// NIJITECH · SOLUCIONES EMPRESARIALES

Soluciones de IA para empresas

Construimos sistemas de IA conformes al RGPD que funcionan en producción en vez de quedarse en la presentación. Como el mismo núcleo mueve nuestros propios dieciséis productos, hemos probado primero en nosotros la arquitectura que recomendamos.

En resumen

nijitech es una empresa tecnológica con sede en Estambul que ofrece a las organizaciones consultoría de IA conforme a la KVKK y al RGPD y desarrollo de soluciones de extremo a extremo. Trabaja en asistentes y agentes de IA, flujos de trabajo autónomos, productos web y móviles e integración de datos. En cada solución los datos se procesan en la región de la Unión Europea, las salidas quedan ligadas a su origen y las decisiones críticas pasan por aprobación humana.

Reservar una llamada de descubrimiento →Cómo trabajamos

01 — SOLUCIONES DE EXTREMO A EXTREMO

Problemas concretos, soluciones que funcionan.

No son descripciones de capacidades abstractas, sino problemas que nuestros productos ya resuelven en producción. El mismo enfoque puede adaptarse a tu problema.

Captura de reuniones y extracción de tareas

Ejemplo en funcionamiento

nijibot

Problema

Las decisiones se toman en la reunión, pero nunca queda escrito quién hace qué. Una semana después nadie se acuerda y vuelve la misma discusión.

Solución

La reunión se escucha en tiempo real, se transcribe con separación de hablantes y lo dicho se divide en tareas con responsable y fecha. Cada punto del resumen queda ligado a su origen en la transcripción, de modo que el « yo nunca dije eso » se zanja con el registro.

Decisiones de producto y automatización de precios en marketplaces

Ejemplo en funcionamiento

Problema

Primero se elige el producto equivocado y después resulta imposible seguir a mano el precio y la calidad de las fichas de cientos de productos. Cuando un competidor baja el precio, se detecta horas más tarde y la Buy Box ya está perdida.

Solución

Antes de vender, los datos de demanda, competencia y costes se combinan en una previsión de rentabilidad; ya vendiendo, las fichas se optimizan para la búsqueda y los precios se ajustan en directo frente a la competencia. Cada decisión de precio se informa junto con el movimiento del competidor que la originó: la automatización no es una caja negra.

Comunicación con el cliente en todos los canales

Ejemplo en funcionamiento

WhatsMod

Problema

El cliente escribe por WhatsApp, pregunta en el marketplace y insiste por correo. Tres agentes en tres pantallas, ninguno sabe de los otros.

Solución

Todos los canales confluyen en una única bandeja de entrada. La IA redacta la respuesta, un agente la aprueba y la envía. Escriba el cliente por donde escriba, se ve el mismo historial.

Operaciones de campo y cobros

Ejemplo en funcionamiento

Problema

En operaciones que ocurren en el mundo físico se rompen dos cosas a la vez: emparejar el vehículo correcto con la persona correcta y cobrar el dinero de forma segura. Ambas están reguladas, así que el enfoque de « saquemos algo rápido » no sobrevive.

Solución

El emparejamiento, el enrutamiento y el seguimiento en directo funcionan en un solo flujo; en el lado del pago entran los plazos, el depósito en garantía y la protección frente a contracargos. Al usuario se le muestra cómo se calculó el precio y cada operación queda en un archivo digital con validez legal: cuando llega una auditoría, el registro que pide ya está ahí.

Reparto del presupuesto publicitario

Ejemplo en funcionamiento

AdMost

Problema

El presupuesto se reparte entre varios canales, pero cuál rinde de verdad se pierde entre informes. Como el volumen de decisiones supera lo que una persona puede revisar a diario, el presupuesto deriva hacia la pantalla que se miró la última vez.

Solución

El rendimiento de cada canal se mide de forma continua y el presupuesto se desplaza de manera autónoma hacia el retorno. Puedes ver en qué datos se basó cada desplazamiento; la decisión de la automatización es reversible y en los umbrales críticos se pide aprobación humana.

Infraestructura de producto on-chain

Ejemplo en funcionamiento

Pylun

Problema

Un equipo que quiere construir un producto on-chain acaba peleándose con la infraestructura antes que con el producto: integraciones separadas para swaps, distribución de tokens, NFT y staking, cada una con su auditoría y sus comisiones.

Solución

Los swaps (DEX), la infraestructura NFT, una plataforma de lanzamiento y el staking se reúnen en una misma cadena compatible con EVM. Las herramientas de Ethereum existentes siguen funcionando, las transacciones siguen siendo verificables on-chain y las comisiones se mantienen bajas. El equipo construye su producto, no sus cañerías.

