Servicio — AI e Ingeniería de Datos
AI & Ingeniería de Datos
De los datos en bruto a la inteligencia accionable. Construimos pipelines, modelos y agentes de AI que funcionan en producción — no solo en presentaciones.
AI que va a producción — no solo a las diapositivas.
La mayoría de los proyectos de AI fracasan en el despliegue. Desarrollamos sistemas de AI fiables, observables y rentables que funcionan en producción, no solo en demostraciones.
Valor real, no experimentos
Gestión de errores, cadenas de fallback, monitorización de costes y observabilidad integrados. Sistemas de AI que funcionan 24/7 sin supervisión humana constante.
Integrado en tus flujos
Desarrollamos en torno a abstracciones — cambie GPT-4 por Claude o Llama sin reescribir su aplicación. Preparado para el futuro desde el primer día.
Datos fiables como base
Pipelines ETL, almacenes vectoriales, data lakes e ingeniería de características. La AI es tan buena como los datos en que se ejecuta — desarrollamos ambos.
Explicable y mantenible
Definimos métricas de éxito antes de escribir una línea de código. Cada sistema de AI se entrega con cuadros de mando que demuestran que genera valor empresarial.
¿Qué incluye AI & Ingeniería de Datos?
Desde wrappers LLM hasta agentes autónomos y plataformas de datos empresariales — lo desarrollamos todo.
Pipelines de Datos ETL
GPT-4, Claude, Gemini o LLMs de código abierto (Llama, Mistral) integrados en su producto. Fine-tuning e ingeniería de prompts incluidos.
Modelos ML Personalizados
Agentes de AI de múltiples pasos que navegan por la web, ejecutan código, llaman a APIs y completan tareas complejas con mínima supervisión humana.
Integración LLM & Agentes
Retrieval-Augmented Generation sobre sus documentos, PDFs, bases de datos o wikis internos. Respuestas precisas fundamentadas en sus datos.
Arquitecturas RAG
Automatización de flujos de trabajo con AI usando n8n, Make u orquestación personalizada. Conecte más de 400 servicios con lógica de decisión inteligente.
Analítica Predictiva
Pipelines de datos fiables con Airflow, dbt o Python personalizado. Streaming en tiempo real (Kafka) o procesamiento por lotes — construidos para escalar.
Visión por Computadora
Predicción de churn, previsión de demanda, detección de fraude y motores de recomendación entrenados con sus datos y desplegados en producción.
Data Warehouses & Lakehouse
Pinecone, Weaviate, Qdrant o pgvector para búsqueda semántica y RAG. Diseñamos el pipeline de embeddings y la estrategia de recuperación.
Monitorización de Modelos MLOps
Chatbots y copilotos de producto conscientes del contexto que comprenden su dominio, se integran con su CRM y derivan a personas de forma fluida.
Cómo funciona el proceso
01 Auditoría de Datos & Caso de Uso
Auditamos la calidad, el volumen y la estructura de sus datos. Definimos lo que la AI puede y no puede hacer en su caso de uso — sin sobrevender.
02 Prototipo & Validación
Diseñamos la arquitectura de AI y desarrollamos una prueba de concepto en 2–3 semanas. Verá resultados antes de comprometerse con el desarrollo completo.
03 Desarrollo & Entrenamiento
Desarrollo iterativo con evaluación rigurosa. Benchmarks de precisión, perfilado de costes, pruebas de latencia y barreras de seguridad.
04 Despliegue & Monitorización
Despliegue en producción con observabilidad completa — costes de tokens, latencia, deriva de precisión y alertas automatizadas cuando cae la calidad.
Preguntas frecuentes
¿Nuestros datos son suficientes para un modelo de AI?
Depende del caso de uso. Evaluamos tus datos en la fase de auditoría y te recomendamos el enfoque adecuado — a veces modelos preentrenados son mejores que entrenar desde cero.
¿Qué diferencia hay entre ML y LLMs?
ML abarca modelos entrenados para tareas específicas. Los LLMs son modelos de lenguaje de gran escala como GPT. Elegimos el enfoque según el problema.
¿Podéis integrar AI con nuestro software actual?
Sí. Diseñamos la integración vía API para que las capacidades de AI se incorporen en tus flujos existentes sin reemplazar tu stack tecnológico.
¿Cuánto tiempo tarda implementar una solución de AI?
Un prototipo puede estar listo en 2–4 semanas. Una solución de producción completa generalmente toma 2–4 meses dependiendo de la complejidad.
¿Cómo garantizáis la privacidad de nuestros datos?
Trabajamos bajo acuerdos de confidencialidad estrictos, podemos operar en vuestra infraestructura privada y usamos modelos locales cuando sea necesario.
¿Qué es RAG y cuándo lo necesito?
RAG (Retrieval-Augmented Generation) combina búsqueda semántica con generación de texto. Es ideal cuando necesitas que un LLM responda con base en tu documentación interna.
¿El modelo mejora con el tiempo?
Sí. Implementamos MLOps con monitorización de deriva y pipelines de reentrenamiento para que el modelo se adapte a nuevos datos.
¿Qué retorno puedo esperar de una inversión en AI?
Depende del caso de uso, pero nuestros clientes reportan reducciones de costes operativos del 20–60% y aceleración de procesos en áreas como soporte, análisis y operaciones.
¿Tienes datos y no sabes cómo usarlos?
Cuéntenos su caso de uso, sus datos y su objetivo. Respondemos en 24 horas con una propuesta de PoC y una evaluación realista de lo que la AI puede ofrecer.
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