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 fallan en el despliegue. Desarrollamos sistemas de AI confiables, observables y rentables que funcionan en producción, no solo en demos.
Valor real, no experimentos
Manejo de errores, cadenas de fallback, monitoreo de costos y observabilidad integrados. Sistemas de AI que funcionan 24/7 sin supervisión humana constante.
Integrado en sus flujos
Desarrollamos en torno a abstracciones — cambie GPT-4 por Claude o Llama sin reescribir su app. A prueba de futuro desde el primer día.
Datos confiables 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 dashboards 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 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 basadas 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 confiables con Airflow, dbt o Python personalizado. Streaming en tiempo real (Kafka) o procesamiento por lotes — construidos para escalar.
Visión por Computadora
Predicción de churn, pronóstico 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.
Monitoreo de Modelos MLOps
Chatbots y copilotos de producto conscientes del contexto que entienden su dominio, se integran con su CRM y transfieren a humanos sin problemas.
Cómo funciona el proceso
01 Auditoría de Datos & Caso de Uso
Auditamos la calidad, volumen y 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 construimos 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 costos, pruebas de latencia y barreras de seguridad.
04 Despliegue & Monitoreo
Despliegue en producción con observabilidad total — costos de tokens, latencia, deriva de precisión y alertas automatizadas cuando la calidad cae.
Preguntas frecuentes
¿Nuestros datos son suficientes para un modelo de AI?
Depende del caso de uso. Evaluamos sus datos en la fase de auditoría y les 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.
¿Pueden integrar AI con nuestro software actual?
Sí. Diseñamos la integración vía API para que las capacidades de AI se incorporen en sus flujos existentes sin reemplazar su 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 garantizan la privacidad de nuestros datos?
Trabajamos bajo acuerdos de confidencialidad estrictos, podemos operar en su 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 necesitan que un LLM responda con base en su documentación interna.
¿El modelo mejora con el tiempo?
Sí. Implementamos MLOps con monitoreo de deriva y pipelines de reentrenamiento para que el modelo se adapte a nuevos datos.
¿Qué retorno podemos esperar de una inversión en AI?
Depende del caso de uso, pero nuestros clientes reportan reducciones de costos operativos del 20–60% y aceleración de procesos en áreas como soporte, análisis y operaciones.
¿Tienen datos y no saben 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 entregar.
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