El MIT documentó que el 95% de los pilotos de IA generativa en empresas fallan sin impacto en P&L. McKinsey encontró que las empresas que sí llegan a producción generan 5.8x ROI en 14 meses. Esa brecha no es un problema de modelos. Es un problema de arquitectura: pilotos construidos como demos, sin pipeline de QA, sin validación auditable, sin integración con la operación real.
Nosotros tomamos el camino contrario. Antes de tener página web teníamos un engine corriendo en producción: DocIntel Agent procesó millones de registros extraídos de más de 100,000 documentos físicos de accountability fiscal entre todos los proyectos con perfilamiento caligráfico para formularios manuscritos, validación lógica drill-down. Sobre Google Cloud, con Vertex AI y Gemini 2.5. No es un piloto que aspira a producción: es producción que aspira a escala.
El mercado que servimos es el que las plataformas globales ignoran: empresas mid-market en industrias reguladas de Latinoamérica, donde los workflows documentales de alto riesgo (actas, formularios manuscritos, expedientes regulatorios, soportes fiscales) todavía dependen de digitación manual. Ahí opera la plataforma. Con arquitectura auditable. Con métricas de producción.
Lo que hacemos, sin rodeos
Somos una empresa de producto con dos productos: DocIntel Agent, el motor de OCR y validación documental que ya corre en producción, y la Agent Orchestration Platform, la capa multi-agente que conecta ingesta, validación, aprobaciones y reporting en un solo flujo automatizado. La plataforma se despliega vía Enterprise Implementation, nuestro canal go-to-market: el mismo equipo que construyó el engine lo configura en tu operación, production-ready desde el día uno.
El modelo de negocio es aPaaS propietario, no de horas ni licencias: por volumen, outcome o retainer mensual. Target: USD 1.3M ARR en 18 meses. Trabajamos con un número selecto de deployments simultáneos porque cada uno entra a producción auditada, no a una lista de espera de consultores.