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IA aplicada para operaciones reales

Automatización, agentes IA y RAG para equipos que necesitan más capacidad y menos trabajo manual

Diseño e implanto sistemas de IA que convierten procesos frágiles en operaciones trazables, medibles y mantenibles.

Soluciones reales desplegadas en producción

IA aplicada a vigilancia normativa, búsqueda documental, SharePoint y datos operativos.

4casos principales
RAGcon validación
GraphSharePoint automatizado
VPSinfraestructura propia

Portfolio case-study first

Problema, solución y prueba antes que stack.

Cada caso resume el proceso operativo que se quería mejorar, cómo se diseñó el sistema y qué evidencias públicas se pueden enseñar sin exponer detalles sensibles.

Automatización de vigilancia normativa con IA y documentos regulatorios

Vigilancia regulatoria + IA

Monitor normativo con alertas trazables

Problema: fuentes oficiales dispersas, ruido documental y riesgo de reaccionar tarde.

Solución: monitor con scraping controlado, análisis semántico, anti-duplicados y alertas email.

UE/ESfuentes oficiales
Config.frecuencia periódica
Filtroanti-falsos positivos
Paneladmin + email
Alertas regulatorias N8N Playwright Python/Flask
Ver caso
Buscador RAG documental con libro y cerebro digital

RAG + búsqueda semántica

Buscador RAG documental validado

Problema: documentación crítica repartida en PDFs, páginas y repositorios.

Solución: RAG con indexación, embeddings, Qdrant, Flowise y validación anti-alucinación.

3.558+chunks indexados
351PDFs procesados
~94%precisión validada
0alucinaciones detectadas
RAG validado Qdrant Flowise OpenAI
Ver caso
Carpeta digital con automatización documental en SharePoint

Automatización documental

Clasificación documental con IA en SharePoint

Problema: nombres inconsistentes, duplicados y pérdida de tiempo en carpetas compartidas.

Solución: poller, Microsoft Graph, clasificación IA, renombrado y notificación con deshacer.

2 mindetección periódica
Undoopción de deshacer
Graphintegración Microsoft
Gov.nomenclatura corporativa
Automatización SharePoint Microsoft Graph N8N GPT-4o mini
Ver caso
Infraestructura self-hosted para base operativa con NocoDB

Digitalización + datos

Base operativa colaborativa sobre infraestructura propia

Problema: datos críticos fragmentados en hojas y procesos poco integrados.

Solución: NocoDB self-hosted, modelo relacional, acceso web, permisos y API REST.

SOCIOStabla central
1:Nrelaciones estructuradas
APIREST + interfaz web
Selfinfraestructura propia
Infraestructura self-hosted NocoDB Docker Nginx
Ver caso

Cómo trabajo

De proceso manual a sistema desplegado.

01

Diagnóstico

Mapeo del proceso, fuentes, riesgos, usuarios y criterios de éxito.

02

Prototipo

Prueba funcional con datos reales, métricas y límites claros antes de escalar.

03

Despliegue

Automatización, paneles, alertas, permisos y documentación operativa.

04

Mantenimiento

Trazabilidad, revisión de fallos, ajustes de prompts, datos y cambios de negocio.

Infraestructura

Sistemas de IA con control operativo.

Despliegues sobre VPS Linux, Docker, Nginx Reverse Proxy y SSL, pensados para ejecutar automatizaciones, agentes, bases vectoriales, bases operativas y APIs sin depender por completo de plataformas cerradas.

Self-hosting
VPS propio, Docker Compose y servicios desacoplados.
Seguridad
SSL, proxy inverso, permisos y exposición controlada.
Automatización
N8N, Python, systemd, cron y flujos monitorizados.
Datos
Qdrant, NocoDB, APIs REST y bases preparadas para integración.

Credenciales reducidas

Base industrial, datos y transformación digital.

Perfil híbrido de ingeniería, analítica de negocio e IA aplicada, con experiencia en procesos industriales, datos para negocio, automatización documental y desarrollo web corporativo.

Procesosingeniería industrial
DatosSAS SQL, Python, BI
IARAG, agentes, workflows

Siguiente paso

Pide un diagnóstico de automatización IA.

En una primera conversación se identifica el proceso, el coste operativo, las fuentes de datos y el tipo de solución que tendría sentido construir.