Desarrollo de software IA
Diseñamos y construimos software IA end‑to‑end — integrado con sus sistemas, fundamentado en datos, evaluado por precisión y monitorizado en producción.
IA que se comporta como software
La diferencia entre una demo y un producto es la ingeniería: evaluación, guardrails, monitorización e integraciones. Construimos sistemas IA previsibles, seguros y escalables — para que pueda lanzar con confianza.
Construimos productos IA completos — no prototipos. UX, APIs, pipelines de datos, orquestación de modelos y despliegue en producción.
Asistentes fundamentados y búsqueda sobre documentos, tickets, wikis y bases de datos — con confianza de fuentes y permisos.
Agentes que usan herramientas para ejecutar tareas de forma segura: triage de tickets, actualización de CRM, reportes y automatización de ops.
Servicios IA escalables con autenticación, rate limits, caché, telemetría y control de costes — listos para tráfico real.
Sets de pruebas, checks de regresión, gestión de prompts/versiones y monitorización para mantener la calidad.
Control de acceso, redacción, filtros de policy, logs de auditoría y acceso seguro a herramientas.
Nos enfocamos en flujos con resultados medibles: menos tickets, resolución más rápida, mayor conversión, menos trabajo manual y mejor búsqueda — y luego medimos el impacto con el tiempo.
- • Menos trabajo manual
- • Mayor calidad y consistencia en las respuestas
- • Mejor encontrabilidad (búsqueda y conocimiento)
- • Rendimiento y coste predecibles
Reducimos las alucinaciones con grounding por retrieval y construimos un bucle de calidad: evals, pruebas de regresión y monitorización en producción — para mantener outputs estables a medida que cambian los datos.
- • Retrieval desde fuentes fiables (RAG)
- • Filtros de policy y redacción
- • Evals offline + checks de regresión
- • Telemetría online: latencia, coste, calidad
Casos de uso de software IA de alto impacto
Construimos sistemas donde el lenguaje y las decisiones son el cuello de botella — y donde las mejoras se traducen en valor real de negocio.
- • Asistente RAG fundamentado en su base de conocimiento
- • Triage de tickets, enrutamiento y sugerencias de respuesta
- • Analítica de deflexión y mejoras de CSAT
- • Escalado a humano, compliance y logs de auditoría
- • Respuestas instantáneas desde documentos internos
- • Redacción de propuestas/emails con voz de marca
- • Cualificación y enriquecimiento de leads
- • Notas de CRM, resúmenes y seguimientos
- • Extracción de PDFs, facturas, contratos y formularios
- • Normalización a datos estructurados
- • UI de revisión + scoring de confianza
- • Automatización de workflows entre sistemas
- • Búsqueda híbrida (keyword + semántica) + re‑ranking
- • Reescritura de consultas y comprensión de intención
- • Recomendaciones y personalización
- • Analítica de búsqueda + insights de gaps de contenido
Cómo entregamos software IA
La disciplina es lo que hace fiable la IA. Definimos el éxito, diseñamos el sistema correcto, validamos con evals y luego desplegamos con monitorización.
Alineamos usuarios, restricciones y objetivos medibles: precisión, latencia, coste, deflexión, conversión y ahorro de tiempo.
RAG vs fine‑tuning vs híbrido, tool calling, memoria, seguridad, acceso a datos y arquitectura.
Entregamos un MVP rápidamente con sets de prueba, scoring y bucles de revisión humana — luego iteramos hasta estabilizar resultados.
Rollout en producción con logs, guardrails, rate limiting, monitorización y control de costes para mantener la calidad consistente.
Integramos la IA donde crea mayor palanca — helpdesk, CRM, sistemas internos, analítica y experiencias de producto — para que el equipo vea valor sin cambiarlo todo.
- • Zendesk / Intercom / Freshdesk
- • HubSpot / Salesforce / Pipedrive
- • Slack / Teams + APIs internas
- • Data warehouses y dashboards
Optimizamos todo el stack IA: routing, caching, retrieval, batching y selección de modelos. Obtiene latencia estable y gasto predecible a medida que crece el uso.
- • Caching + optimización de tokens
- • Re‑ranking + reescritura de consultas
- • Streaming + ajuste de latencia
- • Pronóstico de gasto y presupuestos
Comparta objetivos y contexto de datos. Propondremos el enfoque más práctico (RAG, híbrido o fine‑tuning cuando realmente ayuda), además de un plan de evaluación y una estrategia de rollout.
Preguntas frecuentes
Respuestas rápidas para decisiones comunes sobre software IA.
Todo lo necesario para producción: UX frontend, APIs backend, pipelines de datos, orquestación de modelos, evaluación, monitorización y seguridad. Construimos sistemas fiables, medibles y mantenibles.
La mayoría de los casos en producción empiezan con RAG porque es rápido, controlable y está anclado a los datos. El fine‑tuning ayuda para comportamiento o tono consistentes. Elegimos según precisión, riesgo y coste.
Optimizamos prompts, retrieval, caching, routing y selección de modelo. Añadimos monitorización, presupuestos y alertas para que el gasto sea predecible al crecer el uso.
Sí. Integramos con CRM, helpdesk, bases de datos, APIs internas, Slack/Teams y analítica. Los outputs son estructurados para que los sistemas puedan actuar.
Un MVP enfocado puede salir en pocas semanas. Los resultados más rápidos suelen venir de automatización de soporte, asistentes internos de conocimiento y workflows documentales — donde el ROI es inmediato y medible.
