Trabajamos para que la IA sea útil,
no solo llamativa
Guadua Once nació en Armenia con una idea simple: la inteligencia artificial solo tiene valor cuando el equipo que la usa la entiende y puede mantenerla.
Volver al inicioUn proyecto nacido en el Eje Cafetero
Guadua Once abrió en Armenia, Quindío, en 2022. El nombre viene de la guadua, el bambú nativo del Eje Cafetero: una planta que crece rápido, aguanta carga y no requiere de grandes insumos para establecerse. Quisimos que el nombre dijera algo sobre cómo nos acercamos al trabajo.
Quienes fundamos la empresa veníamos de proyectos de traducción y documentación técnica en los que empezamos a usar herramientas de procesamiento de lenguaje natural antes de que el término "IA generativa" fuera de uso común. Aprendimos pronto que la parte difícil no era el modelo: era integrar el modelo en el flujo de trabajo de personas que tenían otras cosas que hacer.
Desde entonces hemos organizado el trabajo en tres líneas: flujos de traducción, formación para equipos de contenido y sistemas de búsqueda interna. Cada una tiene un alcance definido y termina con entregables concretos en manos del cliente.
Misión
Ayudar a empresas colombianas a incorporar herramientas de inteligencia artificial en sus flujos de trabajo de manera que el equipo interno pueda operarlas y mantenerlas sin depender de un proveedor externo de forma indefinida.
Valores que guían el trabajo
-
Alcance escrito antes de empezar. No comenzamos un proyecto sin que el cliente sepa qué recibirá, cuándo y a qué precio.
-
Transferencia real de conocimiento. Cada entregable incluye documentación y formación para que el equipo del cliente mantenga lo que construimos.
-
Honestidad sobre las limitaciones. Si un caso no es adecuado para los servicios que ofrecemos, lo decimos antes de firmar.
-
Revisión humana en cada flujo. Ningún sistema que entregamos publica o responde sin aprobación de una persona del equipo cliente.
Laura Castillo
Directora de proyectos
Doce años en traducción técnica y localización. Diseña el alcance de cada proyecto y coordina la relación con el equipo del cliente durante la ejecución.
Andrés Molina
Ingeniería de sistemas de lenguaje
Especialista en selección y ajuste de modelos de lenguaje para casos de uso empresarial. Responsable de la arquitectura técnica de los flujos de traducción y los sistemas de búsqueda.
Sofía Restrepo
Formación y comunicación
Diseña y dicta el curso práctico para equipos de contenido. Fue editora en medios digitales durante siete años antes de dedicarse a formación editorial con herramientas de IA.
Documentación de alcance
Cada proyecto inicia con un documento de alcance firmado que describe entregables, plazos y condiciones. Es la referencia para cualquier pregunta durante la ejecución.
Manejo de datos del cliente
Los contenidos y glosarios del cliente no se comparten con terceros ni se usan para entrenar modelos. Al cierre del proyecto se entregan en formato abierto y se eliminan de nuestros sistemas.
Revisión humana obligatoria
Ningún flujo que construimos publica contenido ni responde consultas sin aprobación explícita de una persona. La IA agiliza; la decisión final la toma el equipo del cliente.
Informe de calidad al cierre
Cada proyecto cierra con métricas: comparación de borrador y texto final en el pipeline de traducción, conjunto de preguntas de evaluación en la base de conocimiento.
Documentación de mantenimiento
Los sistemas que entregamos vienen con documentación para los editores o administradores del cliente que los mantienen. No queremos que nos llamen para resolver algo que el equipo podría resolver solo.
Comunicación directa durante el proyecto
Trabajamos con un canal de comunicación directo con la persona responsable del proyecto en el cliente. Sin intermediarios, sin tickets que tardan días en responderse.
Inteligencia artificial como herramienta de trabajo, no como sustituto del criterio
En Guadua Once partimos de una observación práctica: los equipos editoriales y de documentación que han incorporado IA de manera sostenida no son los que adoptaron la herramienta más de moda, sino los que encontraron un método de trabajo específico para su tipo de contenido y su voz editorial.
El flujo de traducción que construimos, por ejemplo, no reemplaza al traductor ni al revisor. Lo que hace es eliminar la parte del trabajo que no requiere criterio: la primera pasada sobre cadenas repetitivas, la verificación de que el glosario se aplicó correctamente, el registro de quién aprobó qué y cuándo.
La base de conocimiento con búsqueda semántica parte de la misma lógica: los artículos que ya existen en la empresa tienen valor, pero son difíciles de encontrar con una búsqueda de palabras clave convencional. Lo que construimos es una capa de acceso que permite formular preguntas en lenguaje natural y recibir la sección del artículo que responde, con la cita al documento fuente.
Y el curso de dos días para equipos de contenido está diseñado para que cada participante salga con un método propio para su tipo de trabajo, no con una lista de herramientas que probar. La práctica se hace sobre el backlog real del equipo durante la sesión.
¿Quiere saber si podemos ayudarle?
Cuéntenos brevemente qué necesita. Respondemos dentro de un día hábil con una opinión honesta sobre si encaja con lo que hacemos.
Escribirnos