LLM integrados en
sistemas que ya están en producción
Integramos modelos de lenguaje donde eliminan trabajo real: búsqueda sobre sus propios documentos, automatización de colas que hoy alguien resuelve a mano e inferencia autoalojada cuando los datos no pueden salir del perímetro.
Capacidades de ingeniería AI
Elegir el modelo es la decisión más pequeña de la lista. El trabajo está en la calidad del retrieval, la validación de las salidas y en qué ocurre cuando una llamada falla.
Integración de LLM en sistemas existentes
Llamadas a modelos integradas en el software que ya utiliza — CRM, ERP, ticketing, portales internos — detrás de una frontera de servicio, con reintentos, control de costes y una ruta alternativa cuando el proveedor se degrada.
Pipelines RAG sobre sus propios datos
Ingesta, chunking, embeddings y retrieval ajustados a la estructura de sus documentos. Las respuestas citan su fuente y el índice puede reconstruirse en cualquier momento desde los archivos originales.
Automatización de documentos y texto
Clasificación, extracción, resumen y normalización de documentos que hoy pasan por una cola manual. Salida estructurada validada contra un esquema antes de llegar a la base de datos.
Automatización de flujos de trabajo
Procesos de varios pasos en los que el modelo aporta el criterio y el código determinista se encarga del resto. Cada paso es observable, reproducible y reversible.
Prompt engineering y fine-tuning
Versionado de prompts, conjuntos de evaluación y pruebas de regresión antes de desplegar un cambio. Fine-tuning solo donde el prompting y el retrieval agotan realmente su margen.
Inferencia self-hosted
Modelos de pesos abiertos como Llama y Mistral servidos en su propio hardware o clúster privado, para cargas en las que los datos no pueden salir del perímetro.
Modelos, retrieval y hosting
Los proveedores son intercambiables por diseño: la capa de integración es nuestra, así que cambiar de modelo es un cambio de configuración y no una reconstrucción.
Qué funciona por dentro
- Node.js
- TypeScript
- React 19
- REST / streaming APIs
- PostgreSQL
- Vector indexes
- ClickHouse
- Object storage
- Docker
- Kubernetes
- Worker pools
- RabbitMQ / Kafka
- OpenTelemetry
- Sentry
- Structured logging
- Cost dashboards
Experiencia relacionada
Cloud y on-prem→
Dónde se ejecutan la inferencia y los índices, y cuánto cuesta mantenerlos en marcha.
CRM, ERP y CMS→
Los sistemas de negocio desde los que esta automatización lee y a los que devuelve los resultados.
Dashboards→
Colas de revisión, resultados de evaluación y coste de uso expuestos al equipo responsable del proceso.
¿Tiene un proceso que no debería depender de una cola manual?
Describa el flujo, los datos que toca y el punto donde se atasca hoy. Le responderemos con un plan de integración acotado y una visión honesta de lo que un modelo puede y no puede asumir.