Engagements para dispatchers IA en producción y copilots operacionales en hormigón, logística, flota y field service. Coste de tokens −40–60%, IDs fabricados eliminados, varianza de latencia colapsada — el mismo modelo.
Reducciones típicas de 40–60% en coste de tokens por happy path, los mejores casos alcanzan ~60%. El mismo modelo, el mismo producto. La varianza de latencia colapsa al mismo tiempo — las trazas tail que solían disparar 10–15 segundos dejan de aparecer.
Dispatch, flota, field-service, hormigón, logística y SaaS de operaciones industriales. Cualquier producto donde el copilot IA lleva al usuario a través de un workflow operacional estructurado — pedidos, dispatches, tickets, rotas, rutas.
El LLM casi siempre está haciendo trabajo que el código alrededor debería tener — emisión de UI, ordenación de pasos, re-pregunta de datos. Cada una de esas decisiones cuesta tokens dos veces: una para instruir, otra para reintentar. Quitarlas es estructural, no prompt-engineering.
No. Necesitamos la capa de orquestación: system prompt, definiciones de tools, y una muestra representativa de trazas de producción. Read-only para la auditoría; write llega después si acordamos el change-set.
Una auditoría de dos a cuatro semanas con una lista priorizada y un proof-of-concept funcional sobre un punto. Si te gusta el resultado, hacemos la implementación. Si no, te quedas la lista.