Datos e IAque llegan a producción.
De la organización y gobernanza del dato a la arquitectura, los modelos y la automatización inteligente. Construimos soluciones que entran en la operación y mueven indicadores reales del negocio.
De la organización y gobernanza del dato a la arquitectura, los modelos y la automatización inteligente. Construimos soluciones que entran en la operación y mueven indicadores reales del negocio.
Quien no puede equivocarse ya confía en Garre
150+ proyectos entregados en telecomunicaciones, servicios financieros, agroindustria, retail, industria, salud y sector público — en Brasil y en el exterior.
Integramos fuentes dispersas, estructuramos y gobernamos la información, construimos plataformas escalables y aplicamos IA sobre una base fiable. La IA empieza antes del modelo: empieza en la calidad y la estructura del dato.
Datos organizados, IA aplicada y resultado medido en la operación real. Sectores distintos, la misma disciplina.
Agroindustria · núcleo de la operación
−40% en el tiempo de respuesta
Datos de contexto y de operación alimentan una plataforma multiagente con LLM híbridos, en línea y sin conexión. Ingenieros agrónomos repartidos por Brasil pasaron a contar con soporte contextual incluso con conectividad irregular.
Base técnica: Integración de datos · LLM híbridos · Multiagente · Operación sin conexión
Telecomunicaciones · jurídico
−85% en el tiempo de análisis
Documentos que antes eran archivos sueltos pasaron a formar una base estructurada y consultable. OCR, NLP y LLM extraen, clasifican y anticipan vencimientos y riesgo contractual.
Base técnica: OCR · NLP · LLM · Snowflake · Databricks · Indexación semántica
Telecomunicaciones · personas
24/7 en operación
Los relatos por voz se convierten en información estructurada, se clasifican semánticamente y se derivan según las reglas de tratamiento y confidencialidad.
Base técnica: Voz · NLP · Clasificación semántica · Workflow · Escalado confidencial
Servicios financieros · medios de pago
−72% en el tiempo de conciliación
Los datos y la IA automatizaron la captura, el enrutamiento, la conciliación y el tratamiento de excepciones en los flujos de pago. El equipo dejó de trabajar sobre el volumen y pasó a trabajar por excepción, con más control y más capacidad operativa.
Base técnica: Conciliación automática · Workflow de excepciones · Integración transaccional · Supervisión por excepción
Un buen modelo es solo una parte de la solución. Para operar de verdad, la IA necesita criterios de calidad, pruebas, observabilidad, guardrails, trazabilidad y un proceso claro para las excepciones.
Antes de llevar la IA a producción definimos qué es una buena respuesta, qué cuenta como error y cómo se probará cada caso. Sin criterios escritos y sin conjunto de pruebas, la validación se vuelve impresión.
Los datos cambian, el contexto cambia y el comportamiento de los modelos cambia con ellos. Por eso la monitorización no es un añadido: forma parte de la arquitectura desde el diseño.
No toda respuesta debe llegar automáticamente al usuario o al proceso. Las reglas de aprobación, bloqueo y escalado forman parte de la solución, no son un ajuste posterior.
El go-live no cierra la evaluación. Es cuando el sistema empieza a encontrarse con el dato real, las excepciones reales y el impacto real en la operación.
Un proyecto de IA no empieza por la interfaz. Empieza por cómo se va a evaluar, contener y observar la decisión — y por quién responde cuando falla.
No empezamos por el agente. Empezamos por el proceso, los datos, las reglas y los sistemas que necesita entender. Sobre esa base construimos agentes capaces de ejecutar con contexto, control y trazabilidad.
Triaje, respuesta y derivación con todo el historial del cliente. Reduce la cola sin convertir la atención en un laberinto de menús.
Cualificación de leads, preparación de propuestas y seguimiento automático. El comercial llega a la reunión con el trabajo previo hecho.
Lectura de contratos, verificación de políticas y alerta de desviaciones — con traza de auditoría de cada decisión que toma el agente.
Extracción de entidades, indexación semántica y alertas predictivas de vencimiento, renovación y riesgo contractual.
