La mayoría de las empresas tiene más potencial de IA del que cree - enterrado en flujos de trabajo repetitivos, herramientas desconectadas y conocimiento bloqueado en documentos. Identificamos las oportunidades de mayor valor, prototipamos rápido y construimos sistemas de producción con evaluaciones, monitorización y salvaguardas. IA práctica que se lanza, no presentaciones sobre IA.
Agentes a medida construidos sobre Claude, OpenAI o modelos open-source - con uso de herramientas, razonamiento en múltiples pasos y puntos de control con intervención humana. Implementados como APIs, bots de Slack, herramientas internas o funcionalidades de cara al cliente, según dónde esté el valor.
Sistemas de generación aumentada por recuperación que conectan tu LLM con tus datos reales - docs, bases de datos, CRMs, wikis. Construidos con estrategias adecuadas de chunking, modelos de embedding y búsqueda híbrida para que las respuestas sean precisas, no alucinadas.
Integraciones de API, pipelines de webhooks y flujos n8n/Make que eliminan los traspasos manuales. Identificamos las tareas que tu equipo realiza repetidamente sin necesidad de criterio humano, y luego las automatizamos bien, con gestión de errores y registros de auditoría.
Un sprint de descubrimiento estructurado por tus flujos de trabajo, activos de datos y herramientas actuales. Mapeamos dónde se pierde el tiempo, dónde las decisiones son rutinarias y dónde el conocimiento está en silos. Resultado: un registro de oportunidades clasificadas con puntuación de esfuerzo frente a impacto y un punto de partida recomendado.
Diseño del sistema para el caso de uso elegido - arquitectura de prompts, definiciones de herramientas, diseño del pipeline de datos y mapa de integración. Definimos métricas de éxito y modos de fallo antes de construir. Una especificación técnica ligera se revisa y aprueba antes de empezar el desarrollo.
Sprints de dos semanas. Un prototipo funcional al final de la segunda semana - algo que tu equipo puede usar y sobre lo que dar feedback. Le sigue la construcción de producción con gestión adecuada de errores, lógica de reintentos, control de límites de tasa y un conjunto de pruebas (evaluaciones) que detecta regresiones.
Despliegue en producción con un panel de monitorización que sigue la tasa de éxito de tareas, latencia, tasas de error y coste. Realizamos una sesión de capacitación del equipo para que tus personas entiendan cómo trabajar con el sistema, qué puede y qué no puede hacer, y cómo señalar casos límite.
Cuéntanos tu tarea repetida que más tiempo te consume. Te responderemos con una valoración realista de lo que la IA puede hacer al respecto.