IA y Machine Learning
IA personalizada integrada en productos reales: chatbots, agentes, RAG, visión por computadora y voz que se lanzan a producción, no solo se muestran en una demo.
La mayoría de los "proyectos de IA" mueren en la etapa de demo: un prompt vistoso en un entorno de pruebas que nunca llega a tocar datos de producción, autenticación o usuarios reales. Los nuestros no. Construimos la infraestructura alrededor del modelo: pipelines de recuperación que extraen información de tus documentos y bases de datos reales (pgvector, LlamaIndex), orquestación de agentes que invocan tus herramientas y APIs internas (LangGraph), y los mecanismos de control, registro y trazabilidad de citas que hacen que la salida de un LLM sea algo en lo que tu equipo puede confiar y lanzar a producción. Ya sea un asistente de soporte basado en tu base de conocimiento, un pipeline de extracción de documentos o un agente de voz en tiempo real, el trabajo sigue la misma disciplina: conectar un modelo a un sistema que tiene que funcionar el martes y seguir funcionando dentro de seis meses.
Esto es para empresas con un problema específico y acotado, no para "añadir IA a la hoja de ruta". Equipos de soporte desbordados por tickets repetitivos. Equipos de operaciones que reintroducen manualmente datos de formularios escaneados o identificaciones. Equipos de producto que quieren personalización o predicción de abandono de clientes, pero no cuentan con un equipo de ML para construirlo. Trabajamos con OpenAI y Anthropic Claude para tareas de lenguaje, PyTorch para modelos personalizados de visión y predicción, y ElevenLabs junto con OpenAI Realtime para voz, eligiendo el stack según lo que el problema necesita, no según lo que esté de moda.
Aquí la credibilidad viene de la disciplina en el alcance, no del tamaño. Empezamos con una porción acotada y funcional sobre tus propios datos —no una demo genérica de chatbot— porque es la única forma de saber si la precisión de recuperación, la latencia y los casos límite se sostendrán antes de comprometer el presupuesto para la construcción completa.
Nuestro proceso
Auditoría de Datos y Alcance
Mapeamos tus documentos, bases de datos o fuentes de imagen/audio frente al caso de uso —chatbot, agente, visión o voz— y definimos cómo deben verse la precisión y la latencia antes de escribir código.
Prototipo Fundamentado
Construimos una porción funcional sobre tus datos reales: un pipeline RAG en pgvector y LlamaIndex, o una primera versión de modelo de visión/voz, para comprobar la calidad de la recuperación desde el principio, en lugar de darla por sentada.
Construcción de Agentes e Integración
La lógica de invocación de herramientas se implementa con LangGraph, conectada a tus APIs y sistemas internos, con citas de fuentes, mecanismos de control y registro, para que las respuestas sean trazables y no una caja negra.
Robustecimiento y Entrega
Sometemos a prueba de carga los casos límite, ajustamos los prompts y la recuperación con base en el uso real, y entregamos un sistema robusto para producción con monitoreo, no una demo que se rompe con tráfico real.
Lo que ofrecemos
Chatbots y Asistentes
Asistentes de soporte y ventas basados en LLM, fundamentados en tu documentación, disponibles en web, WhatsApp o Slack
Agentes de IA y Sistemas RAG
Agentes que usan herramientas y sistemas de recuperación que responden a partir de tus datos privados, con citas de fuentes
Visión por Computadora y OCR
Detección de objetos, extracción de datos de documentos e identificaciones, y pipelines de inspección de calidad
IA de Voz y Habla
Agentes de voz en tiempo real, transcripción y traducción en vivo con OpenAI Realtime y ElevenLabs
ML y Recomendación
Modelos personalizados de predicción, retención de clientes (churn), detección de fraude, pronósticos y personalización
Tecnologías que usamos
Preguntas frecuentes
Dinos qué
construir.
Tráenos la que todos dijeron que era demasiado difícil. Respuesta gratuita y sin compromiso en menos de 24 horas — NDA bajo solicitud.