Nuestros trabajos: lo que hemos construido

Mesterséges Intelligencia Központ Kft. es una empresa de desarrollo de software de Budapest. Hemos construido un ERP con facturación y CRM, un seudonimizador de documentos jurídicos, un sincronizador de datos, un gestor de flotas de portátiles escolares y un juego 3D con comentarista de IA en vivo.

Todos los sistemas descritos aquí existen y funcionan; cuando todavía estamos poniendo uno en servicio, lo indicamos. No revelamos los nombres de nuestros clientes ni de los productos. Si necesita un sistema que no figura aquí, al final de la página enumeramos también qué más construimos.

Sistema ERP con facturación y CRM

Reto. El trabajo diario de una pyme húngara suele estar repartido en herramientas dispersas: hojas de cálculo, correo electrónico, un programa de facturación aparte y la interfaz del banco. El objetivo era un único sistema, construido en torno a los procesos propios de la empresa, que pudieran utilizar varias organizaciones sin ver los datos de las demás.

Solución. Estamos desarrollando un sistema ERP (de planificación de recursos empresariales) modular, que da servicio a varias organizaciones cliente:

• calendario, tareas y aprobaciones, y trabajos que se ejecutan en segundo plano;
• circulares por correo y un buzón integrado para las cuentas de correo existentes;
• ventas y CRM, compras, organización de formación, y recursos humanos con análisis de currículos asistido por inteligencia artificial;
• finanzas: facturas emitidas y recibidas, banco, lotes de transferencias, nóminas y libro mayor;
• informes y gráficos a partir de cualquier tabla, y un asistente de IA en un panel lateral, que también puede controlarse por voz.

La facturación emite, a través del programa de facturación, las facturas declaradas a la NAV, la administración tributaria húngara, con vista previa en PDF y anulación. La conciliación bancaria asigna cada pago a su factura según el concepto de la transferencia, el número de factura o el número de cuenta del pagador, y registra el pago en la factura; las facturas recibidas que llegan de la NAV pasan a un lote de transferencias tras su aprobación.

En el módulo CRM, los socios comerciales pueden organizarse en cadenas, las personas de contacto tienen roles de decisión, los procesos de venta avanzan en tableros kanban, los cambios de fase pueden rastrearse, las tareas pendientes llevan recordatorio, la inteligencia artificial resume la cronología del socio comercial, y el correo y el calendario se sincronizan con la ficha del socio.

Con un solo inicio de sesión se accede a todos los módulos: la autenticación central funciona con contraseña o con una cuenta de Google, Microsoft, Apple o GitHub, con verificación en dos pasos, organizaciones, invitaciones y permisos.

Resultado. El sistema funciona en producción en dos organizaciones; la facturación está en producción y el módulo CRM se está implantando. Aprovechamos esta experiencia en el desarrollo de software empresarial.

Anonimizador de documentos jurídicos

Reto. A menudo habría que compartir un contrato, un escrito procesal o una sentencia, o procesarlos con inteligencia artificial, pero ningún dato personal puede salir. Tachar los datos a mano es lento y es fácil equivocarse: un nombre aparece también declinado, como iniciales o como firma.

Solución. Una aplicación de Windows que se ejecuta íntegramente en el propio ordenador y seudonimiza documentos jurídicos húngaros (PDF y Word):

• encuentra todas las formas del nombre de los interesados: las formas declinadas, el nombre de soltera y el de casada, las iniciales, la firma en mayúsculas y el nombre que figura en una dirección de correo electrónico;
• los demás nombres, organizaciones y direcciones los busca un modelo húngaro de reconocimiento de nombres que se ejecuta localmente; en nuestra medición fue 10–13 puntos más preciso que los modelos generativos;
• ofrece cuatro tipos de sustitución, entre ellos etiquetas de rol procesal y marcadores numerados, y antes de guardar muestra una hoja de revisión;
• reescribe el archivo conservando su formato, incluidos el encabezado, las notas al pie, los comentarios y los metadatos.

Resultado. Una segunda biblioteca de software vuelve a revisar el archivo terminado y, si queda aunque sea un solo nombre original, el programa no guarda. La aplicación se puede instalar, y los datos no salen del ordenador.

Juego 3D de navegador con comentarista de IA en vivo

Reto. El sitio web de una empresa suele decir que la empresa sabe de inteligencia artificial; nosotros queríamos demostrarlo. El juego tenía que funcionar tanto en un stand de feria como en el sitio web, para visitantes profesionales que no son jugadores: sin aprendizaje, sin registro y sin botón de inicio. Y la IA tenía que reaccionar de verdad al jugador durante la partida, no sortear frases escritas de antemano.