Gestión de servidores, red y acceso remoto

Ejemplo en funcionamiento

Problema

La gestión de servidores está en un panel, el soporte remoto en otra herramienta y la VPN en un tercer sitio. Cada herramienta mantiene su propia lista de usuarios y su propio registro; quién tenía acceso a qué solo se investiga después de un incidente.

Solución

Máquinas virtuales, contenedores, red, copias de seguridad y VPN se reúnen en un solo panel, mientras que el escritorio remoto, la gestión SSH y el despliegue masivo de software se manejan desde el mismo sitio. Los dispositivos se conectan con cifrado de extremo a extremo sin pasar por un servidor central. La infraestructura permanece en tu hardware: tú decides dónde viven los datos.

02 — ÁREAS DE ESPECIALIZACIÓN

Trabajamos en cuatro áreas.

Asistentes y agentes de IA

Sistemas que planifican por sí mismos sus pasos hacia un objetivo dado, invocan herramientas y cambian de rumbo según los resultados intermedios. Lo que los distingue de un modelo que responde una sola pregunta es que pueden llevar un trabajo de varios pasos de principio a fin.

Para quién: Equipos con trabajo repetitivo que aun así exige criterio
Ejemplo: Un agente de soporte que clasifica una solicitud entrante, reúne los registros pertinentes, redacta una respuesta y deja el paso crítico a la aprobación de una persona.
Cómo lo construimos: Primero se define qué herramientas puede usar un agente y cuál es el límite de autoridad de cada una. Cuando el agente invoca una herramienta, la llamada queda registrada, de modo que después puede leerse qué decisión se tomó en qué paso. Los umbrales críticos — movimiento de dinero, mensajes salientes, borrado definitivo — quedan atados a la aprobación humana.
Cuándo no hace falta: Donde los pasos se conocen de antemano, un agente sobra; allí un flujo de trabajo es más barato y más predecible. Los agentes son para trabajos cuyo orden de pasos no puede establecerse por adelantado.

Flujos de trabajo autónomos

Flujos que entran donde se acaba la automatización basada en reglas. Cuando la entrada no llega siempre con la misma forma — texto libre, un documento con otro formato, un campo que falta —, un motor de reglas se detiene. Estos no.

Para quién: Operaciones que procesan documentos, formularios y texto libre
Ejemplo: Un flujo que lee facturas que llegan de distintos proveedores en distintos formatos y las pasa al sistema contable con una forma homogénea.
Cómo lo construimos: La entrada se convierte primero en una representación común: texto libre, documentos con otro formato y campos que faltan acaban todos en la misma estructura. A partir de ahí el flujo funciona con independencia del formato. La salida pasa por una capa de verificación; donde el sistema no puede estar seguro, lo dice y pone el elemento en cola.
Cuándo no hace falta: Si la entrada es estándar y el número de reglas se mantiene manejable, un motor de reglas es la mejor opción. Un flujo autónomo empieza a tener sentido cuando tu ritmo de escritura de reglas no logra seguir la variedad de la entrada.

Productos web y móviles

El producto sobre el que realmente se apoya la capa de IA. Sin interfaz, rendimiento y accesibilidad, hasta el mejor modelo se queda sin usar.

Para quién: Equipos que construyen un producto desde cero o añaden una capa de IA a uno existente
Ejemplo: cep taxi — los paneles de pasajero, conductor y operaciones al completo, construidos como un todo junto con el motor de emparejamiento.
Cómo lo construimos: La función de IA se integra en el flujo del producto en lugar de atornillarse como una caja en la interfaz. Como una llamada al modelo introduce latencia, dónde se hace visible esa espera forma parte del diseño; la interfaz sigue siendo usable antes de que llegue el resultado.
Cuándo no hace falta: No todo producto necesita IA. Una llamada al modelo que no acelera el trabajo del usuario solo añade coste y latencia.

Datos e integración

Para que la IA funcione siquiera, los datos tienen que ser alcanzables. Recoger datos de sistemas dispersos, limpiarlos y conectarse al software empresarial existente: en la mayoría de los proyectos, ahí está el trabajo de verdad.

Para quién: Organizaciones cuyos datos están repartidos entre varios sistemas
Ejemplo: Fusionar calendario, CRM y mensajería en un único flujo para que el producto trabaje desde un solo contexto.
Cómo lo construimos: Las fuentes de datos se aceptan tal como son: nadie espera un mundo ordenado. La capa de correspondencia y transformación se mantiene de modo que un cambio en el sistema de origen se actualice en un solo sitio. Qué campo vino de dónde sigue siendo rastreable.
Cuándo no hace falta: La integración no puede producir datos que no existen en el sistema de origen. Los datos que faltan suelen ser un problema de proceso más que de arquitectura, y ahí es donde se resuelven.

