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Trabajo real

Sistemas de IA que ya están en producción

No enseñamos demos. Estos son proyectos reales construidos por TenBeltz, operando con tráfico, usuarios y costes reales.

Cliente · IrontecTelecomunicaciones · Contact center

Análisis de llamadas con IA para contact centers

Irontec, consultora tecnológica de referencia en telecomunicaciones y open source, contrató a TenBeltz para diseñar y desarrollar una plataforma enterprise de análisis de llamadas.

Qué construimos

Transcripción con múltiples motores de voz (Deepgram, Whisper), análisis de conversaciones con LLMs —calidad de atención, extracción de datos, métricas—, RAG sobre las llamadas, procesamiento asíncrono con workers y despliegue en Kubernetes. Selección de modelos y despliegue on-premise según requisitos de privacidad.

TenBeltz opera como partner de ingeniería de IA de Irontec desde 2025.

Cliente · QamareroHostelería · SaaS

Agentes de voz que gestionan reservas reales

Qamarero, SaaS de gestión para hostelería, quería llevar IA a su producto sin romper la operación diaria de sus restaurantes.

Qué construimos

Un sistema de agentes telefónicos que atiende llamadas y gestiona reservas de principio a fin, integrado con el CRM y la gestión de mesas y horarios del propio SaaS. Varios meses de trabajo conjunto hasta dejarlo operando en producción.

IA conversacional de voz conectada a la operación real, no un chatbot aislado.

Sector legalLegal · Informes periciales · cliente bajo NDA

Sistema multiagente para informes periciales

Un informe pericial es un documento legal: un error de fecha o una secuela mal asignada tienen consecuencias reales. Aquí la precisión manda.

Qué construimos

Agentes especializados por sección del informe, extracción a datos estructurados validados y doble capa anti-alucinación: reglas deterministas (fechas, incongruencias frente al baremo médico) y evaluación automática contra informes reales, sección a sección. Multiproveedor, enrutado por tarea.

Resultado

−42%

de coste por informe sin perder precisión.

No bajas el coste eligiendo el modelo barato. Lo bajas cuando tu sistema de evaluación demuestra que el barato no rompe nada: en este sistema eso supuso un −42% de coste por informe sin perder precisión.

Gestión documentalProcesamiento documental · cliente bajo NDA

Clasificación automática de miles de documentos

Clasificar documentos en 15 categorías y 77 subcategorías. La pregunta no era qué LLM usar, sino si hacía falta uno.

Qué construimos

Comparación medida de tres enfoques sobre datos reales: semántico con embeddings, 100% LLM e híbrido. El híbrido alcanza un 95,5% de acierto top-5 con un 17% menos de llamadas al LLM.

Mide antes de asumir que necesitas un LLM.

Capacidades

Qué tipo de sistemas construimos

01

Agentes de voz conectados a la operación real

02

RAG y clasificación documental a escala

03

Sistemas multiagente con evaluación automática de calidad

04

IA on-premise en entornos regulados (ENS, EU AI Act)

Si el proyecto importa, conviene definirlo bien desde el principio

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