Solución. Construimos un juego de carrera infinita en el que el jugador es el propio T-rex. WebGL dibuja la escena en tiempo real, con three.js, en el navegador; el control es un solo botón. El juego envía los momentos importantes (pérdida de una vida, récord, subida de nivel, nuevo paisaje, un abismo salvado de un salto) en un informe resumido a nuestro asistente de IA, un comentarista basado en un gran modelo de lenguaje, que a partir de él habla en vivo al jugador. El comentarista solo habla: no interviene en el estado del juego.

Resultado.

• Ante los grandes momentos, el comentario aparece en unos 1–2 segundos.
• Nuestro asistente de IA habla 14 idiomas, siempre en el idioma del jugador, y en todos los idiomas trata de usted.
• Siempre responde a la pregunta que escribe el jugador, y al final de la carrera resume la ronda con al menos dos cifras.
• El mismo juego funciona en equipos de escritorio y en teléfonos.
• El juego está en funcionamiento: cualquiera puede probarlo en nuestra página de inicio.

Aportamos este mismo conocimiento a nuestros trabajos de desarrollo de juegos y de desarrollo de chatbots y agentes de IA.

Línea de producción gráfica basada en IA para el mundo del juego

Reto. Un juego necesita muchos elementos gráficos de estilo uniforme: árboles, arbustos, rocas, paisajes, obstáculos. Cada uno debe crearse a escala real, con fondo transparente y un contorno preciso, porque la detección de colisiones del juego también se basa en él. A mano, esto es lento, y una simple generación de imágenes no da un estilo ni un tamaño uniformes.

Solución. En nuestro panel de administración construimos una línea de producción de seis pasos:

1. Pedido: una breve descripción del tema.
2. Plan: un modelo de lenguaje redacta el plan del mundo: ambiente, paleta de colores, tiempo atmosférico, los tipos de objetos y las instrucciones de dibujo.
3. Hojas de estilo: imágenes de muestra seleccionadas fijan el estilo y la escala; el modelo que dibuja las recibe como referencia.
4. Dibujo: un modelo generativo de imágenes dibuja los objetos, una hoja por tipo, varias hojas en paralelo; la máquina recorta cada hoja objeto por objeto, comprueba la transparencia y el contorno completo, escala a la altura prevista, ajusta los colores a la paleta y crea un mapa de normales para la iluminación del juego.
5. Selección: la aceptación la decide una persona.
6. Publicación: solo la imagen publicada entra en el juego.

Un planificador produce por sí solo el pedido guardado dentro de la franja horaria indicada y de un cupo de llamadas a la IA fijado de antemano; también en ese caso, la selección y la publicación son manuales.

Resultado. Los paisajes y los obstáculos del juego se crearon en esta línea de producción. El dibujo, el icono y la forma de colisión de un obstáculo proceden de los mismos datos de producción: la colisión sigue el contorno de la imagen con precisión de píxel. Sin aprobación humana, nada entra en el juego.

Medición del tamaño en puntos de función con inteligencia artificial

Reto. Una oferta de software vale lo que vale la precisión de la estimación que hay detrás. La estimación en horas depende de quién estima y del equipo, por lo que dos ofertas son difíciles de comparar, y el cliente no ve qué es exactamente lo que el desarrollador le está presupuestando.

Solución. Medimos el tamaño funcional del desarrollo en puntos de función COSMIC (ISO/IEC 19761). El método cuenta los movimientos de datos: entrada (Entry), salida (Exit), lectura (Read) y escritura (Write). Cada uno equivale a un punto de función, de modo que el tamaño es independiente de la tecnología y de quién desarrolle. Para la medición construimos nuestro propio flujo de trabajo asistido por IA:

• dividimos el desarrollo en grupos de funciones y describimos cada uno con una plantilla uniforme: objetivo, actores, datos, funciones, funciones de IA y lo que no forma parte de él;
• cada grupo de funciones lo cuentan varios modelos de lenguaje, varias veces; las ejecuciones construyen un diccionario común con los nombres de los actores y de los datos, y su dispersión muestra la incertidumbre;
• una ronda de conciliación se encarga de que cada proceso funcional cuente exactamente una vez en el proyecto, aunque aparezca en varias descripciones;
• el sistema existente se describe por separado, de modo que en el tamaño solo cuenta la parte nueva;
• la medición también señala lo que el tamaño funcional no expresa: interfaz personalizada, gráficos, funcionamiento en tiempo real, algoritmo complejo, migración de datos, requisitos no funcionales;
• las fusiones automáticas pueden corregirse o anularse a mano, y la medición terminada puede fijarse como una versión inmutable, que se convierte en la base del contrato.

Resultado. La oferta y el calendario se elaboran a partir del tamaño medido, y dos ofertas pueden compararse con la misma vara de medir. El tamaño no es una estimación a ojo, sino una lista detallada y trazable: qué proceso, con qué movimientos de datos, cuántos puntos de función aporta. Sobre el método de fijación de precios hablamos en la página Precios.

