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IA aplicada y automatización
Integro IA donde de verdad aporta: asistentes, agentes, búsqueda con RAG, clasificación y automatizaciones que quitan trabajo repetitivo. Nada de demos vistosas: soluciones medibles, con control de costes y evaluación continua para que sigan funcionando con el tiempo.
Cómo trabajo
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Separar el grano
Miramos juntos qué tarea quieres mejorar y si la IA es la herramienta. A veces la respuesta es que no, y te lo digo antes de empezar.
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Prueba medible
El caso más estrecho que se pueda evaluar, con tus datos reales y un criterio de éxito acordado por escrito.
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Producción con guardarraíles
Presupuesto por consulta, trazas y evaluación continua. Nada llega a usuarios sin saber qué pasa cuando falla.
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Medir y decidir
A las semanas revisamos números: si aporta, se amplía; si no, se para. Ampliar a ciegas es como se va el dinero.
Dónde la IA aporta de verdad
La IA es buena en tareas donde el lenguaje es el problema: buscar en documentación dispersa, clasificar entradas ambiguas, redactar borradores, extraer datos de texto sin estructura. Es mala (y cara) cuando se usa para algo que una consulta o una regla resuelven mejor.
La primera conversación suele servir para separar esas dos cosas. Es habitual que salga de ahí un alcance más pequeño del que traías, y eso normalmente es buena señal.
Con qué trabajo
Modelos de lenguaje de varios proveedores, elegidos por tarea y coste. Búsqueda semántica con RAG sobre bases de datos vectoriales. Agentes con herramientas cuando el trabajo requiere varios pasos, conectados por MCP a los sistemas que ya usas. Y orquestación de flujos que combinan modelo, reglas y código, porque casi nunca lo resuelve el modelo solo.
Cómo lo monto
Empiezo por el caso más estrecho que se pueda medir: una tarea, un conjunto de datos reales, un criterio de éxito acordado antes de escribir código. Con eso funcionando y evaluado, ampliar es barato; sin eso, cualquier ampliación es a ciegas.
Para búsqueda y asistentes trabajo con recuperación aumentada (RAG) y una regla que no negocio: el sistema no inventa. Si no encuentra respaldo en tus documentos, lo dice; y cuando responde, enlaza la fuente.
Lo que evalúo antes de empezar
Si los datos están en condiciones, quién los mantiene, qué pasa cuando el modelo se equivoca y cuánto cuesta al mes con el volumen real. Sin esas cuatro respuestas, una demo bonita no llega a producción.
Qué incluye
Respuestas con fuente
Recuperación con citas verificables. Si el sistema no puede enlazar de dónde sale un dato, no lo afirma.
Coste bajo control
Presupuesto por consulta, caché donde tiene sentido y el modelo más pequeño que resuelve la tarea.
Evaluación continua
Un conjunto de casos que se ejecuta en cada cambio. Sin eso no sabes si una mejora de prompt ha roto otra cosa.
Salida cuando no aplica
A veces la respuesta correcta es una consulta SQL, una regla o un buen RAG en lugar de un fine-tuning caro. Lo sabrás en la primera conversación, no a mitad del proyecto.
¿Quieres integrar IA sin humo?
Cuéntame el proceso que quieres mejorar y valoramos si la IA es la herramienta correcta.
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