Casos de uso y viabilidad
Priorizamos impacto, datos disponibles y riesgo. Definimos métricas de éxito, límites human-in-the-loop y criterios de no-go tempranos.
Sistemas de IA
Sistemas inteligentes que generan resultados.
Llevamos IA del laboratorio a producción: flujos con LLMs, visión y ML embebidos en productos y operaciones, con métricas de calidad y controles desde el día uno.
Construimos sistemas de IA que razonan, aprenden y actúan — desde agentes potenciados por LLMs hasta visión por computadora y pipelines de ML integrados en flujos reales de negocio.
- Evaluación continua de modelos y prompts
- Guardrails, PII y trazabilidad de decisiones
- Integración con datos, APIs y workflows existentes
PARA QUIÉN
¿Es para tu equipo?
Producto y operaciones que quieren IA integrada, no un chatbot aislado
Empresas con datos propios que necesitan RAG o fine-tuning responsable
Equipos técnicos que ya probaron PoCs y buscan pasar a producción
QUÉ ENTREGAMOS
Resultados que obtienes
- 01
Automatizar decisiones y soporte con agentes confiables y medibles
- 02
Extraer valor de documentos e imágenes con RAG y visión por computadora
- 03
Reducir tiempo operativo en tareas repetitivas de alto volumen
- 04
Escalar casos de uso de IA sin perder control de costos ni calidad
PROCESO
Cómo lo entregamos
Diseño del sistema de IA
Arquitectura de retrieval, herramientas, memoria y fallback. Selección de modelos según latencia, costo y precisión requerida.
Implementación y evaluación
Construimos pipelines, APIs y UI. Corremos evals offline y online, red teaming básico y pruebas con datos representativos.
Despliegue y mejora continua
Observabilidad de prompts, drift y costos. Ciclos de retraining, actualización de índices y revisión de políticas de uso.
ESTÁNDARES
Ingeniería con criterio
- Datasets y prompts versionados con trazabilidad
- Evaluación automática antes de cada release de modelo
- Límites de tokens, rate limits y circuit breakers
- Documentación de limitaciones y escalamiento humano
Stack habitual
OpenAILangChainPythonFastAPIPinecone
FAQ
Preguntas sobre este servicio
¿Qué significa IA en producción para ustedes?
Sistemas con SLAs, monitoreo, rollback, seguridad y costos controlados. Un PoC valida la hipótesis; producción exige evaluación, alertas y proceso de mejora continua.
¿Trabajan con OpenAI, Anthropic u modelos open source?
Sí. Elegimos proveedor según privacidad, latencia y costo. Podemos combinar modelos comerciales con open source en VPC para datos sensibles.
¿Necesitamos un data lake para empezar?
No siempre. Muchos casos arrancan con documentos, APIs y warehouses existentes. Diseñamos ingestion incremental sin bloquear el primer release útil.
¿Cómo miden la calidad de un agente o RAG?
Definimos golden sets, métricas de precisión/recall, juicio humano muestreado y métricas de negocio. Automatizamos regresiones en CI antes de desplegar.
¿Quién mantiene el sistema después del go-live?
Podemos operarlo con ustedes o transferir runbooks. Incluimos playbooks para actualizar modelos, refrescar índices y responder a incidentes de calidad.
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Ingeniería de software modernapara empresas listas para escalar.
Diseñamos sistemas de software escalables, infraestructura cloud y plataformas digitales inteligentes preparadas para crecer a largo plazo.
Desde plataformas enterprise hasta sistemas operativos potenciados con IA.
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