Jev para Asignación de tareas

Filtrar 3.412 contactos con 20.472 decisiones para que Grok abra solo registros de alta señal

Clasificar dos millones de filas de RedReplier con mejor calidad y unas 5× más velocidad

Comprobar currículos según condiciones explícitas y respaldar cada veredicto con una cita

Dirigir una operación a aprobación, documentos o revisiones paralelas, manteniendo humana la decisión final

Leer 156.703 mensajes de Gmail de 14 años, crear etiquetas cuando hagan falta y organizarlos en 90 categorías

Comparar Jev con dos modelos Gemini Flash en 612 filas bancarias por precisión, tiempo y coste

Devolver cuatro decisiones tipadas por ticket y cerrar 13 casos sin texto en streaming ni reprocesar JSON

Ordenar el correo y priorizar el seguimiento para ahorrar entre dos y tres horas por semana

Leer eventos PostHog de 672 altas y responder cinco preguntas de clasificación en 32 segundos

Puntuar tarea, dificultad, privacidad y necesidad web con cuatro probabilidades antes de enrutar al modelo adecuado

Puntuar cada nota de Notion y enrutar solo las de alta confianza a tareas, decisiones o conocimiento

Clasificar 998 prospectos de Y Combinator desde su descripción y tres preguntas de crecimiento en 22,4 segundos

Leer 1.000 issues de 20 repositorios en ocho segundos para hallar arreglos existentes y PR bloqueadas

Filtrar enlaces antes del análisis para que hilos de poco valor no consuman contexto ni tokens

Puntuar 1.000 leads antiguos y reducir las llamadas del equipo a los 50 prospectos de mayor valor

Clasificar 20.000 correos en cuatro grupos en 4,6 segundos por 0,15 dólares con 99,7% declarado

Crear en 10 minutos una demo de centro de llamadas que deriva consultas a una IA o a operadores humanos

Coordinar seis microagentes para operar una empresa y reportar un aumento del flujo de caja neto de 150 a 6.888 dólares en 48 horas

Analizar cada ticket de soporte en una llamada con siete clasificaciones, puntuaciones y juicios booleanos tipados en unos 500 ms

Clasificar tickets por equipo, urgencia, gravedad y ánimo del cliente en una llamada

Automatizar fraude, señales de compra y contenido viral en tres flujos

Proponer departamentos, marcar casos inciertos y medir la precisión del enrutamiento

Vigilar 267 ofertas según precios, realizar 4.005 juicios y no enviar el 63,3%

Clasificar posts en 70–500 ms, triar correo al instante y enviar casos inciertos a Ollama local