15+Años creando software
ISO 27001Seguridad de la información
EU/USClientes de la UE y EE. UU.
Ingeniero revisando resultados de un modelo de IA en un monitor grande
IA en producción
incluye evaluaciones, guardrails y monitorización
Qué construimos

Capacidades de IA en producción, de extremo a extremo

Integración de IA en sistemas existentes

Integramos capacidades de IA en tu ERP, CRM, aplicaciones internas y portales actuales, sin sustituir la infraestructura que ya usas.

Funciones LLM y copilotos de producto

Diseñamos y lanzamos funciones basadas en LLM dentro de tu producto —interfaces de chat, sugerencias en línea, preguntas y respuestas sobre documentos y copilotos específicos de tu dominio— con presupuestos de latencia y coste definidos de antemano.

Pipelines RAG y bases de conocimiento

Sistemas de generación aumentada por recuperación (RAG) que permiten a tus modelos responder con precisión a partir de datos privados: ingesta de documentos, estrategia de fragmentación, elección de embeddings y ranking de recuperación, todo gestionado por nosotros.

Agentes de IA y automatización de flujos

Agentes autónomos de varios pasos que desencadenan acciones, llaman a APIs externas y enrutan entre herramientas, construidos con trazas observables para que tu equipo pueda inspeccionar cada decisión del agente.

Evaluaciones, guardrails y monitorización

Suites de evaluación sistemática, protecciones contra alucinaciones y paneles de producción que miden precisión, tasas de rechazo y coste a lo largo del tiempo: la capa de fiabilidad que la mayoría de los proyectos de IA se saltan.

Pipelines de datos y búsqueda vectorial

Preparación de datos de extremo a extremo —limpieza, transformación, embeddings e indexación en almacenes vectoriales— para que el modelo siempre tenga contexto fresco y relevante sobre el que razonar.

Estrategia de IA y crear vs. comprar

Una evaluación honesta de dónde un modelo a medida o una capa afinada supera a una API de terceros, y dónde no. Te ayudamos a invertir el presupuesto de IA donde de verdad se acumula el valor.

Stack tecnológico

El stack de IA que usamos en producción

Trabajamos con los principales proveedores de modelos y capas de orquestación, eligiendo la combinación que cumple tus objetivos de precisión, latencia y coste, no la que mejor queda en una diapositiva.

OpenAIAnthropic ClaudeAzure OpenAILangChainPineconepgvectorPython.NET

La elección del modelo, la estrategia de embeddings y la selección del almacén vectorial son decisiones de ingeniería, no preferencias de proveedor. Hacemos benchmarks antes de comprometernos y reevaluamos a medida que cambian las capacidades de los modelos.

FAQ

Preguntas frecuentes

¿Qué puede automatizar realmente la IA en mi empresa?

Los objetivos de mayor valor suelen ser tareas repetitivas de información: revisión de documentos, extracción de datos, triaje y enrutamiento, generación de primeros borradores y preguntas y respuestas de cara al cliente sobre conocimiento privado. El techo práctico lo determinan cuánto error puedes tolerar y cuánta trazabilidad necesitas; lo mapeamos para tus flujos concretos en una sesión de discovery antes de escribir una línea de código.

¿Cómo evitáis las alucinaciones en producción?

No hay un único interruptor: requiere defensas por capas. Combinamos generación aumentada por recuperación (respuestas ancladas en fuentes citadas), esquemas de salida estructurados (que limitan lo que el modelo puede decir), umbrales de confianza (que derivan las respuestas de baja certeza a una persona) y una suite de evaluación continua que mide la precisión factual frente a un conjunto de datos de referencia que tú mantienes. La monitorización en producción detecta la deriva antes de que la noten los usuarios.

¿Deberíamos crear IA a medida o comprar una herramienta de terceros?

Compra para tareas genéricas donde un producto SaaS ya cubre el 90% de tu necesidad. Construye cuando tus datos son propios, tu flujo es poco habitual o el coste por usuario del SaaS supera al de un desarrollo a medida en 18 meses. Hacemos un análisis estructurado de crear vs. comprar al principio de cada colaboración; si la respuesta honesta es «comprar», te lo decimos antes de que nos pagues por construir.

¿Cómo gestionáis la privacidad de nuestros datos y el RGPD?

Tratamos tus datos bajo un acuerdo de encargo de tratamiento conforme al RGPD. Por defecto usamos Azure OpenAI o modelos autoalojados para que tus datos nunca entrenen un modelo público. Para dominios especialmente sensibles —salud, legal, finanzas— diseñamos la arquitectura en torno a inferencia on-premise o solo en VPC desde el principio. Las políticas de retención de datos y los controles de acceso se documentan antes de que ningún modelo vea datos de producción.

¿Cuánto cuesta una función de IA?

Una función LLM acotada —diseño de prompts, capa de recuperación, evaluaciones y monitorización— suele costar entre 20.000 y 60.000 €. Un flujo agéntico completo con varias herramientas y una capa de trazas observables va de 60.000 a 150.000+ €. Los costes recurrentes del modelo (tokens de API u hosting) dependen del volumen de uso; los estimamos durante el scoping para que no haya sorpresas tras el lanzamiento. Una llamada de discovery gratuita te da un primer rango antes de cualquier compromiso.

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