03 — PRUEBAS

Lo demostramos primero en nuestros propios productos.

Lo que la mayoría de las consultoras puede enseñarte es una lista de referencias. Lo que nosotros podemos enseñarte son dieciséis productos funcionando sobre el mismo núcleo con usuarios reales. Es la única forma de ver si una arquitectura aguanta en producción.

Para todos ellos: el porfolio de productos →

04 — CÓMO TRABAJAMOS

Tres pasos, cada uno con su resultado.

Cada etapa termina con un resultado concreto. No avanzamos hasta que la etapa anterior ha producido el suyo, de modo que la pregunta « ¿qué estamos haciendo aquí exactamente? » no aparece a mitad del proyecto.

Descubrimiento

Aclaramos juntos el proceso actual, las fuentes de datos y la medida del éxito. El resultado de este paso no es una propuesta, sino un enunciado del problema que se pueda medir: « esta tarea tarda esto, el objetivo es aquello ».

Resultado Un enunciado del problema y una medida de éxito

Diseño

Se elaboran el alcance, el flujo de datos y la arquitectura. Qué decisiones son automáticas y cuáles pasan por aprobación humana se resuelve aquí, no después.

Resultado Alcance, arquitectura y puntos de aprobación

Despliegue

Empezamos con un piloto estrecho, lo medimos y luego ampliamos. Si el piloto falla no hay despliegue; eso también es un resultado, y lo decimos de antemano.

Resultado Un sistema en funcionamiento y un informe de medición

05 — SECTORES

Las áreas en las que hemos trabajado.

En cada una de las áreas siguientes tenemos un producto en producción, lo que significa que el conocimiento del sector viene de un sistema que funciona y no de la teoría.

Comercio electrónico y marketplacesAMZAIPlus, Amz Calculus
La decisión de producto antes de vender, el precio y la visibilidad mientras vendes. Como el volumen de decisiones supera el seguimiento manual, la automatización tiene que informar del razonamiento de cada una.
Comercio y comunicación con el clienteWhatsMod
Los clientes escriben desde siete canales distintos y esperan el mismo historial en todos. Lo difícil no es redactar la respuesta, sino unir los canales en una sola bandeja mientras el tono sigue en manos humanas.
Movilidad y flotascep taxi
Una operación que ocurre en el mundo físico: el emparejamiento debe hacerse en segundos, la ruta seguirse en directo y el cálculo del precio poder mostrarse al usuario.
Comercio de automoción y pagosOtoWos
Un ámbito regulado. Los plazos, el depósito en garantía y la protección frente a contracargos son requisitos legales tanto como técnicos, y cada operación tiene que quedar en un archivo con validez legal.
Marketing y publicidadAdMost
El presupuesto se reparte entre cinco plataformas y cuál rinde se pierde entre informes. El reparto autónomo funciona, pero el gasto tiene que seguir protegido por límites de seguridad.
Productividad en la empresanijibot
Una decisión tomada en una reunión se vuelve a discutir una semana después si nunca se escribió. Una grabación no basta; el resultado necesita responsable, fecha y origen.
Infraestructura TI y redesCMDesk, Kovanly, Lattix
Los demás sectores automatizan un proceso de negocio; esta es la capa sobre la que corren esos procesos. Gestión de servidores, acceso remoto y red: en los tres, lo que más importa es que quede rastreable quién accedió a qué.

06 — PLAZOS Y PRECIOS

Conocemos el alcance antes de dar un precio.

No podemos poner una cifra aquí porque no conocemos el alcance. Lo que sí podemos poner es la lógica que sigue el precio, para que no haya sorpresas al llegar a la propuesta.

El descubrimiento se factura aparte

Un precio dado sin conocer el alcance está mal, o en tu contra o en la nuestra. Por eso el descubrimiento es una etapa aparte y a precio cerrado. Al final te quedas con un enunciado del problema medible y un documento de alcance, algo que puedes usar aunque no sigas con nosotros.

El desarrollo se presupuesta cuando el alcance está claro

Como el alcance se conoce al terminar el descubrimiento, el desarrollo se presupuesta a precio cerrado. La facturación por horas es un modelo en el que el alcance queda difuso y el cliente carga con todo el riesgo; no lo usamos.

