RasmIA es la inteligencia artificial que te permite tener la dirección financiera de una gran empresa. Nace con un objetivo claro: democratizar el acceso a una dirección financiera de alto nivel, hasta ahora reservada a grandes corporaciones, y que ninguna empresa más cierre por falta de financiación. No es una IA más o un chat más, y es que está entrenada con la experiencia real de más de 2.000 empresas españolas que han pasado por la consultora Alia optimizando su deuda durante años. Cuando RasmIA responde, responde con lo que ha funcionado de verdad, en empresas reales a las que Alia ha ayudado a que su endeudamiento no sea un problema.
En un entorno donde la banca decide con algoritmos, RasmIA permite a la PYME jugar con las mismas reglas: entender y traducir su scoring, optimizar su estructura financiera y negociar con mayor solidez. Porque el problema no es deber mucho, es deber mal.
¿Qué hace RasmIA diferente?
No es solo un chat de IA más, RasmIA está entrenada con 15 años de consultoría financiera real y diseñada exclusivamente para ayudarte con tu deuda, tu caja y tu financiación. Un agente que entiende tu compañía y tu contexto. Puedes preguntarle cualquier cosa: desde cómo mejorar tu posición frente a la banca hasta qué está pasando con tu caja o cómo estás frente a la competencia.
RasmIA integra toda la gestión de tu endeudamiento en un solo lugar: desde el análisis del pool bancario y sus vencimientos hasta el servicio de la deuda, simulaciones, scoring, NOF y productos financieros recomendados, para que tomes decisiones con una visión completa y estructurada.
RasmIA genera informes financieros claros, estructurados y accionables, integrando toda tu información para que entiendas tu situación y puedas tomar decisiones con seguridad.
RasmIA también realiza análisis financiero de tu empresa: Evolución de tu negocio, cómo afectan los costes a tu resultado y la evolución de tu caja para entender tu empresa y decidir con seguridad.
Utiliza una técnica denominada RAG (Retrieval Augmented Generation), mediante la cual su modelo de IA (Claude Sonnet) no genera respuestas basándose en información genérica de entrenamiento, sino en datos específicos que se le proporcionan en tiempo real durante el análisis. Esto permite que cada respuesta esté contextualizada con la información concreta de la empresa, reduciendo significativamente el riesgo de imprecisiones o “alucinaciones” propias de la IA generativa y garantizando un mayor nivel de fiabilidad en las recomendaciones.
