Lo que construyo

Un consultor de I+D recibe un proyecto de una farmacéutica que ha creado un nuevo proceso de síntesis. El consultor es ingeniero industrial — no químico. Tiene tres párrafos del cliente y un PowerPoint, y tiene que producir una memoria técnica con estructura normativa, presupuestos desglosados, estado del arte real y coherencia interna entre todas las secciones. Un documento que va a pasar una auditoría que determina si el cliente recupera cientos de miles de euros en deducciones fiscales. Hasta ahora eso significaba semanas investigando campos que no domina, buscando referencias reales, redactando secciones técnicas sobre innovaciones que no ha vivido — con información del cliente que muchas veces es escasa o incompleta. Decenas de memorias al año, todas así.

TypeFrame es un agente de IA con acceso a la web y a toda la documentación del proyecto. Comprende contextos técnicos especializados — desde reacciones químicas hasta arquitecturas de software. Investiga el estado del arte con fuentes reales, genera cada sección respetando las restricciones que esa sección exige y mantiene coherencia entre presupuesto, plan de trabajo y justificación de novedad. No es un wrapper de ChatGPT con un prompt largo — es un sistema que genera borradores que un profesional del sector acepta como punto de partida serio. El consultor revisa y afina en horas lo que antes le costaba días escribir desde cero.

Una ingeniería con decenas de proyectos activos. Cada proyecto genera entre 20 y 40 documentos: memorias, pliegos, informes, anexos. Cada uno con el logo del cliente correcto, numeración específica, cabeceras que cambian según el tipo de obra y tablas que crecen o desaparecen según el proyecto. Un ingeniero senior dedicando horas a abrir un Word, copiar la plantilla anterior, cambiar logos, reescribir cabeceras, rezar para que la numeración no se desmonte al insertar una tabla nueva. Y cuando inevitablemente se desmonta, otras dos horas arreglándolo. Por cada documento. Por cada proyecto.

Una plataforma web. Sin IA, sin machine learning — puro software bien pensado. Seleccionas las plantillas que necesitas, rellenas un formulario dinámico que se adapta al tipo de documento y le das a exportar. Todos los PDFs salen perfectos: logos, cabeceras, numeración, índices, márgenes. El motor de plantillas maneja lógica condicional, tablas de longitud variable, herencia de estilos y una capa de validación que impide generar un documento incompleto. A veces la mejor solución técnica es la que nadie llamaría innovadora.

Una agencia que gestiona speakers para eventos corporativos. Varias personas del equipo gestionando cientos de operaciones al año — llamadas, presupuestos, negociaciones — todo en paralelo. Toda la información comercial atrapada en bandejas de entrada individuales. Nadie sabía cuántas veces se proponía a un speaker concreto, si uno se ofrecía constantemente pero nunca cerraba, cuánto se facturaba por perfil ni qué tendencias seguía la demanda. Decisiones de negocio basadas en intuición en vez de datos.

Un sistema que analiza todos los correos del equipo comercial en lenguaje natural y extrae información estructurada: qué speakers se proponen, a qué precio, para qué tipo de evento, si el cliente confirma o pone objeciones. No es keyword matching — es comprensión del contexto de conversaciones distribuidas en múltiples hilos y participantes. El dashboard responde a las preguntas reales: qué speaker está en tendencia, cuál se propone mucho pero nunca cierra, si el orden de propuesta afecta a la conversión. Fase 1 de un roadmap donde la fase 2 usará esta infraestructura para generar presupuestos automáticos y ejecutar secuencias de seguimiento autónomas.

Un hotel con climatización inteligente conectada a sensores: contactos magnéticos en ventanas, sondas de temperatura, estados de compresores. Los huéspedes no saben que abrir la ventana desactiva el aire acondicionado por protocolo de eficiencia energética. Cuando el aire "deja de funcionar", llaman a recepción. Recepción manda un técnico. El técnico sube, comprueba, descubre que la ventana está abierta. Quince minutos perdidos, huésped frustrado. Decenas de veces al día en temporada alta.

Un chatbot conectado en tiempo real al sistema HVAC que lee temperaturas, estados de compresores y contactos magnéticos para diagnosticar el problema en segundos. Sigue protocolos de respuesta estrictos: no sugiere tocar equipos, no inventa diagnósticos, no promete nada que el hotel no pueda cumplir. Resiste prompt injection, propone acciones concretas al huésped y sabe cuándo escalar a un humano. Todo con una capa de monitorización: logs, métricas de calidad y alertas cuando el sistema no sabe qué hacer. El técnico solo sube cuando el problema es real.

Cientos de facturas al mes. Cada proveedor con su formato: PDF digital limpio, escaneos torcidos, fotos de móvil, documentos con anotaciones a bolígrafo. Todo tiene que acabar como datos estructurados en el ERP — correctos, validados y listos para contabilizar. Un equipo de contabilidad picando datos línea por línea: importes, fechas, CIFs, conceptos. Errores que solo aparecen al cuadrar a final de mes, cuando ya es tarde para rastrear el origen.

Pipeline que combina OCR con una capa de NLP que entiende la estructura semántica de cada factura: dónde está el total, qué es un concepto, qué es un impuesto, qué son datos del emisor y cuáles del receptor. Generaliza sin reglas hardcodeadas por formato — escaneos torcidos, resoluciones bajas y anotaciones manuscritas incluidas. Lo más crítico es la validación: cruza datos con reglas fiscales, detecta inconsistencias y separa lo que puede procesar automáticamente de lo que necesita ojos humanos. La IA no sustituyó al contable — le quitó el trabajo mecánico y le dejó el que requiere criterio.