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IA con Gemini y Vertex AI

Inteligencia artificial con Gemini y Vertex AI en tu aplicación

Integramos inteligencia artificial con Gemini y Vertex AI en tu aplicación para resolver tareas concretas: clasificar consultas, extraer datos de documentos, resumir textos o responder con la información de tu empresa. Elegimos el modelo y la forma de acceso adecuados, validamos los resultados y dejamos controlados el costo y el manejo de los datos.

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Qué es Vertex AI y dónde entra Gemini

Gemini es la familia de modelos de inteligencia artificial de Google: entiende y genera texto, y también puede analizar imágenes, PDF, audio y video. Vertex AI es la plataforma de Google Cloud donde se usan esos modelos con controles de seguridad, permisos y monitoreo propios de un entorno empresarial. Nosotros conectamos esas capacidades con tu aplicación, tus datos y tus procesos.

Tareas que resolvemos con Gemini

Tarea	Ejemplo
Clasificar	Ordenar consultas entrantes por tema y urgencia, y derivarlas al área que corresponde
Extraer datos	Leer facturas, remitos o formularios escaneados y cargar sus campos en tu sistema
Resumir	Condensar conversaciones, reclamos o informes largos para tu equipo
Generar	Redactar borradores de descripciones de productos o respuestas, para revisar antes de publicar
Responder con tus datos	Un asistente que contesta en base a tus manuales, políticas o catálogo
Buscar por significado	Encontrar productos o documentos parecidos usando embeddings, que son representaciones numéricas del sentido de un texto

Cuando la tarea requiere que la IA tome decisiones y ejecute acciones en varios sistemas, la construimos como uno de nuestros agentes de IA.

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Antes de integrar: lo que definimos con vos

Qué problema se resuelve y cómo se mide. Una IA útil reemplaza un trabajo concreto, no se suma porque sí.
Qué datos se envían al modelo y cuáles no deben salir de tu sistema.
Qué modelo y qué acceso usar, según calidad, velocidad, costo y condiciones de uso de los datos.
Qué pasa cuando el modelo duda, con reglas para derivar a una persona.

Cómo lo implementamos

Prototipo con casos reales. Probamos instrucciones y modelos con ejemplos de tu negocio.
Respuestas estructuradas. Pedimos al modelo que devuelva datos con un formato fijo y los validamos antes de usarlos.
Llamadas a funciones, cuando el modelo necesita consultar tu sistema, por ejemplo el estado de un pedido.
Evaluación. Armamos un conjunto de pruebas para comparar versiones y detectar retrocesos.
Producción. Desplegamos la integración con registros, cuotas y alertas de costo.

Si además querés analizar a gran escala los datos que procesa la IA, los podemos centralizar con análisis de datos con BigQuery.

Qué recibís

La funcionalidad de IA integrada en tu aplicación o tu flujo de trabajo.
Las instrucciones y los casos de prueba documentados.
Controles de costo y de acceso en tu proyecto de Google Cloud.
Un informe con la calidad medida y los límites conocidos de la solución.

Preguntas frecuentes

¿Tenés otra duda? Escribinos por WhatsApp.

¿Qué diferencia hay entre la API de Gemini y Vertex AI?

Las dos dan acceso a los modelos Gemini. La API de Gemini, que se usa desde Google AI Studio, es la forma más directa de empezar, con una clave de API. Vertex AI es la plataforma de IA de Google Cloud y suma controles empresariales, como permisos por identidad, elección de región, registros de auditoría y herramientas para evaluar y desplegar modelos.

¿Google usa mis datos para entrenar sus modelos?

En Vertex AI, los términos de Google Cloud establecen que Google no usa los datos de sus clientes para entrenar modelos sin su permiso. Las condiciones de la API de Gemini dependen del nivel de uso y del tipo de cuenta, y conviene revisarlas. Antes de enviar información sensible, elegimos con vos la opción cuyas condiciones se ajustan a tu caso.

¿La IA puede responder con información de mi empresa?

Sí, mediante una técnica llamada RAG, o generación aumentada por recuperación. Tus documentos, preguntas frecuentes o fichas de productos se indexan, y ante cada consulta el sistema busca los fragmentos relevantes y se los entrega al modelo junto con la pregunta. Así las respuestas se basan en tu información y no solo en el conocimiento general del modelo.

¿Cómo se controla el costo de usar Gemini?

El costo depende de la cantidad de texto que entra y sale de cada consulta, medida en tokens, y del modelo elegido. Lo controlamos usando modelos más livianos para tareas simples, acotando el contexto que se envía, guardando respuestas que se repiten y configurando presupuestos y cuotas en Google Cloud para que el gasto no crezca sin aviso.

¿Qué pasa si la IA se equivoca?

Los modelos pueden equivocarse, así que diseñamos cada integración para detectar y contener errores. Pedimos respuestas con un formato estructurado que se puede validar, armamos un conjunto de casos de prueba para medir la calidad y, en decisiones sensibles, dejamos una revisión humana antes de que el resultado tenga efecto.