Desarrollo de AI e integración de LLM.
Integramos inteligencia artificial allí donde cambia la economía de un producto: asistentes que responden a partir de sus propios datos, agentes que completan flujos de varios pasos, modelos que puntúan riesgo o detectan fraude, y automatización que quita pasos manuales de las operaciones. Trabajamos tanto con API comerciales de LLM como con modelos de código abierto, y medimos los resultados con métricas de negocio, no con el efecto de una demo.
Hable de su proyectoProductos que construimos.
Productos concretos que hemos entregado más de una vez, con alcance, plazos y presupuestos sobre los que puede planificar.
Dónde compensa la AI.
Asistentes de soporte al cliente e incorporación fundamentados en la documentación del producto. Copilotos de finanzas y trading que explican datos y preparan acciones para aprobación humana. Procesamiento de documentos — expedientes KYC, facturas, contratos — con extracción y validación. Modelos predictivos de abandono, riesgo crediticio y fraude. Herramientas internas que convierten preguntas en lenguaje natural en consultas sobre los datos de la empresa. El requisito común es la fiabilidad: control de alucinaciones, guardrails, evaluación y gestión del costo.
Cómo ponemos en producción funciones de AI.
Empezamos con una fase corta de viabilidad: revisión del conjunto de datos, un conjunto de evaluación y un prototipo contra entradas reales. Los sistemas de producción usan generación aumentada por recuperación sobre almacenes vectoriales y relacionales, salidas estructuradas con validación, llamadas a herramientas con permisos explícitos, y puntos de control con intervención humana cuando lo que está en juego es alto. Todo es observable — prompts, tokens, latencia y puntuaciones de calidad — para que pueda ver el costo y la precisión por función. Los frontends se construyen con Next.js y el Vercel AI SDK para experiencias en streaming.
Proceso de entrega.
- 01
Evaluación del caso de uso y de los datos: valor, riesgo, datos disponibles y un conjunto de evaluación con una calidad objetivo
- 02
Prototipo en 2–3 semanas contra entradas reales; decisión de continuar o no según la precisión y el costo medidos
- 03
Construcción de producción: pipelines RAG, guardrails, monitoreo, respaldos e integración en su producto
- 04
Evaluación continua, actualizaciones de prompts y de modelos, fine-tuning cuando supera al uso de prompts
Qué ofrecemos
- 01
Modelos de machine learning
- 02
Procesamiento de lenguaje natural
- 03
Visión artificial
- 04
Analítica predictiva
- 05
Chatbots de AI
- 06
Automatización de procesos
Stack tecnológico
- OpenAI, Anthropic, Google y modelos de código abierto (Llama, Mistral)
- Vercel AI SDK, LangChain, LlamaIndex
- pgvector, Pinecone, Qdrant
- Python, PyTorch, scikit-learn, FastAPI
- Herramientas de evaluación y trazas, gestión de prompts
- Next.js, TypeScript, UI en streaming
Preguntas frecuentes.
01¿Cuál es la diferencia entre integrar un LLM y entrenar un modelo a medida?
La mayoría de los productos no necesitan entrenamiento. La generación aumentada por recuperación y un buen uso de prompts sobre un modelo comercial o de código abierto resuelven la mayoría de los casos a una fracción del costo. Hacemos fine-tuning o entrenamos modelos solo cuando la evaluación muestra una ganancia clara, por ejemplo en clasificación o en extracción específica de un dominio.
02¿Cómo mantienen privados nuestros datos al usar API de AI?
Usamos niveles empresariales de API con garantía de no entrenamiento, redactamos los campos sensibles antes de las llamadas, mantenemos embeddings y documentos en su infraestructura, y podemos desplegar modelos de código abierto en su nube o on-premises cuando hace falta.
03¿Cómo evitan las alucinaciones?
Fundamentando las respuestas en fuentes recuperadas, con citas; restringiendo las salidas a esquemas; pasos de verificación para acciones críticas; conjuntos de evaluación que corren en cada cambio; y derivaciones claras a personas cuando la confianza es baja.
04¿Cuánto cuesta construir un asistente de AI?
Un asistente de soporte o de producto fundamentado, con una base de conocimiento, analítica y un widget integrable, suele costar 20–40k USD en la primera versión, más el uso del modelo, que le ayudamos a prever y a limitar.
05¿Pueden añadir funciones de AI a un producto fintech?
Sí, es una de nuestras combinaciones centrales. Los ejemplos incluyen un asistente financiero que explica transacciones y carteras, procesamiento de documentos para la incorporación y detección de anomalías en flujos de transacciones, todo con registros de auditoría aptos para entornos regulados.
¿Tiene un proyecto en mente?
Envíenos un brief breve. En un plazo de 24 horas le responderá un ingeniero, no un guion comercial, con preguntas, un alcance aproximado y un siguiente paso.