Los plazos los marcan los datos, no el modelo

En la mayoría de los proyectos el retraso no está en el modelo sino en llegar a los datos. Quién puede dar acceso a qué sistema, en qué formato están los datos y si hay que limpiarlos: eso marca el plazo. Justo por eso lo sacamos a la luz durante el descubrimiento.

07 — QUÉ NECESITAMOS DE TI

Necesitamos tres cosas.

Nosotros llevamos el proyecto, pero hay tres puntos en los que te necesitamos. Los dejamos escritos desde el principio para que nada se atasque después.

Un interlocutor que pueda decidir: Alguien que pueda dedicar una hora a la semana y tenga autoridad para decidir cuestiones de alcance. Lo que más frena los proyectos no es la dificultad técnica sino preguntas esperando una decisión.
Acceso a los datos: Acceso de lectura al sistema con el que vayamos a conectar. La aprobación de un acceso puede tardar semanas dentro de una organización, así que recomendamos iniciarla el primer día.
Una idea de cómo se medirá el éxito: No hace falta que sea una cifra exacta. « Esta tarea tarda esto, acórtala » basta como punto de partida; convertirlo en algo medible es trabajo del descubrimiento.

HABLANDO CLARO

Cuándo no somos la opción adecuada.

No aceptamos todos los encargos. En los casos siguientes te lo diremos ya en la llamada, y ninguno de los dos pierde el tiempo.

Si el objetivo es añadir la línea « usamos IA » a una presentación para inversores. No construimos demos que nunca llegan a producción.
Si el problema aún no está definido y no puede dedicarse tiempo a definirlo. El descubrimiento no es un trámite que se pueda saltar.
Si no se puede abrir el acceso a los datos dentro de la organización. Ningún sistema funciona con datos que no puede alcanzar, y es mejor decirlo al principio que descubrirlo a mitad del proyecto.
Si lo que esperas es un mecanismo de decisión totalmente autónomo sin aprobación humana. La aprobación humana en decisiones críticas es nuestra elección de arquitectura: no es negociable.

08 — SEGURIDAD DE DATOS Y CUMPLIMIENTO

Las preguntas que se hacen antes de la propuesta.

Los compradores corporativos hacen estas preguntas al principio del proceso de compra, no a mitad de camino. Las respuestas están aquí; puedes pasárselas directamente a tu equipo legal.

Dónde se procesa

Para las llamadas al modelo se prefiere la región de la Unión Europea. Cuando se requiere una transferencia, se aplican las garantías del art. 9 de la KVKK y los destinatarios se comunican a petición.

KVKK art. 9 · residencia de datos RGPD

Entrenamiento de modelos

Los datos de cliente no se usan para entrenar modelos. Un modelo entrenado con tus datos no pasa luego a servir a otro cliente.

Compromiso contractual

Trazabilidad

Cada salida queda ligada a su origen: puedes ver de qué conversación viene un resumen y de qué datos se deriva una puntuación. La auditoría y la reclamación solo son posibles con ese rastro.

Principio de IA explicable

Aprobación humana

Las decisiones críticas pasan por aprobación humana antes de salir. Cuáles entran en ese ámbito se acuerda conjuntamente en la fase de diseño.

Human-in-the-loop

Plazo de conservación

Cuánto tiempo se conservan los datos se define en el contrato. La conservación indefinida no es lo predeterminado.

Minimización de datos

Documentación

El anexo de tratamiento de datos, la política de privacidad y el aviso KVKK están publicados y abiertos a revisión.

Documentos legales

Documentos legales: aviso KVKK · política de privacidad · anexo de tratamiento de datos

PREGUNTAS FRECUENTES

Lo que preguntan antes de empezar a trabajar juntos.

¿Cuánto dura un proyecto de IA?

El descubrimiento suele durar una o dos semanas y termina con un enunciado del problema medible. La duración del piloto depende del alcance; el objetivo es que un piloto bien acotado dé un resultado medible en pocas semanas. El calendario exacto depende de si el acceso a los datos está listo: en la mayoría de los proyectos el retraso no está en el modelo sino en llegar a los datos.

¿Dónde se procesan nuestros datos?

Para el tratamiento se prefiere la región de la Unión Europea. Cuando se requiere una transferencia, se aplican garantías técnicas y organizativas del art. 9 de la KVKK y los destinatarios se comunican a petición. La lista de proveedores vigente se publica en el Anexo C del anexo de tratamiento de datos.

¿Se usan nuestros datos para entrenar modelos?