Sincronizador de datos de MS SQL a PostgreSQL en la nube

Reto. Había que llevar los datos de la base de datos MS SQL que una empresa tiene en su propio servidor a un sistema en la nube, para una nueva aplicación y para informes, sin sobrecargar el sistema de origen y sin escribir nada en él.

Solución. Un programa que se ejecuta como servicio de Windows y trabaja solo con permisos de lectura:

• elige para cada tabla la forma más económica de detectar los cambios, y encuentra las eliminaciones comparando las claves;
• reacciona a un cambio en 1–3 segundos, crea por sí mismo la estructura de la base de datos de destino y sigue sus cambios;
• las columnas sensibles pueden excluirse y el ancho de banda puede limitarse; por la noche hace una conciliación e informa del número de filas;
• se pone en marcha con un solo instalador y guarda cifradas las credenciales de acceso.

Resultado. Su funcionamiento lo verifican pruebas automatizadas y un entorno de pruebas real con MS SQL y PostgreSQL. Cuando hay que conectar varios sistemas, la automatización de procesos también es un trabajo de este tipo.

Gestor de flotas de portátiles para escuelas

Reto. Unos cien portátiles escolares con Windows en varias sedes, sin dominio ni sistema de gestión de dispositivos: la instalación de software, las actualizaciones y el mantenimiento de las cuentas se hacían equipo por equipo, a mano.

Solución. Construimos nuestro propio sistema de gestión de flotas:

• el agente que se ejecuta en los equipos solo establece conexiones salientes; el servidor central se gestiona desde una interfaz web y lleva un inventario de cada equipo;
• las órdenes llegan a los equipos por etapas, con parada de emergencia y registro;
• instala y desinstala software desde un catálogo, e indica qué equipo se ha desviado del estado prescrito;
• gestiona cuentas locales uniformes y contraseñas de administrador almacenadas, y también se actualiza a sí mismo por etapas, con reversión automática en caso de error.

Resultado. La flota funciona con este sistema. También el paso a Windows 11 lo decidimos a partir de mediciones: según los resultados de las pruebas de rendimiento ejecutadas en los equipos.

Testers de IA para aplicaciones web

Reto. Una aplicación web debe volver a probarse después de cada cambio, y las pruebas manuales son lentas y repetitivas.

Solución. Agentes de IA recorren las aplicaciones web indicadas en un navegador real, con comprobaciones automáticas y de accesibilidad como complemento. Cada error encontrado lo aprueba una persona, y solo entonces se convierte en un ticket; los agentes aprenden de las decisiones de aprobación. Las ejecuciones pueden programarse y solo vuelven a revisar las partes que han cambiado; las páginas se comprueban también en vista de teléfono.

Resultado. Funciona como herramienta interna, para probar nuestros propios desarrollos.

Prueba de selección para empleados que trabajan con IA

Para nuestros propios procesos de selección construimos una prueba en línea de media hora que mide cómo trabaja el candidato con la inteligencia artificial. Tiene cuatro partes cronometradas: búsqueda de errores en una aplicación de demostración con fallos intencionados, una conversación con un cliente interpretado por una inteligencia artificial, ejercicios de razonamiento y un experimento con un sistema de funcionamiento desconocido. La IA hace una evaluación previa de las respuestas y la decisión la toma una persona; los datos de los candidatos los tratamos conforme al RGPD, con plazo de conservación, exportación y supresión.

Desarrollos propios más pequeños

• Programa de dictado: en Windows y macOS escribe en cualquier aplicación a partir de la voz; el reconocimiento de voz se ejecuta localmente, en la tarjeta gráfica del ordenador.
• Verificación de campañas de carteles: la foto y los datos de ubicación del empleado acreditan cada cartel colocado, con una vista de conjunto en un mapa.
• Gestor de cartas coleccionables: la cámara del teléfono reconoce la carta mediante comparación de imágenes y reconocimiento de texto, y la colección y las barajas se gestionan en un solo lugar.
• Nuestro sitio web anterior: un agente de IA reorganizaba en vivo el aspecto de la página para cada visitante, y otro conversaba con él, también mediante entrada de voz.
• Este sitio web, para buscadores y asistentes de IA: en 14 idiomas, con una versión en Markdown de cada página, datos de la empresa legibles por máquina y un mapa del sitio que indica las versiones lingüísticas.

Qué más construimos

Lo siguiente no son trabajos terminados, sino sistemas que construiríamos con gusto:

• extracción de datos de documentos (facturas, contratos, albaranes) con inteligencia artificial: Integración de IA;
• un chatbot o agente de IA de atención al cliente que responde a partir de los documentos propios de la empresa: Chatbots y agentes de IA;
• una tienda online con precios personalizados y conectada al sistema ERP: Desarrollo de tiendas online;
• una aplicación para iOS y Android con backend y panel de administración: Aplicaciones móviles;
• un juego de marca y una experiencia interactiva para una feria o un sitio web: Desarrollo de juegos.