Hace unos años, escribía código todos los días. Era desarrollador full-time, explorando frameworks, construyendo backend sólidos y haciendo integraciones complicadas. Hoy, aunque ya no estoy en el teclado 24/7, me mantengo cerca de la tecnología desde otro ángulo: el del experimentador, el que busca cómo aplicar lo nuevo de forma útil y elegante.
En Intellekt, el espíritu experimental no solo forma parte de nuestra cultura, sino que impulsa nuestra evolución constante. Uno de los ámbitos que más exploramos es la inteligencia artificial, especialmente con herramientas de Microsoft como Azure Cognitive Services, Azure AI Studio y ML.NET, integradas con nuestro stack base en C# y .NET.
Hace unos años, mi día a día giraba en torno al código. Como desarrollador full-time, exploraba frameworks, construía backends robustos y realizaba integraciones complejas. Hoy, aunque ya no paso mis jornadas frente al teclado, sigo profundamente conectado con la tecnología, pero desde otra perspectiva: la de un experimentador que busca formas innovadoras y elegantes de aplicar lo nuevo.
En Intellekt, esa mentalidad experimental se ha convertido en parte de nuestra cultura. Y uno de los campos que más estamos explorando es el de la inteligencia artificial, particularmente con herramientas de Microsoft como Azure Cognitive Services, Azure AI Studio y ML.NET, combinadas con nuestro stack base en C# y .NET.
Caso real: parser inteligente de facturas para una empresa aduanera
Uno de nuestros proyectos actuales consiste en desarrollar un sistema que clasifica automáticamente el texto de facturas de importación/exportación para una empresa aduanera.
El reto: muchos documentos no están estructurados y varían según el país de origen.
Solución: estamos utilizando Azure Text Analytics para identificar entidades relevantes, categorías de gasto y detectar patrones inconsistentes. Lo conectamos directamente a nuestro backend en .NET.
Código de ejemplo en C#
Aquí un fragmento simple que muestra cómo integramos el análisis de texto con Azure usando C#:
using Azure;
using Azure.AI.TextAnalytics;
var client = new TextAnalyticsClient(
new Uri("https://<your-resource-name>.cognitiveservices.azure.com/"),
new AzureKeyCredential("<your-key>")
);
string facturaTexto = "Servicio de logística internacional, $4,800 MXN, Aduana Lázaro Cárdenas.";
DocumentClassificationResult result = client.ClassifyDocument(
facturaTexto,
"<project-name>", // nombre de tu modelo personalizado si aplica
"<deployment-name>"
);
foreach (var category in result.Categories)
{
Console.WriteLine($"Categoría: {category.Category}, Score: {category.ConfidenceScore}");
}
Este tipo de lógica nos ha permitido automatizar más del 70% del flujo de clasificación, lo cual representa un ahorro importante de tiempo para el equipo de validación.
Por qué Microsoft?
Podríamos usar OpenAI directamente, o Google Cloud, pero Microsoft ofrece algo que nos gusta mucho:
- Integración nativa con el stack .NET
- Control granular sobre seguridad y compliance (clave para clientes corporativos)
- Modelos preentrenados + opción de crear modelos personalizados sin reinventar la rueda
Lo que viene
En Intellekt no vemos la IA como un reemplazo, sino como una herramienta de expansión cognitiva.
Seguimos probando, adaptando y compartiendo, porque creemos que el conocimiento solo sirve cuando se pone al servicio de otros.
Si tu empresa necesita aplicar inteligencia artificial de manera concreta, práctica y segura, hablemos.