No por defecto. Hay dos excepciones: en trabajos de prueba de concepto, cuando la empresa participante ha dado su permiso por escrito; y para el desarrollo de la plataforma propia de un cliente, a petición de ese cliente. Fuera de estos casos los datos de cliente no se usan para entrenar modelos, y un modelo entrenado con los datos de un cliente no da servicio a otro.

¿Qué pasa si la IA toma una decisión equivocada?

Las decisiones críticas pasan por aprobación humana; el sistema prepara la recomendación y una persona decide. Además, cada salida queda ligada a su origen: puedes ver de qué datos salió un resultado. Una salida errónea puede impugnarse y puede exigirse su razonamiento.

¿Se integrará con nuestros sistemas actuales?

En la mayoría de los proyectos la capa de integración es el trabajo de verdad. Construimos integraciones que funcionan con calendarios, CRM, mensajería y sistemas contables. Con qué sistemas conectas — y si esas conexiones son técnicamente posibles — se decide durante el descubrimiento.

¿Compramos un producto ya hecho o desarrollo a medida?

Ambas cosas son posibles. Si uno de nuestros productos encaja directamente con tu necesidad, empezamos por ahí. Si no, construimos algo específico para ti sobre el mismo núcleo. Esa decisión es uno de los resultados de la llamada de descubrimiento.

¿Cómo fijáis el precio?

El descubrimiento y el desarrollo se facturan por separado. La razón de mantenerlos aparte es esta: un precio dado sin conocer el alcance está mal, o en tu contra o en la nuestra. Cuando el descubrimiento aclara el alcance, emitimos un presupuesto cerrado para el desarrollo.

Somos un equipo pequeño, ¿esto es para nosotros?

No lo decide el tamaño, sino tener un problema definido. Los proyectos acotados que resuelven un solo trabajo suelen ser los que dan resultados más rápido. En la llamada de descubrimiento miramos juntos si el problema puede definirse así.

¿Qué pasa cuando termina el proyecto?

El sistema sigue funcionando en tu lado. El mantenimiento y la evolución se hablan aparte; no buscamos un montaje que genere dependencia: el código y la arquitectura se construyen desde el principio para poder entregarse.

¿Por dónde empezamos?

Con una llamada de descubrimiento. No hace falta que vengas preparado; basta con contarnos qué trabajo te está desgastando. Llegamos juntos a un enunciado del problema medible.

Para preguntas generales, ver la página de FAQ · para terminología, ver el glosario

ECOSISTEMA CORPORATIVO

Software house estratégica y socio de innovación

Desde hace más de dos años construimos arquitecturas de IA y transformación digital de extremo a extremo para organizaciones líderes del sector público y privado de Türkiye. No entregamos un único producto y nos retiramos: asumimos toda la hoja de ruta tecnológica, del análisis del sistema existente al diseño arquitectónico, y del desarrollo a la integración.

ÁREA 01 · DEFENSA Y SECTOR PÚBLICO

Industria de defensa e infraestructuras públicas críticas

La columna vertebral de e-Audiencia para el Ministerio de Justicia, la infraestructura de formación digital para el Ministerio de Medio Ambiente y una transformación integral para el Ministerio de Cultura: proyectos nacionales críticos. Los proyectos estratégicos ejecutados con HAVELSAN son la prueba más sólida de nuestra capacidad de IA on-premise en red cerrada.

ÁREA 02 · TELECOM Y AVIACIÓN

Telecomunicaciones y aviación

Las enormes redes de clientes de marcas de operación global como Turkcell, Türk Telekom y Turkish Airlines se optimizan con sistemas autónomos: conversión de voz a texto, analítica de rendimiento de centros de llamadas y modelos inteligentes de entrevista y puntuación.

ÁREA 03 · INDUSTRIA Y FINANZAS

Industria pesada, finanzas y marketplaces de extremo a extremo

Arquitecturas ERP industriales, desde gigantes como ENKA hasta fábricas pyme; soluciones fintech para instituciones financieras; y plataformas de marketplace de extremo a extremo a la escala de Trendyol, de la gestión de vendedores a los sistemas de pago y la logística: construidas desde cero.

HAVELSAN
Turkcell
Türk Telekom
THY
Migros
ENKA
+ ministerios y direcciones generales de Türkiye

Nuestra plataforma HR Tech Hiri fue reconocida con el Brilliance Award internacional en Londres.

EMPEZAR

Construyamos juntos tu pipeline.

No hace falta que llegues preparado a la llamada de descubrimiento. Cuéntanos qué trabajo te está desgastando y llegaremos juntos a un enunciado del problema medible.

Reservar una llamada de descubrimiento →