Soluciones de IA e integración de LLM

Sí. Partimos de los objetivos del negocio y los sistemas existentes. Definimos requisitos y arquitectura con tu equipo y desarrollamos por etapas. Si el alcance ya está claro, podemos empezar directamente con la implementación.

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.

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.

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.

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.

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.