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 un día hábil — NDA bajo solicitud.
IA y Machine Learning
El desarrollo de inteligencia artificial y aprendizaje automático consiste en conectar modelos de lenguaje, visión, voz o predicción a un producto real, de modo que respondan a partir de sus propios datos y sigan funcionando en producción. En Prixelo, eso significa chatbots y asistentes basados en LLM que se apoyan en sus documentos, agentes de IA que usan herramientas, sistemas de recuperación (RAG) que citan sus fuentes, flujos de visión por computador y OCR, agentes de voz en tiempo real y modelos personalizados de predicción o recomendación. Encaja con empresas que tienen un problema concreto y acotado: equipos de soporte que atienden tickets repetitivos, equipos de operaciones que vuelven a teclear datos de formularios escaneados o equipos de producto que quieren personalización sin contar con un equipo interno de ML. La entrega incluye una auditoría de datos y alcance, un prototipo funcional sobre sus datos reales, la integración con sus API y sistemas internos, y un traspaso robusto con monitorización y registros. Un prototipo funcional suele estar listo en 2-4 semanas, y una versión preparada para producción en 8-12 semanas. Un chatbot o una integración RAG con alcance definido parte de 7.000 $; los agentes de IA y los sistemas personalizados de visión o voz parten de 20.000 $ o más.
Preguntas frecuentes
¿Qué incluye el desarrollo de inteligencia artificial y aprendizaje automático?
Incluye todo lo que rodea al modelo, no solo el prompt. El alcance habitual abarca la integración de LLM, la recuperación sobre sus documentos mediante búsqueda vectorial, agentes que llaman a sus herramientas y API internas, visión por computador y OCR, funciones de voz y habla, y modelos de recomendación o predicción. Cada desarrollo incluye además salvaguardas, registros y trazas de citas para que su equipo pueda comprobar de dónde sale una respuesta, así como monitorización una vez que el sistema está en marcha.
¿Qué es RAG y cuándo lo necesita una empresa?
RAG (generación aumentada por recuperación) significa que el sistema primero busca en su propio contenido, como artículos de ayuda, políticas o registros de bases de datos, y después el modelo de lenguaje responde usando solo lo que ha encontrado. Una empresa lo necesita cuando las respuestas deben reflejar información privada o que cambia con frecuencia, con la que un modelo general nunca se entrenó, y cuando los usuarios o el personal necesitan ver en qué fuente se basa cada respuesta.
¿Qué problemas encajan bien con un desarrollo de IA a medida?
Los que mejor encajan son tareas acotadas y repetitivas, con entradas claras y un resultado medible: responder preguntas de soporte recurrentes a partir de una base de conocimiento, extraer campos de formularios o documentos de identidad escaneados, clasificar o resumir solicitudes entrantes, transcribir llamadas o predecir la pérdida de clientes a partir de los datos existentes. Un objetivo amplio como «añadir IA al producto» suele funcionar mejor si primero se reduce a una de estas tareas, para poder medir la precisión antes de comprometer más presupuesto.
¿Cómo se reducen las respuestas erróneas o inventadas de un sistema de IA?
Basamos las respuestas en fuentes recuperadas, mostramos citas y limitamos el sistema a las tareas para las que se definió. Antes de escribir código, acordamos qué precisión y qué tiempo de respuesta son aceptables, y después probamos con ejemplos reales de sus datos, incluidos los casos límite incómodos. Registrar cada solicitud y cada respuesta permite rastrear los errores, de modo que los prompts y la recuperación se ajustan según el uso real y no a ciegas.
¿Qué debemos preparar antes de empezar un proyecto de IA?
Sobre todo, acceso a los datos con los que trabajará el sistema: documentos, tablas de bases de datos, imágenes de ejemplo o grabaciones de audio, junto con unos cuantos ejemplos reales de las preguntas o tareas que debe resolver. También ayuda designar a una persona que conozca bien el proceso y pueda juzgar si los resultados son correctos. Mapeamos estas fuentes durante la auditoría de alcance, así que no hace falta tener nada perfectamente organizado de antemano.
¿Qué ocurre después de poner en marcha el sistema de IA?
El traspaso incluye monitorización y registros, para que pueda ver cómo se usa el sistema y dónde tiene dificultades. El tráfico real suele sacar a la luz preguntas y entradas que las pruebas no cubrieron, así que los prompts y la recuperación se ajustan en función de ese uso. Los modelos y los proveedores también cambian con el tiempo, por lo que conviene prever nuevas pruebas periódicas cada vez que el modelo subyacente se actualice o se sustituya.