LLM integrados en
sistemas que ya están en producción
Modelos de lenguaje en sistemas que ya corren — recuperación sobre sus documentos, colas que aún limpia una persona, inferencia que pueden alojar. Envía el brief. Presupuesto en 24 horas.
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.
Caso de Grant Radar→
Las solicitudes de subsidios se recopilan, se deduplican y se traducen a 5 idiomas mediante un modelo local.
Caso de monitoreo de demandas de TI→
Los modelos locales evalúan licitaciones y noticias, y cada tarjeta se traduce manteniendo el original.
Servicios de automatización e IA→
Cómo definimos el alcance de la IA en los procesos empresariales: aprobación humana, límites de datos y aceptación medible.
Modernización legacy con asistencia de IA
La mayoría de los sistemas de operadores no son greenfield. Los asistentes aceleran inventario, pruebas de caracterización y refactors mecánicos — cut-over, semántica de protocolo e integridad de datos siguen en manos humanas.
La ganancia del cliente es velocidad sin una segunda arquitectura inventada. Paquetes de contexto y reglas mantienen cada sesión de agente alineada con el stack ya en producción.
- Pruebas de caracterización antes de cambiar comportamiento
- Extracción por costuras en lugar de reescrituras big-bang
- Semántica de protocolo y telemetría revisada por ingenieros de dominio
- Reglas IA compartidas para respetar el código vivo
Cuándo no encajamos
Esta página trata de añadir un modelo o una búsqueda sobre sus datos a un producto que ya opera, con límites de acceso y una persona en los casos inciertos.
Una petición que empieza por plantilla y tarifa mensual, antes de entender el sistema, no encaja.
La cobertura operativa permanente queda fuera del encargo. Construimos el software y acordamos el soporte con la entrega.
Un trabajo fuera de energía, recarga, vídeo y sistemas de negocio encaja mal hasta que una revisión del alcance diga que pertenece aquí.
Construimos la capa de operador y el sistema de negocio alrededor de su proceso, no una plataforma genérica con el logo cambiado.
IA dentro de productos existentes
Envía el brief. Presupuesto en 24 horas.
El flujo, los datos que toca y dónde se atasca. En un día laborable devolvemos un plan acotado y una línea de corte honesta.