Verificación documental, conciliación y registro. El trabajo repetitivo que hoy consume a gente cualificada.
Soporte a equipos en campo con decisión en tiempo real, incluso sin conectividad — con modelos híbridos en línea y sin conexión.
¿No encuentra aquí su proceso? Cuéntenos qué le está bloqueando. Si no es un caso para un agente, se lo diremos en la primera conversación — hablar con un especialista.
Un proyecto de IA puede funcionar técnicamente y aun así encallar en el comité, cuando aparecen las preguntas sobre dónde se ejecuta el dato, quién lo aprobó y cómo se audita. Aquí eso entra en la semana uno.
Nube, entorno híbrido u on-premise, según el requisito técnico y regulatorio. La arquitectura se diseña para respetar el perímetro y las políticas de su empresa.
Trazas auditables de decisiones, ejecuciones y cambios relevantes. Controles de acceso y mecanismos de aprobación incorporados a la arquitectura según el contexto regulatorio del cliente.
Cada agente con su propio alcance de acceso. Ningún cambio de comportamiento entra en producción sin aprobación registrada.
Las arquitecturas multinube y multimodelo reducen el lock-in innecesario. Cambiar de modelo, de nube o de proveedor debe ser una decisión de negocio, no un proyecto de seis meses.
Estándares y controles que aplicamos en los proyectos, según la exigencia de cada cliente y sector.
Hay consultoras que diseñan la estrategia y se van. Hay proveedores que ejecutan sin entender el negocio. Garre hace las dos cosas — del diagnóstico de sus datos a la solución funcionando en producción, con gobernanza y seguridad en cada etapa.
Todo proyecto empieza por el problema de negocio, nunca por la herramienta de moda. Si la respuesta correcta no es la IA, se lo decimos antes de que gaste.
Trabajamos con modelos propietarios y abiertos, en distintas nubes y arquitecturas. La elección se hace por idoneidad técnica, seguridad, coste y contexto de negocio — no por compromiso con un proveedor. Tampoco con nosotros.
MVP en pocas semanas, porque no partimos de cero: usamos la maquinaria de entrega que hemos construido a lo largo de 150+ proyectos. Nada de doce meses hasta el primer resultado.
Telecomunicaciones, agroindustria, salud, servicios financieros, sector público, retail e industria. Lo que aprendemos en uno acorta el camino en el siguiente.
Más de 200 especialistas certificados, acostumbrados a entornos regulados, sistemas heredados complejos y exigencias de auditoría.
Seguridad, protección de datos y trazabilidad entran en la semana uno, como requisito. No como parche la víspera del go-live, cuando ya es tarde.
Liderazgo técnico cerca de la entrega
Los proyectos estratégicos cuentan con el seguimiento de profesionales sénior en arquitectura, datos, IA y gobernanza — desde la definición del problema hasta el diseño y la entrada en producción.
Squads especializados que entran en entornos complejos para construir, integrar y llevar soluciones a producción — sin meses formando un equipo desde cero. Usted no contrata horas: contrata capacidad de ejecución.
Competencias
Modalidades de contratación — refuerzo puntual, alcance cerrado o squad dedicado — definidas después del problema, no antes.
Lo que sostiene la entrega: trayectoria, principios y el ecosistema tecnológico sobre el que operamos.
Convertir los datos en capacidad operativa mediante ingeniería, inteligencia artificial y gobernanza, con excelencia técnica y relaciones duraderas.
Ser referencia en soluciones enterprise de Datos e IA que llegan a producción.
Pasión, innovación, transparencia, gratitud, flexibilidad, calidad y respeto.
Partners tecnológicos
Fundada por profesionales con más de 30 años de carrera en tecnología. Entregamos en producción desde antes de que existiera ChatGPT — aquí la solución funciona en el entorno real del cliente, no muere en una diapositiva.
1.er puesto, entre equipos de todo el mundo.
Más de 200 especialistas atendiendo clientes en Brasil y en el exterior.
Experiencia contrastada en los sectores
En una conversación evaluamos madurez, cuellos de botella, datos disponibles y las oportunidades con potencial real de impacto en la operación.
