producir resultados narrativos o estructurados.
Puede ejecutarse de forma inmediata o adaptarse ligeramente a sus datos y flujos de trabajo, según los requisitos de gobernanza y latencia.
Esta es la capa de «pensamiento» que impulsa el análisis, el apoyo a la toma de decisiones y la creación de contenido.
Incluso los mejores modelos necesitan un contexto actual y específico de la empresa.
Recupere e inyecte de forma dinámica el conocimiento interno y el historial relevantes en las indicaciones.
Índices de búsqueda vectorial (Pinecone, Weaviate), marcos de orquestación (LangChain, LlamaIndex) y almacenes de memoria para garantizar la continuidad entre las interacciones.
Mantiene los resultados veraces, contextuales y explicables con citas y registros de auditoría.
La información sin ejecución es solo más informes.
Los resultados del modelo de cadena se convierten en flujos de trabajo que activan acciones en sus sistemas existentes (por ejemplo, CRM, ERP, BI).
Capas de orquestación componibles (LangChain, Semantic Kernel, estándares MCP/A2A emergentes) con intervención humana cuando es necesaria la supervisión.
Incorpora GenAI donde realmente se trabaja, lo que garantiza la adopción y el ROI.
La confianza es fundamental para la implementación empresarial.
Aplica controles como filtros de políticas, redacción de PII, moderación, monitoreo de costes/latencia y evaluación continua de sesgos y precisión.
Una IA transparente y auditable alineada con los estándares normativos, éticos y de marca, no es una caja negra.
La supervisión humana y el monitoreo posterior a la implementación garantizan que los sistemas mejoren de manera segura con el tiempo.
Las diferentes industrias y regiones tienen diferentes necesidades de cumplimiento y seguridad.
Implemente el conjunto anterior en el entorno adecuado: SaaS, nube privada, local o híbrido.
Límites de datos y cifrado de forma predeterminada, con una auditabilidad clara y flexibilidad de proveedores.
La IA generativa es tan segura y eficaz como los datos en los que se basa. Si su patrimonio de datos está fragmentado, no clasificado o expuesto, el riesgo de sesgos, infracciones y fallos de cumplimiento aumenta exponencialmente.

Identifique la PII y los activos confidenciales en los sistemas heredados y en la nube.

Minimice su huella de datos y aplique controles de acceso granulares.

Alinee los flujos de trabajo de IA con el RGPD, la HIPAA, el SOC 2 y otros marcos.
Las empresas han invertido miles de millones en GenAI, pero según la investigación del MIT de 2025, el 95% de las iniciativas no producen un impacto medible en las pérdidas y ganancias. El problema no es la calidad de los modelos, sino la incapacidad de integrar la IA en los flujos de trabajo que aprenden, se adaptan y mejoran con el tiempo. Herramientas como ChatGPT mejoran la productividad personal, pero los proyectos piloto empresariales se estancan debido a la fragilidad de los flujos de trabajo y a la falta de memoria.
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En NowVertical, ayudamos a las organizaciones a superar esta «brecha GenAI» centrándonos en sistemas que se integran con su contexto empresarial, se adaptan a través de los comentarios y ofrecen resultados tangibles a través de la información, la automatización y el contenido.













