Integración de inteligencia artificial.
Copilotos internos, RAG sobre tu data privada y agentes que automatizan operaciones repetitivas. IA aplicada a problemas reales, con foco en costo, latencia y precisión medible.
Casos donde aplicamos IA.
- 01
Copilotos internos
Asistentes con acceso a tu CRM, ERP o documentación que responden, resumen y ejecutan acciones bajo permisos auditables.
- 02
RAG sobre conocimiento privado
Búsqueda semántica sobre contratos, políticas, tickets o catálogos, con citaciones verificables.
- 03
Agentes multi-paso
Workflows que orquestan herramientas (APIs, queries, emails) con checkpoints humanos donde el riesgo lo amerita.
- 04
Clasificación y extracción
Procesamiento de documentos, emails o tickets en pipelines estructurados con evaluación automatizada.
Qué incluye el proyecto.
No entregamos demos. Entregamos sistemas evaluados con métricas, optimizados y listos para usuarios reales.
- D1
Diseño del sistema
Arquitectura con elección de modelos, embeddings, vector DB y orquestador justificada en costo y precisión.
- D2
Pipeline de evaluación
Dataset de tests, métricas objetivas (precision, recall, latencia, costo por interacción) y dashboard de seguimiento.
- D3
Guardrails y auditoría
Filtros de seguridad, logging de prompts/respuestas y mecanismos de feedback de usuario.
- D4
Integración a tu stack
Conectores a Slack, Salesforce, Notion, tu data warehouse o el sistema que use tu equipo.
- D5
Capacitación al equipo
Documentación y workshops para que tu equipo opere, prompt-tune y extienda el sistema.
Stack típico.
- OpenAI
- Anthropic
- LangChain
- LlamaIndex
- Pinecone
- pgvector
- Weaviate
- LangSmith
- Modal
- Hugging Face
Preguntas frecuentes.
¿Mis datos quedan expuestos a OpenAI o Anthropic?
No, salvo que tú lo decidas. Trabajamos con planes empresariales que garantizan no-training y zero-retention, o desplegamos modelos open-source en tu propia infraestructura cuando la regulación lo exige.
¿Cuánto cuesta operar esto al mes?
Depende del volumen y del caso, pero diseñamos cada sistema para minimizar tokens (caching agresivo, routing entre modelos por tarea, batching). Para muchos copilotos internos el costo mensual queda por debajo del de una sola hora de tu equipo.
¿Cómo miden si el sistema realmente sirve?
Definimos contigo métricas de negocio antes de empezar (tiempo ahorrado, tickets resueltos, conversiones) y construimos el pipeline de evaluación para medirlas continuamente, no solo en el lanzamiento.
¿Qué pasa cuando salen modelos nuevos?
El sistema queda diseñado para ser model-agnostic donde sea posible. Cambiar de Claude 4.6 a 4.7 o probar un modelo open-source es una decisión de configuración, no una reescritura.
Identifiquemos dónde la IA te puede ahorrar tiempo real.
Una sesión de 45 minutos suele alcanzar para encontrar 2 o 3 casos de uso con ROI claro en tu operación.
Agendar llamada